新大陆

【前言】人生第一次参加校招，第一次投简历，第一次笔试，第一次面试，实在是缺乏经验，没准备好哇。。。小人在此给面试官和看到这里的各位谢罪了（噗通）。【开端】10月8日上午的电话，一并通知了笔试和第二天的面试，虽然笔试截止到月底，但很明显要尽快在面试前完成。【笔试】题目难度不大，但知识面对我来说比较广基本的模电题目，多刷刷题就会了；D/A转换器；串行总线接口；电路图中二极管的作用；等等。【面试】面试官人很好，问一问你的经历，讲一讲模块原理、功能投递简历的时候没有认真，虽然将自己得意的课程设计经历写上去了，但那些是和嵌入式、编程相关的，几乎没有反映与硬件相关的东西（电路设计或是电路组装调试），以至于面试开始时HR搞错了，请了嵌入式软件的技术官过来。过了3分钟，硬件设计经理来了，第一次见到真正的大佬，激动。是否有手动修理电气设备的经历？有做过电源，用的什么芯片？我提到了曾经装配过收音机，问：收音机的频率？高通/低通滤波电路的组成？三极管有哪几种工作状态？PCB过1A电流，导线宽度为？硬件电路设计经历？用到了什么模块？36V交流电过整流桥后，电压是多少？我是真的一溜瞎说，竟然厚着脸皮说信号线宽度是0.2mil！如果我是面试官，我可能当场就坐不住了，而大佬却能面不改色地看着傻笑的我，可能这就是大佬的定力吧，啊啊啊，好想找个缝钻进去啊。【总结】（1）最好要有自己设计完整电路图的经历，能够说清楚电路各个模块的工作原理。（2）简历的针对性一定要强，给出的经历一定要与应聘岗位相匹配。

一面 问如何帮助中小企业。4个点自己排序。然后小组讨论一个结果。最后点评阶段会问发言少的同学，也会问“异类”一点的同学，我就被问提出和别人不同的观点但是做出妥协是什么感觉，我回答会有思维的差异，但是也认同其他同学的想法。

一面：（持续大约1小时10分钟左右）  未自我介绍，先问是否了解二叉树相关知识 手撕代码，leetcode 253 原题（本地IDE 共享屏幕） 相关知识提问：

首先是高效率，这一点我一定要放在第一个讲，当初简历刚刚投递出去20分钟立马就收到HR小姐姐的回复，并且在邮件中确定面试时间和面试方式，后来技术面结束，我忐忑地从工作室出门到20m开外的自动贩卖机买瓶水压压惊，回来刚坐下就又收到HR小姐姐的回复，这效率我都忍不住要点赞。（当时我可以感受到坐在我旁边，去CxxE投简历等了一个多星期，技术面又等了一个多星期还没出结果的师兄幽怨的眼神）都说在HR身上可以看出一家公司的水平。蓝胖的HR小姐姐这么nice，那蓝胖一定也是很优秀的咯 其次我觉得是包容性极强，也很愿意给年轻人提供机会。我一个大一在读，2017年底才过的18岁生日，无论是蓝胖的HR小姐姐还是蓝胖的工程师都用专业的态度面试我，这点让我很感动。其实很多公司的实习非应届毕业生不招，非应届毕业生可能连简历都不过，直接pass。但是不招非应届毕业生本无可厚非，站在公司的角度也有他们自己的考量。事实证明正如蓝胖官网上说的一样Dorabot愿意为热爱技术的人提供机会

首先时自我介绍，介绍的越详细越好，简历上有的几句话带过，更多的把自己在各个阶段，各个项目中的工作内容说明一下，完了再补充一句通过这个项目，我的自我学习能力/人际交往能力/（其他合理即可）得到很大的提升；自我介绍完，开始针对你的简历内容进行详细询问，比如项目中所使用的语言，你自己现在会哪些语言，项目的具体安排（老师带还是自己全程负责）；问了毕设内容，毕设是相关方面最好，如果跟工作内容关系不大，也可以提一下毕设之外，自己还在做哪些项目；然后面试官说，入职之后，可能需要学习其他语言（java，jsp之类的，数据结构），问自己能否接受以及个人看法（当然接受，首先这是对自己能力的提升，其他的根据个人情况阐述）；问一些相关技术方面的问题（深度学习框架，我是还在学习阶段，就没往深了问）还有自己对个人发展方向的看法（我说的计算机视觉），面试官就说了相关方面的工作内容（以后可能要把计算机视觉结合到工业流水线上）再就是聊了下，利用深度视觉对行业行为规范进行识别判定，说一些个人的了解和看法最后再问你有什么问题，他来回答就完了。

面试的是研究开发工程师岗位，一共三轮，第一轮技术面，问做过的项目，会问到项目中经历过的很多细节，导师对自己的评价。第二轮hr面试聊了聊薪资期望。第三轮主管面试，聊的很愉快，聊自己的过往的经历和经历过的困难。

一面: 面试官做推荐系统的 LR和SVM的区别（写出各自目标函数） 讲讲决策树（讲了三种决策树及分支点选择策略:手写信息增益和基尼系数等）  过拟合（我结合SVM的参数C讲的）  boosting方法（先讲了总的boosting方法,然后讲了gbdt,手推其原理） 讲讲word2vector AUC及其几种用途  结合我做的一个比赛项目讲了woe和iv,缺失值处理，集成方法，特征工程  问了一个列表里面有很多英文单词，怎样选出频率出现最高的前几个词（这个没答好我开始以为是一到算法题，后来再提示下差不多答出来了:python里先用set处理后用字典储存） 面试官做大数据的 问了我的实习经历（之前在一家AI医疗公司做CV，主要是器官和肿瘤的语义分割）  问我最近看过的论文:答的是capsule和google的一篇用FFN做细胞分割的论文,然后让我讲了capsule 然后问了CV和机器学习的不同点 我这里二面没有手撕代码 更像是聊天，遇到的挫折，自己的优点和不足之类的。