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为了人工智能终将创造的所有美好
旷视科技是一家专注于机器视觉和深度学习的中国技术公司。公司汇聚了一批出色的技术极客,希望用革新的人工智能技术打造新一代的图像识别和搜索的引擎。公司战略是通过性能领先的深度学习框架,打造人脸识别,人体识别,文字识别,商品识别等一系列的图像识别技术,并以最简单易用的云服务方式将最好的图像识别技术提供给广大开发者和企业级伙伴。
...查看全文旷视科技致力于人脸检测、识别、分析和重建技术的研发,通过融合机器视觉、机器学习、大数据挖掘及3D图形学技术,将最新、性能最好、使用最方便的人脸技术提供给广大开发者和用户。公司通过提供云端API、离线SDK、以及面向用户的自主研发产品形式,将人脸识别技术广泛应用到互联网及移动应用场景中。旨在提供简单易用、功能强大、平台兼容的新一代视觉服务。
成立时间2011-10-08 注册资本10000万人民币 法人代表印奇
公司全称北京旷视科技有限公司
企业类型有限责任公司(自然人投资或控股)
经营状态存续
总部城市北京市
经营期限2011-10-08 至 2031-10-07
注册地址北京市海淀区西三旗建材城内建中路12幢一层1268号
经营范围一般项目:技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;计算机系统服务;人工智能基础软件开发;人工智能应用软件开发;信息系统集成服务;机械设备销售;电子产品销售;五金产品零售;五金产品批发;计算机软硬件及辅助设备批发;计算机软硬件及辅助设备零售;日用百货销售;企业管理;货物进出口;技术进出口;进出口代理;通信设备制造;安防设备制造。(除依法须经批准的项目外,凭营业执照依法自主开展经营活动)(不得从事国家和本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。)
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面试职位: 市场营销-北京
一开始投递的是大客户销售校招岗位 第一轮面试就是销售经理。首先进行简单自我介绍,对简历一些提问。并且在面试邮件里有附件一个小case,如果向客户介绍旷世科技的产品和解决方案,大概3-5分钟内吧。 之后会有一个模拟,我当时问题是“如果你面对一个之前没有合作成功的客户,在电梯偶遇,一分半内的时间会怎么进行搭话”。给了大概2分钟思考时间,然后直接将面试官当作那个客户,进行对话。第一轮面试维持了半小时左右就结束了。 过几天收到了复试的通知。 第二轮是区销售经理,之前是前华为销售经理,大概也是半小时左右。 一个简单的自我介绍,对旷世的理解,以及自己的发展规划。因为我自己的规划和销售没有非常相关,当时面试官说感觉你更适合市场洞察这种岗位,不过也可以进行几次复试看看。大概20-30min左右就结束了。 过了大概两周左右,通知再复试,但本来以为太久凉了其实没怎么关注了。 第三轮复试是旷世销售部门下的市场部,主要有纯MKT和市场洞察的岗位。 其实在第三轮面试时我都不知道已经被推荐到市场洞察岗位了,是面试官后面说的。 了解了下对技术的看法和学习的能力。这次也是半小时面试时间,也有问到对旷世的理解,然后说了会负责那个方向涉及到做什么,对简历挖的比较深,会问很多小细节。 因为有做过国外高铁项目,当时问到阿尔斯通是哪个公司的确实懵掉了,还有一些项目的实际情况。还问了能多久到岗,应该是希望尽快吧。 最后大家还是要好好准备,因为确实有些时间过久简历有的部分会忘掉细节。 不过总体,旷世科技的面试官很友善,说话也很舒服,面试过程也比较轻松。第二轮复试的面试官是70后,还主动和我分享自己的经验,希望对待应届生对自己第一份工作要慎重,同时不要灰心会找到适合自己的工作。 最后不知道结果如何,但是这次面试整体是非常舒服和顺畅的。
...查看全文面试结果: 感觉靠谱
面试难度: 有难度
面试感受: 很好
面试职位: 产品经理-北京
