CV面试，坐下直接开撸代码，当场给了offer

同学们好，我是秋津。普通本科毕业三年，电子相关行业，报的【机器学习集训营 第七期】。

目前只能说是跨进CV的大门，离真正的CV算法工程师还有很长的路要走。

社招面试更看重的是项目经验，问的比较多的也是项目中的一些问题，对于一些基础知识的考察比较少，应该是默认都会的了，由于我只面试过一些中小厂，所以一些经验可能不适用于大厂面试和校招。

我的经验

中小厂面试一般1-2轮，公司更看重业务能力，所以面试更多的是根据简历中的项目和工作经历来提问，简历中有1-2个有含金量的相关项目经历即可，不需要写很多其他的内容，写到简历上的项目务必确保真的足够理解、熟悉，因为面试官一般会顺着你项目中用的技术来延伸提问。

而且公司的产品最终都是要落地的，而工程落地一般是C 实现的，所以面CV岗有C 经验绝对是个加分项，自己之前一个面试就是由于C 不过关而直接挂掉的。

现在的CV算法更多的是用深度学习来做的，但一般公司对图像的前期处理还是会用OpenCV来做，所以一般也会问到传统的图像问题，OpenCV掌握一些常用的API即可，有时间的可以深入学习。

面试常见问题

面试一般会问一些基础的深度学习的知识，自己面试中遇到比较多的问题是：

1、什么是过拟合，如何解决

2、1*1卷积的作用是什么

3、 数据不平衡的解决方法

4、什么是感受野。

除了这些，还被问到过传统的图像处理的知识，如：SIFT、图像的边缘处理等，传统图像处理的知识有时间的话可以多看下，时间不够的话了解一下几个最常用的就可以了。

面试的大部分时间都是根据项目和相关工作经历来提问，比如用到的backbone网络的知识（如网络的结构和ResNet能做到很深的原因）、训练中的调参问题（learning rate 、batch size 等）、使用的优化器、损失函数和评估指标以及训练过程的可视化。

对于数据的预处理或者是否做了图像增强以及为什么要这样做，样本中有没有噪声以及怎么剔除，分类问题中各个类别是否平衡等。

面试官最关心什么

除了这些基础知识，面试官更关注的是运用这些知识来解决问题的能力，比如会问：

“有没有自己设计过一些网络，最初的评估指标是多少，是如何优化提高的，中间遇到了哪些问题，这些问题的原因是什么，最终是怎么解决的，有没有更好的或者可替代的解决方案。”

最后，面试官可能会假设一个业务场景，给出一个实际遇到的问题，让你给出一个方案，有时找不到最好的解决方法没关系，可以先给出一个可行的方案，然后面试官一般会慢慢引导你不断的优化自己的方案。

自己有做过一个Kaggle的比赛，排名还算可以，最后把代码放在了Github上，其中一个面试官想要看一个可量化的项目结果，于是自己把代码给他看，好感度立马上升了不少，最后顺利拿到offer, 如果面试官能认可你的项目代码，面试基本就没啥大问题。

一些个人建议

一、多看论文，了解最新的行业进展

多读论文，不仅可以提高自己的专业水平，还能给面试官很大的好感。

除了一些经典的论文，其他的论文不一定要全部理解吃透，只需知道这篇论文主要用什么方法解决了什么问题，相比于之前的方法有了哪些提升，提升有多大，有哪些方法可以应用到实际的业务场景中。

二、认真的完成一个项目

可以打一下Kaggle或者其他的竞赛，其他的项目经历也可。

对于没有GPU资源的一些同学，七月在线的部分课程是有免费的GPU可以使用的，要充分利用好七月在线给到的资源。

面试中问到的一些知识都是比较深的，如果自己只是简单的完成一个项目是完全不够的，很容易被面试官问跪，这也是为什么简历上的项目自己一定要真的动手做过，并且理解的很透彻

三、提高编程水平，刷刷算法题

大家的工作内容主要就是写代码，所以编程水平的重要性不言而喻。中大厂的面试一般都有算法题，主要就是排序问题，比较难的就是动态规划的题目。

没事可以多刷刷OJ，尤其是对于非IT出身的转行CV的，多刷算法题提高自己的编程水平很有必要，OJ的话选择LeetCode或者七月在线的OJ都是不错的

以上就是我的一些CV面试分享，希望对大家有用，同时祝愿大家找到满意的工作，一起加油~