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月初去的一面，之前是他们HR主动联系我的，应该是在boss上（boss比较针对互联网行业）。面试官特别棒，有种自然而然的亲和力吧，所以我很放松。问的主要问题是一些深度学习的基础知识，然后问了一些OCR方向上论文的东西，还有一些简单的之前的项目经验就没有了，也没有做一些算法题，总之很简单吧。 一周以后CTO面试，这个阶段问的问题就比较多了，比如项目经验（问的很细），学习过程，做项目中的一些感受等等等。两天后告诉我过了，后来拿到offer。总体感觉，面试官和CTO都很棒，过程比较简单，也没有出很难的题。

去年12月找的实习，远程1v1面试。面试官是个小姐姐挺友好的，答不上来的时候还不断给我提示。不过问的问题难度有点大，都怪我太菜了。面试问题主要围绕简历展开，还问了一些传统图像处理算法，一部分机器学习的推导，手推SVM跪了，凉凉。

封手机，然后做性格测试和笔试题。笔试题目比较基础，包括两道概率题，其中一道还需要写代码验证。面试首先是HR面，主要聊一聊加班，工作地点之类，小姐姐比较小，不是很专业。其次是技术面试，公司可能因为扩大规模(猜测)，所以想招人，来面试的人很多。所以技术面就一对一，主要聊项目。整体不错，公司环境也很好。

一面首先自我介绍，我介绍了以前做的一些项目，围绕项目问了一下问题。问了关于ResNet的一些问题。由于我简历里谈到了He normal 初始化，于是推导了He normal 初始化forward propagation的公式，backward由于时间关系没有来的及写，然后考了一道算法题，比较常见。 二面同样先自我介绍，然后讲了我的项目中是如何调节神经网络的超参数，以及这样设置的理由。问了项目最后模型的评价指标。同时根据简历问了Multi-arm Bandit Optimzation问题。 总的来说，主要还是根据简历来问。需要把以前做的项目复习一下，没有弄清楚的细节重新搞明白。

在网上投了简历，会有HR先联系你约面试时间，整个面试时间大概四十分钟，先问了一些项目相关的问题，还问了你们深度学习放在什么平台上做的，我说肯定是放在英伟达的平台上做的。我提到了我之前项目中的实现的一些算法，面试官让我描述一下这个算法的实现原理，没有问很多基础的题目。

一共两次面试，第一次应该是技术，第二次不知道是什么，总之针对你的简历问问题，事实上该公司没什么该岗位的业务，应该是招人来做研究的，公司也没什么人，环境都是挺好的，毕竟新的。跑了两次江北，第三天早上发邮件说不匹配，interesting，不建议来，浪费时间。

主要就是根据简历来问吧，因为我项目中有目标检测和网络剪枝。所以就问我怎么剪枝，怎么压缩，怎么稀疏。然后论文里有注意力机制，就问了一些注意力机制怎么操作。然后根据他们做的东西，问了些图像分割，详细讲一下maskrcnn。