数据挖掘工程师面试

个人情况 男，威海985本电磁、北京985硕信通，硕士是应届统招上岸，本科绩点85排名15%、硕士成绩GPA4：3.5，硕士方向是GNSS抗欺骗，主要是基带，算是很对口，无论文专利。无笔试一共两面：业务面试和HR面试。简历通过后HR（我这里打电话的HR就是面试HR）直接给打电话约面试时间，地点是中关村一号北斗星通大厦三层，两轮面试先业务后HR，时间每轮一个小时大概一共两个小时。业务面试到点了就在前台旁边一个玻璃格挡透明会议室，就一个人业务主管面试，会带着你投递的简历复印件（不用自己准备，我就空着手过去的）；首先是自我介绍，我就说了说我的姓名、年龄、本科和硕士就读情况、研究方向等，感觉不用太长，人也不是很在意这个；然后是项目经历，这个会一条一条问你，会让你概括一下，然后再具体问你一些细节，只要是自己做的或者全程参与感觉不是问题；其次会根据你的项目问一些原理和问题之类的东西，比如我被问了：采样率对IQ有何影响？ICD里一些问题，导频数据功率比、电文类型之类的，总之就是看项目是不是你做的，如果答不上来可以回答一些，相关的可以证明自己项目经历的内容；再次就是还跟我聊了聊毕设里的一些不足和答辩可能遇到的问题，给我提点了一下，还给我说了说我不足之处：前端了解不多（这个不太清楚是不是所有人都会聊这些）；最后则是问我有没有想问他的一些问题，我问了问公司的主营业务合作伙伴，还有岗位的工作和发展状况，员工离职情况等等，看自己感兴趣的问就行。主管还跟我扩展聊了聊一些别的公司的发展状况：华测和大疆之类的，区别优势等等。HR面试业务面试完紧接着就是HR面，就是给打电话的那个HR，主要是介绍公司的发展历程等等，会给你说员工的福利薪资体系之类的（全额五险一金12%公积金），我这里是提前批都还没开奖就说了下23年的年包范围（工资和年终奖30-40）；然后问了问家里所在地、就读学校、导师、保研还是统招；之后是问了问工作的意向地区和户口问题，据实回答就行这个看个人；其次是应届生劳务合同签5年，试用期6个月，工资和年终奖都是base*绩效；最后则是提醒我谈薪HR（不是面试这个HR，是人力HR）会直接公司座机010给打电话谈薪，如果没通过也会有正式的邮件和短信通知。...查看更多

