地平线机器人实习生面试经验

进门就看到前台小哥，让我登记之后去休息区等一下，稍后HR就过来找我了。HR拿着我的简历，首先问了我几个常规问题，实习时间（我寒假只能保证不到两个月的假期去实习，开学以后还有课，她希望实习至少达到三个月)、所学专业（我是工程管理专硕，学的主要是项目管理的知识，HR对我的专业不太了解，也不太看重专业背景）、工作经历（我之前在一家国企做工程造价，所掌握的技能与应聘职位不相关，但是问了收获到的软实力比如满足客户需求、合作、沟通能力等）。 接着说我应聘的项目管理的实习工作，需要做维护客户关系，各部门协调的工作，应届毕业生恐怕应付不来，我在读研之前有三年工作经验，这点吸引了她，而我简历上提供的信息有限，所以约我来面谈。但是我交流当中给到她的信息也很有限，可能不是她需要的，还问了我兴趣爱好和职业发展规划。最后我发现HR最看重的是实践经历，当时我没太明白实践经历具体指什么，其实是丰富的实习经历，但我就是来找实习的啊。我总结失败的原因：没有思考过HR需要的是什么，对应聘岗位有价值的相关工作/实习经历我不具备，因缺乏写简历技巧，个人特质没有充分展现出来。 对地平线的了解：是一家做机器人的创业公司，规模不大，员工普遍年轻，需要有技术实力和创业激情，需要加班、工作压力较大。氛围好，有零食区、休息区，座椅都是电竞椅。公司注重对员工的培养，招进去的实习生若表现良好转正机会很大，是真心能给实习生锻炼机会的公司。HR一对一面试，态度很亲切，还给我的职业发展提了些建议，虽然失败但是一次有收获的面试。

一开始先做自我介绍，说一下自己做了哪些项目。然后问而下kaggle那个项目，面试官还亲自查了kaggle记录。想让我大概说了下思路，我说我们跑了pytorch的model zoo，他回了一句：pytorch现在有这么多新模型了？，这句话让我觉得他大概也是搞DL，应该会问的比较专业。然后问了下我怎么finetune模型的，我说我们修改了模型，同时最后结果加了一层fc（1000,17），输出结果套sigmod。 然后他问了一些模型修改的细节，之后他问我最这些model zoo了解多少，我大概吧alexnet，VGG，inception，resnet，densenet说了一遍，感觉他还比较满意。之后他问我是不是在做强化学习，我说正在边学边做，他让我介绍一下，我大概跟他说了一下Q-learning和DQN的区别，然后让我说下现在主流的RL算法有哪些，我说有sarsa，Q-learning，但是现在不多见，因为搜索空间太大了。DQN的话有natureDQN，doubleDQN，优先级DQN和对抗DQN，面试官没有再深问，最后问了下有没有目标检测方面的经验。 总的来说，面试官比较温和，也比较专业，中间还给我科普了下alexnet的第一层窗口很大，VGG的比较小。

去到公司跟前台说是来面试的，然后进行登记之后，等待面试官过来进行面试，一共三场面试，第一场面试是后来的mentor面试的，第二场是部门大牛，第三场就是hr就基本信息进行询问。

挺折腾的 最后简单面了大概半个小时 主要问了些基础知识jvm 垃圾回收机制数据结构 哈希表 红黑树数据库

我在实习僧上投了该公司的实习，hr联系得很快，微信聊天简单地采集了相关的数据信息。hr人性格和好，气氛很是轻松融洽。之后就高效地安排几个小时后的微信面试，和相关的技术人员面试。技术人员专业能力很强，我学过的东西他都知道，在他眼中就是小菜一碟。

当时还在学校里需要出去实习，在网站上投递了简历以后接到了电话面试，主要是对于简历上的问题展开来提问的，因为当时实习经历不多，所以只问了在学校的项目经历，挺容易的。