华为海思半导体

我是某985高校的本科生，参加了科大讯飞的校园宣讲会，当场会做一个笔试题，题型有选择、填空、最后两道编程题。编程题做出一道，其他题型正确率大概在70%左右。 笔试后大约三天进行现场面试，只有一轮技术面，面试官挺nice的，开始叫你做一个自我介绍，不能介绍技术方面，因为他等会会问。问的问题大概有熟悉linux吗，知道那些linux命令，说得越多越好。gdb有没有用过。还问了磁盘调度算法。数学方面问了一个“e可以是哪些表达式的极限”，我当时答出了两个。问矩阵的特征值会不会求，我说以前会但是忘了。当时还出了一道编程题，用c语言实现二分查找，挺简单的，不过我把这个和快速排序记混了，想了一会才写出来。 最后考了一个手推BP算法，要带具体数值去计算的那种，有一定难度，不过我推出来了。总体感觉应该表现不错，最终拿到了offer，薪资略低，而且我的初衷是算法研究员而不是算法工程师，所以拒了。

本人在互联网公司有过半年的机器学习方向算法经验，前段时间看到秒拍在招聘，冲着女神赵丽颖我立马就投了份简历。没想到，过了一个星期左右，真的收到了面试通知。我投的是算法工程是岗位，因为在网上能搜索到跟秒拍的面筋实在太少，所以简单的跟大家分享一下面试流程啦。因为有过之前校招准备不充分导致多次面试失败的惨痛经历，所以从那之后我一直在恶补基础知识。 平时有时间就会看看网上的视频教程，也有在 LintCode上刷题，按照难度系数，现在已经刷到了中等。因为投的是算法工程师，所以在接到面试通知后，马上去Lintcode上的ladder上刷了一遍国内IT公司的面试模拟题。个人感觉，这次在专业知识的准备上还是比较充分的，信心满满的去参加了面试。整个面试分为技术面和HR面。技术面技术面持续了大概四十分钟左右，可能因为是社招，面试问题主要围绕的是工作经历中的项目展开的。 1、项目介绍； 每个项目具体做了什么，项目内容问的很具体很仔细。 2、项目中遇到的难点与解决方案。这里当时还聊到了随机森林算法的随机性问题。 3、个人技能考察。个人技能重点考察了一下算法和数据结构的基础知识，问了些栈和队列的处理相关问题，还问了我会不会利用git进行版本控制等等。同时问了一道算法题，让我现场写出代码。

提前批面试比较随意，只有一个面试官，互联网公司面试简洁明快，没有废话，上来就问实际问题，以及现场撸代码。面试岗位是深度学习方面的算法工程师，所以整体问题篇深度学习。

面试官很热情，介绍了公司的情况之后，并带着看了一圈之后开始面试。 一开始的关于ide 还有matlab的题目很简单，比如matlab里面画直方图的命令，还有常用的python ide是什么。  后面面试到算法，问了一个排序算法的问题，bubble排序，快速排序，还有二叉树的遍历问题。 虽然面的是算法工程师，但我这些没有准备，结果就悲剧了。最后还是给过了。不过最终还是没有去。

投完简历之后，接到了HR邀请面试的电话。北京分公司位于回龙观附近，整体环境很好。到了之后，HR接待之后，有相关的算法工程师过来面试。主要聊了一些图像方面的基础知识，如低通滤波/高通滤波之类，同时介绍一下自己之前做过的相关项目。 面试官会在简历上做一些批注。聊完之后，过一会儿会有主管来进行第二轮面试。第二轮面试更轻松一些，基本不怎么涉及技术类问题，主要问一些职业发展规划呀之类的问题。最后会让自己问一些自己想要了解的问题。整体面试还是比较轻松的。

介绍一下项目。提了一个问题：上千万条记录，统计出重复记录最多的前N条。一个概率题：54张扑克牌，除去两张大小王剩下52张扑克牌。问红桃A和黑桃A同时被一个人拿到的概率是多少?多个线程访问共内存时因该怎么办?在写程序遇到问题的时候，通常采用什么调试方法?一个client/server的协议问题；剩下就是随便聊聊，比如有缺点、期望工作的性质、职业规划等。

笔试，技术面，hr面。一个下午完成，机器学习算法岗。 笔试:建模的所耗的时间最多的步骤，写出3个产品风控的场景模型，介绍决策数，bagging,boosting,lasso的理解等。 技术面大概就是按照简历项目问，没聊很深，问了笔试上的随机森林。 和hr聊的很自由，也是根据简历问，问项目难点，怎么解决。选择这个岗位的优势劣势，还问了其他的兴趣，实习等。