详细说下面试经验：个人情况: 世界500强外企4年AI算法工程师经验，研究生学历，全程远程视频面试。我在北京，面试杭州的算法培训工程师岗位，最后一轮和戴总经理的面试没有通过。其他都通过了。公司背景: 浙江华为并不是华为技术。浙江华为是华为和中国电信的合资公司，华为控股，全职培训，就是传说中的全球培训中心，需要出差，自己设置课程，自己教授学生等等，基本就是老师的角色。面试细节：第一轮是技术面试，由于异地远程面试，没有笔试，通过zoom聊了一个小时，面试官是一个一线老师，聊的不错，面试官很和蔼，说话柔和。主要问项目细节，算法原理细节等，面试通过。从面试官那里知道这个岗位做什么。基本就是培训。然后，最重要的是:==================这个岗位不会有工业界的项目经验，有华为的云平台可用来训练模型，样本都是老师自己准备，样本都是demo级别的，样本量不大，所以训练模型的强度会降低。-----所以我通过一面后就不怎么想去做这个岗位，后面的面试也就是想知道薪水能谈到多少。=================其后，会有HR约个下午7点半的时间聊聊为啥离职啥的。华为的HR或者领导都爱套路问同样几个话题：1.怎么看待培训？2.怎样完成工程师到培训讲师的转变？3.华为的企业文化是啥，怎么理解？4.平常有啥爱好，喜欢看什么书？一年看几本书？怎么对待客户等等问题第二轮是主管面试，主要问，为啥跳槽？原来学校啥的？1.怎么看待培训？2.怎样完成工程师到培训讲师的转变？3.华为的企业文化是啥，怎么理解？4.平常有啥爱好，喜欢看什么书？一年看几本书？怎么对待客户等等问题。。。等一堆无关痛痒的问题。面试通过！其后，HR发邮件索引一些材料，包括学历证书，46级英语证书，身份证,毕业证书，求职期望薪水，等证书.做性格测试。HR面试：基本还是那些问题，40分钟电话面试。说说公司的背景：浙江华为并不是华为技术。浙江华为是华为和中国电信的合资公司，华为控股，全职培训，就是传说中的全球培训中心，需要出差，自己设置课程，自己教授学生等等，基本就是老师的角色。第三轮是总经历面试。问的问题，HR都提前给说了，让提前准备好。基本还是那几个问题，企业文化，培训啥的。问了几个简单的技术问题：排序有哪几个？HASH表的用处？写一个时间计数器，用几行代码？完事。面试时间11分钟。其后HR发邮件确认不合适，原因来之总经历面试。总结:华为和我们公司都是大公司，从面试流程上比较正规，和我们公司很相近，算是对标公司。然后，HR也是同样先外包，然后对接内部HR。跟我们相似。企业的薪资福利基本和我们相似，该有的福利，商业保险，补充医疗都有。华为的薪资待遇是:基本工资+课时费+1-3月年总监。打听了说华为是12薪水，所以要了22K，前面几轮HR说有点难。而我自所以选择这个数的原因很简单：我选择不去的公司就往高了要，毕竟我现在的薪水不高。面试过程中HR姐姐们比较跪舔戴总经理，有不同的HR提醒我，戴总学识渊博啥，其实也就那样。我在外企我们的美国老板负责公司全球20万员工的业务，也没有这样过。也许外企文化比较自由随和吧。我整体感觉不是很想去，因为算法没有工业级经验对以后的跳槽很有影响。所以即便给了offer也会拒掉。整体想看看最后待遇，结果没给机会，问了HR不是技术能力问题导致面试没通过，而是最后戴总没有通过，也就释怀了。后来我想想也可能是我要的工资太高，他们找个理由拒绝，但是华为应该不缺钱。也可能那个无聊的性格测试我回答的不好另外，自己也拿到了一些小公司的offer，例如杭州来未来，孚嘉科技等创业公司和迪普科技的offer，但是薪水待遇和公司平台整体不行都拒绝了。还有一个小公司，让去杭州现场面试，去的话面试成功概率估计比较大。但是要花1000元路费，犹豫了。现在大公司都在招资深的算法工程师，自己还要努力呀。...查看更多

蔚来（智能驾驶开发实习）： 一面1.简单自我介绍 2.面向对象多态是什么？怎么实现？ 3.C++用过一些什么库回答：stl，eigen，osqp，osqp-eigen库 4.eigen库中，矩阵如何转置和求逆？转置transpose()，求逆inverse() 5.用过git吗？如果本地有一个分支版本远低于remote版本，并且有冲突，请问怎么解决？Rebase  6.用过状态机吗？能简单说一下吗？ 7.如何构建一个行为树，行为树运行的机制？ 8.车辆运动学方程介绍一下？车辆动力学方程状态变量是哪几个？ 9.LQR离散化方法？ 10.LQR调节参数的方法？我说一般把q3调高，q1、q2调小会稳定。他说q3越大越容易振荡…面试官表示现代控制理论里面有专门的方法 11.LQR怎么减少迭代过程的计算量？提前算好做成表格。 12.PID纵向控制的时候，如果一直速度上下振荡，请问怎么解决？回答：均值滤波，错误。评价:加强代码实践能力… 自我评价：1.现代控制理论有空要好好看看。2.架构方面的东西，懂得有点少了…3.如果问题不会，多用过往的经历，经验，说些相关知识带过去。 二面 1.介绍项目、经历 2.介绍一下EM planner QP的过程。 3.介绍一下EM Planner Lattice的过程。 4.EM Planner ST图中对加速度的约束是怎么做的？加速度和加加速度的约束具体怎么实现的？ 5.EM Planner速度规划中怎么保持跟车距离？ 6.ST中时域有多长？S有多长，T有多长的意思。 7.C++中，函数什么时候需要返回一个引用.8.LQR和极点配置法的区别. 自我评价：二面偏向于理论，感觉和面试官经历有关。如：QP、极点配置法相关。...查看更多

