秋招小结：感受+面经（CV算法岗）

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”

重磅干货，每天 8:25 送达

作者：Anarchy_In_The

https://www.nowcoder.com/discuss/248664

本文已授权，未经允许，不得二次转载

背景

上交机械渣本硕，本科学了点计算机基础知识，写过点界面和机器人控制代码，硕士开始决定进军图像，实验室做了点相关项目，出去找过两个视觉算法实习，一个自动驾驶，另一个华为暑期。秋招一直往图像这方面投，没有顶会，也没SCI，算是比较弱。

投递情况

先总结下情况，零零散散投递差不多二十家，Base在上海和深圳的，做CV叫得上名的都起码递过简历，出了结果的大概一半吧。有简历就挂了的，也有笔试挂的，还有面试挂的，目前拿到了依图、海康提前批的算法工程师意向书，再加上华为实习转正以及之前实习的公司愿意提供offer，最后大概也是在这里面选了。

阿里、腾讯已经在面试过程中但感觉机会并不大，其他几个还没开始面试的公司感觉过了也不大会去，所以算是心态稳定了，后面面试还是会参加感受一下，万一有offer还能有个对照。把之前总结的面经发上来给各位参考。一些简历、笔试就挂了的或者面试没什么价值的就不写了，把一些可以参考的放上来，之后如果还有面经的话会继续更新。

总体感受

题刷的不算多，笔试成绩也不太好，加上暑期实习面试也面了不少，谈谈面试感受（科班、顶会大佬关了吧别看了）。

• 实习：非科班、没顶会难是真的难，暑期实习已经感受过一波了，还好华为暑期面试比较水把我招了，不然暑期实习就没了。但暑期实习加上之前的实习确实在秋招面试过程中帮了不少忙，而且每个实习我实际工作量也挺大。面试基本从实习项目展开，所以如果没论文还想投算法的一定得有实习，并且不能是特别水那种，面试时需要能从实习项目展开然后一点点深入，如果平时会在GitHub上传东西也可以把GitHub放上去给面试官做参考，会有一点加分。

• 基础知识：这点很重要，不然人家基本认为你只是随便看了点东西，调了调参就来面试，暑期实习已经吃了机器学习基础知识不扎实的亏，于是秋招前花时间把机器学习补了补，手推公式也练了练，研一和本科的数学知识也不时拿出来复习一下。深度学习每个模块或者方法都要了解特定的用途，而且一些基本操作也要能从本质理解为什么那么做，一些经典的算法或者方法需要了解，不一定要能把代码写出来，起码要能说这是个什么东西，方法论得有。如果能深入框架源码细节那就非常好了（说得像我会一样）。

• 工作深度：具体工作内容需要自己梳理的比较详细，简历上写的东西得搞得明明白白，得设想面试官会问什么，其中工作的细节也需要自己提前想好，整个项目应该是完整的，哪怕是编，也得把故事讲完整。

面经

依图科技——意向书

08/07面试，2点到公司，直接4轮，全程手撕代码，我还因为买奶茶稍微迟到了几分钟。。。08/28前后收到电话说通过了，09/07收到的意向书，邮件写9月中以后谈offer，中间过程些许复杂，这里不赘述。

• 一面：面试官是和我同专业的师兄，毕业一年，先简单了解了下背景，做了几个题：1. 输入一个二维矩阵，寻找一条从左上角到右下角的路径使得经过的路径值加起来最大（只能向右和向下走）；2. 有一个字符串数组，如['A', 'B', 'C']，1）输入两个元素，如'A', 'Z'，求这两个元素在列表里的距离，如果不存在则返回-1；2）如果希望在O(1)时间内查找，如何建立哈希表；3. 求圆上任意三个点组成一个三角形是锐角三角形的概率。整个一面一个多小时，面试官一边提示时间有点超一边喊我做新的题目……

• 二面：一个稍微Senior一点的面试官，主要问项目，扣了一些细节，问了下对目标检测网络的理解以及简述Yolo3个版本，然后掏出白纸开始做题……1. 接一面第一题，如果到达右下角之后再返回左上角，这个时候求值和最大路径（每个点只能用一次，即经过一个点之后该点的值变为0）；2. 第二题我忘了是啥……；3. 有一个长度为n的数组，元素都是[1, n]且无重复，这时随机删除一个元素，1）求删除元素，2）要求时间复杂度O(n)，空间O(1)，3）不能改变数组，4）如果删除两个元素，如何求？整个二面40多分钟，最后面试官问有没有什么想问的，就问了他对公司看法。

• 三面：技术大佬来了，上来不用自我介绍的，直接对着我简历开怼，问的问题拳拳到肉……也问了一些深度学习的基础知识，然后也掏出白纸开始做题……1. 输入一个列表，删除相邻的相同元素，比如输入[1,2,2,3]，返回[1,3]，输入[1,2,2,2,3]，返回[1,2,3]，输入[1,2,4,4,2]，返回[1]；2. 公司举办Party，每个人参加party都会带有一个开心度，HR希望Party总体开心度高，但每个人的直属领导参加这个人开心度就为0，跨级领导不影响，多个人可能有同一个领导，HR要确定参加party的人。输入两个列表，第一个为每个人的开心度，比如[2,3,4,1,1,8,5]，第二个为对应人的领导序号，如[-1,3,0,1,1,2,3]表示第一个人没有领导（-1），第二个人的领导是第4位，第三个人的领导是第1位，以此类推。求这个party最大的开心度为多少？三面半个多小时，大佬怼的很厉害，然后问有没有什么想问的，我就问了他对我的看法，他说没觉得有什么特别牛逼的地方……