应聘岗位为平台类产品,岗位招聘要求上写明是有AI背景优先而不是要非常资深的算法能力,几次跟面试官聊天过程中也坦言自己作为产品,算法能力其实并不好,当前还在补数学知识。面试官也表示接受,最后约终面来北京面试。 第一面:面试官由于对实际工作中需要解决的问题比较了解,所以问得比较有水平,其中有两个个问题印象深刻。一是,你觉得产品在一个团队中的价值是什么,这个问题一般公司不问的,但其实很重要,因为很多集团的某些阶段其实是不需要产品这个角色的。二是,算法和业务开发不一样,达成进度有时候其实很难把控,如果逾期了怎么处理。之前我在老东家也经常遇见这种问题,所以也都提供了一些实操过的方案。 第二面:面试官是来自百度的一位高阶大神,看过他之前的一些演讲,都非常有水平。应该是经历过很多技术落地的实际问题才有这样的思维,而且是能站在集团利益角度考虑问题,不是局限在研发小圈子的那种领导。这位面试官除了问我了解的算法的程度,还问了一些项目管理的问题,也是非常接地气,是真的要解决问题,推动集团发展的那种老板。AI其实最大的问题在于落地场景,合适的技术找到合适的场景,才能产生商业价值,才会有资本方投入来陪你玩。我最开始特别怕因为旷视的高层都是研发出身,心思在炫技,而不在实际产出上,如果是这样的话,是很难走得远,因为资本方是驱利的,不是投钱为了给你搞课题研究的。 聊了2次后,又去查了下他们几位重要领导的发言稿,CTO也说“算法也好,技术也好,都是手段,最后能够提供出去的是产品价值”。而他们的其他研究大佬也说需要考虑算法的通用性,最终是想让其被用起来。看到这些,我觉得这家AI公司的思路是清楚的,有前景的。工作地点在北京,其实本质上我是不想去的。因为在上海我住自己家里的,吃的好睡的好。去了北京要租房子,一线城市的租房条件大家也是有了解的。但查了很久之后觉得这家公司很有前景,所以决定继续面下去。 第三面需要去北京面试,是一位非常厉害的科研大佬。面试一开始就让我写以前做过业务的算法公式,而且直接坦言说要找能跟算法工程师battle的产品。我心想,你怎么不去直接招个算法工程师呢,或者说你对这个岗位要做的事情具体了解吗?如果岗位需求是跟算法工程师battle,那前面几面我应该早就被刷下来了。干嘛让我花这么多时间准备,还大老远自费从上海跑过来。最后当然算法公式我背不出,那个业务做完都一年多了,而且作为产品,我更在意主逻辑和解决的问题,而不是公式。 最后说一下,这种情况我之前听说过,我有位算法朋友觉得算法的价值在于落地场景,所以转了产品想去实践下。去某厂面试的时候,最后一轮的面试官是研发老大。研发老大看他大学读算法,又有大厂好几年的研发经验,就出了一个算法题。我朋友答的不太好被刷掉了。后来这位研发老大带的整个大团队因为产不出业务价值,而被连贬好几级。科技导向的公司后来落败的案例也比比皆是,愿旷视以此为戒吧!
...查看全文面试结果: 未通过
面试难度: 很容易
面试感受: 不好
面试职位: 算法工程师实习生-北京
面试分两轮,由于我是目标检测方向的,所以第一轮问的基本是目标检测方向的内容。首先是自我介绍,然后问的是Focal Loss for Dense Object Detection那篇论文中loss的公式,还有公式中的alpha和gamma具体是干什么的,还要问我yolo和ssd等one-stage的方法。这块答得很吃力,因为我一直在看two-stage的RCNN系列方法,对one-stage的方法了解的不太多,然后面试官一直怼着我问one-stage的方法,准备了那么多two-stage的方法没有任何用处。所以还是要对这整个领域了解透彻啊,也算是个教训吧。(面试官迟了约定时间30分钟左右才给我打电话,然后20分钟左右就结束了本应该1小时的电话面试,可能是因为我太菜了吧。) 第二轮依然是先自我介绍。面试官问了我有关BN、drop out的知识。问了我之前的实习都去干什么了。做了两道题,分别是leetcode 103和357。我做的时候很自信,可是后来自己再在leetcode跑代码的时候,发现自己写的代码跑出来不对,凉凉。所以还是要好好刷leetcode啊。 总体的感觉就是自己的水平确实不够,知道了自己的不足,所以要针对自己的不足多多努力,争取下一个面试不会被拒。而且我了解到,面试官可能需要的是会one-stage方法的人,所以two-stage的方法准备的再好也不会被问。以后面试的小伙伴们如果只了解一个脉络的话,建议再去了解一下另一个脉络,这样就不会陷入和我一样的境地。
...查看全文面试结果: 感觉没戏
面试难度: 困难
面试感受: 一般
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