视觉算法工程师 一面形式：腾讯会议 视频面试。这个岗位是视觉算法工程师。时间持续了一个小时二十分钟。参会人有HR、技术面试官、求职者。首先是HR开始问一些简单的问题（询问个人信息），然后切换到技术面试官。主要问题有：因为是安防领域，所以重点讲了和这个方面比较接近的REID项目这个可能比较侧重考查对行业的洞察力回答中提到了一些摄像头分别率的影响、目标伪装的影响、设备依赖的影响、运行速度的影响提到了多源数据融合、关联规则判断、时空信息绑定回答中提到了图像标定、裁剪拼接的方案，还有另一种依靠相似度拼接的方案提到了服饰识别、步态识别、时空信息关联、通信数据绑定提到了id合并、轨迹拼接、时空关联、规则判断提到了数据分布的影响，后来才想起来，那叫做协变量偏移大致提到了三种anchor的组合，但当时有点懵，没讲清楚这个当时想不起来了，就直接说不知道，好尴尬回答了常见的马赛克、mix_up、cut_up没有说偏向哪一个，就讲它们是相辅相成的关系，偏向哪一个都不好提到了center net等anchor free的算法，还有在模型训练的时候增加小尺度目标的训练集提到了算法层面上的优化，比如用解析解代替梯度下降，用特征点代替整张图片其实还可以通过模型量化、压缩等方法（当时忘记了）以下是HR的补充问题：主要从职业发展的角度回答回答了创造价值、个人成长、公司发展三个方面如实回答了回答了三到五年的规划，分为技术成长和综合能力方面如实回答提到了目标设定和做事风格两个方面之后换成我提问了，问了一些关于 “旌旗”这款产品感兴趣的点。总体觉得这家公司还是在踏实做技术的，涉足的领域也比较前沿，不过面试的过程有点紧张，还有问题回答得不够好，应该是挂掉了，祝靖安越来越好。...查看更多

NLP开发工程师暑期实习生 四道编程题，每道20分。前两题忘记是什么了，总之很简单类似于打卡题，第三题是吃金币，考察的应该是DFS，浪费了很长时间最后还只有27%，最后一题是观测流星雨数量，考察的是差分+离散化，最后83%。四道多选题，分数各不一样，考察的是简单的深度学习和机器学习常识。笔试第二天约面。面试上来先自我介绍。然后根据项目问问题。1. 介绍一下CRF，不要说作用，介绍它的原理，和HMM的关系。没说好，开了个坏头。2. 介绍一下项目用到的模型。正常介绍。3. 介绍一下BERT模型的结构，它和Transformer之间的关系和区别。正常回答。4. 详细介绍一下Transformer层，用了什么机制。正常回答，面试官不满意，没有继续追问，开始下一题。5. 介绍一下BERT模型的预训练任务。介绍MLM，追问mask了多少，15%；介绍NSP，没有追问。6. 还了解什么自编码模型，介绍一下和BERT的区别。回答RoBERT，正常回答区别。追问还有哪些，回答不了解。7. 讨论一下BERT、LSTM和CNN的训练收敛速度，并给出原因。回答得一般。6. 介绍一下自编码和自回归。一开始理解成Auto Chain，后面误会解除但是回答得很浅，面试官不满意。7. 介绍一下实习期间的业务。正常介绍，追问事件抽取模型的构建思路，正常回答，没有追问。8. 询问LLM的相关内容。回答做过本地知识库，追问有哪些常用的LLM，想了半天回答ChatGLM有一些。NLP相关内容的回答给面试官一种很不专业的感觉，基础知识不扎实，前沿技术不追踪。于是开始询问开发相关内容：1. Linux下查看端口占用的命令。回答netstat，追问后面的参数，不会。应该是lsof -i。2. 杀死一个进程的命令。回答先PS看PID，然后kill，追问参数，回答-9。3. 查看某一资源利用率的命令，回答nvidia -msi，和面试官说她想听的应该不是这个，但是不知道。应该是ps auxw。1. 多线程和多进程的区别。回答出了三点，没回答全面。1. 最长路径和，any to any。需要在读题后和面试官说明思路，思路被面试官肯定，最后没有实现。心里知道凉了，真的没啥心情反问，象征性地问了一下知识图谱在公司的应用。其实这种面得糟糕的情况，可以直接问”我觉得这次面试表现得不好，请问一下可以给哪些建议，我如果想胜任这个岗位需要补足哪些能力。“一点约面，五点半收到感谢信。...查看更多