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其实一开始对对方印象就很不好，也基本决定了结果。节前半个月约定了节后面试，结果节前某天下午快下班时突然通知晚上面试，似乎并不考虑应聘者是否方便。然后约定晚上某个时间点面试，结果多次推迟直到在第一次约定的时间点后两个小时才真正面试，期间的多次推迟只有第一次提前告知了，之后都是过了约定时间点后好一阵子才告知时间延后。 如果折腾，对对方的时间概念很是质疑。正式面试是视频面试，可能是比较晚了，感觉两名面试官似乎在应付任务一样，连简历都没仔细看，逮着简历中的某个关键词就扩展到项目无关的概念上问起来了，当然也是由于自己并没有像考试一样什么概念都复习背一遍，所以也没答好。最后的结果是话不投机两不欢，很短的时间内就结束了。

面试整体分为两轮，第一轮技术面因为人多所以采用的群面形式，HR主要聊项目相关经验，在一些点上文的比较细，这个就要自己清楚自己做的东西，难度一般。一面结束后会有二面，二面是HR面或者说是董事长面，因为董事长参与进来，主要都是董事长再说一些产品和公司发展情况。

先笔试，笔试试卷网上有，覆盖面很广从数学（极限、高数、概统）到编程开发到数字图像处理到机器学习人工智能都有。笔试现场做完后等了会直接现场面试，面试时间较长大约20-30分钟。 然后是面试先介绍自己做的主要的项目，然后问了关于项目的一些细节内容，包括：sgm算法的能量函数，物体检测模型的ROIpooling等然后是问了几个算法题，包括一个递归的题目没做出来，然后考了斐波那契数列的O（logn）的算法，没做出来。然后是关于深度学习的立体匹配的问题，先自己介绍下对这个方向的理解，然后问了几个如gcnet中对于多峰是怎么处理的，为什么不在cost volume上用传统方法滤波，对于视频流的立体匹配怎么做，要是加了光流做会如何。然后是几个基础机器学习的问题，如最小二乘法是什么，怎么求解，梯度怎么求。最大似然是什么之类的问题。

实习在网上报名，通过邮件提交相应的软件作品。发出作品1周后， 面试官通过电话进行了一次15分钟左右的面试，主要围绕作品的设计思想以及图像处理算法的一些基础知识。接着通过两个月的暑期实习最终获得offer。

面试的岗位是算法工程师，但是关心的问题更侧重于部署落地这一块，问了tensorrt，docker 等一些部署方面的是，本人对ocr不太了解，但是cv，ml，dl这一块还是略有研究，但是这方面的技术问题确实不多。

IoT的视觉部门，主要做检测任务落地。非常重视加速方法，比如cuda编程、卷积加速等，卷积操作细节，卷积实现方法，卷积加速方法等。移动端深度学习框架有哪些。结束问了一个算法，任意多的香，燃烧完需要60分钟，让我判断16分钟的时间点。

本人985，面试图像处理，他们问问我做的项目，我就大体介绍一下我做的东西，实际也没有深入的聊，就是我说，他也没问太多，然后告诉我，现在却软件开发，图像不缺，问我愿不愿意，我说可以，然后就在一段时间给offer了。