• 四面：HR面，当时已经从2点多面到6点了，问了问我的感受，谈了谈公司发展，问了点薪资期待什么的，十多分钟，聊完就撤了

海康威视——面试通过

08/20电话面了一轮，08/28到上海研究院现场面试，进门先签到填表，然后去房间等HR喊，门口黑板有个表格写着：笔试50-60分钟，一轮技术面20-30分钟，HR面20-30分钟，二轮技术面20-30分钟，综合面试20-30分钟。但实际没面到综合面试，09/05收到短信和邮件通知通过面试，9月底到十月中旬会谈具体offer。

• 笔试：比较无语，9点到的海康，填完表格等了一会已经快9点40，让我去笔试，开机查看操作说明又过去几分钟，打开有两个题目，1. 一个公司的员工X人，平均年龄Y岁，每年离职率N，新员工都是21岁，每年都会补到X人，求P年后公司的平均年龄；2. 记不太清了，就是一堆矩形求面积还是什么的。我以为能做满一个小时，结果第一题还没A到10点就停止答题了……一共写了不到20分钟吧……然后出去面试

• 技术一面：面试官加入海康3年，主要是问项目，算法细节，然后扩展到深度学习的基础知识，图像处理的基础知识，还让我说了2-stage的检测和1-stage的区别，Faster-RCNN中的RPN网络，面试半个小时，最后提问也就常规问答。

• HR面试：HR根据进来时填写的表格提问，会涉及到家庭什么的。刚好旷视刚上市，聊了下对业界的一些看法，他还比较满意。然后问了对个人发展的看法，最期待加入什么公司，原因。半个小时不到结束。

• 技术二面：这是我经历过最专业的面试官，讲话逻辑清晰，而且没有一句废话，从项目开始，一点点深挖，比如项目中用到这个方法，是谁提出来的，如果让你用别的方法你会怎么做，如果没有这些数据你会怎么搞，如果这个方法不行了你会怎么处理，都是很抽象的考察。但是细节的地方也会追问，讲完了还会帮你一起用一两句话总结。是真的很厉害的面试官。最后是问还有没有什么可以展示你自己的地方之前我们没有谈到的，你现在可以说一下，回答的他还比较满意，然后开心的结束。面试过程40分钟，我还以为会有第四轮，没想到HR进来说结束了，可以先走了……

商汤科技——二面挂

朋友内推，杭州岗，主要做AR相关的，08/02一面二面连续面完，不知道哪里不太对最后给我挂了……Anyway后来听说我电院大佬朋友也面挂了，目前算法岗只听说我们院超大大佬过了，稍微平衡了点……

• 一面：还是项目开场，算法细节，问了PnP定位如何实现，SSD和YOLO的区别，Yolov3讲一下，数据增强做了哪些，几种解决过拟合的方法。

• 二面：主要问C++，问了几个排序算法，时间复杂度，排序稳定性，然后SVM讲一讲，C++11特性讲一讲，详细讲讲右值引用，最后问了个多线程，在训练网络过程中怎么共享反向梯度，我说看过点CUDA代码，可以加锁然后多线程共享吧，面试官也没说对不对，直接说那先这样吧，然后就没了……再之后就是两天后接待HR通知，再见了宝贝儿！

大疆——二面挂

投递的感知算法岗，后来经朋友勾搭和内部员工聊了一下说我简历和他们工作不太Match，建议我去投学习岗，但大疆只要投了怎么样都不能改了……硬着头皮上了笔试，结果接到了面试通知，08/18一面，08/22二面，反正抱着基本不能过的心态去面试，也算淡定

• 一面：两个面试官，自我介绍，然后所有项目轮着介绍，一边说那边就一边打断提问，还问了同样的场景如果让你用传统CV去做你会怎么考虑，就说了下特征提取和图像增强这些，几个算子简单聊了聊，还好没深究。然后问了实验室的方向，定位懂不懂（不太懂），双目懂不懂（懂一点），随便聊了下，有一个面试官问了点C++，内存储存方式，堆区怎么释放，纯虚函数讲讲。最后问了下他们的业务，发现也有做深度学习相关的，不过还是以SLAM为主。

• 二面：一个面试官，而且当时是实习中途接到电话，去了休息区还被面试官说太吵，信号不好……然后开始聊SLAM了……强行讲了会四元数、最小二乘、旋转平均什么的，但有些问题确实不太懂，没办法，聊完就知道没了，最后提问也不想问了，再见了宝贝儿！

头条——一面挂

捡来的面试，音频算法岗，虽然知道机会不大，不过挺有意思，面试这种和自己不太匹配的岗位确实会提升一点抗压能力吧，分享一下。因为搞过不少音乐的东西也试过音频算法，被捞了一手，过程还是围绕深度学习的基础问的，还问了RNN、LSTM，以及他们为啥训练难，音频的PSOLA算法问了一点，这个答得一塌糊涂了……最后问了两个题，一个TopK，一个是数组中的重复数字，都比较基本，聊了聊思路，然后需要一直优化算法，直到他满意。最后确实发现岗位和经历不太match，两个人都真诚的聊了聊……然后就，再见了宝贝儿！

后记

实力不够只能如此了，目前结果比预期好一点，之后有新内容会再更新，祝各位一起早点上岸

秋招来袭，小编和几个小伙伴共同建立了一个秋招群，欢迎大家加入一起交流和分享面经内推码等等，同时还会邀请一些已经就业的人士和HR，大家可以踊跃提问互相交流学习～

下面是我们整理的两份面经，内含目前整理好的一些面经

https://github.com/DWCTOD/interview

https://github.com/Sophia-11/AI-Job-Info

添加微信[nvshenj125].回复:研究方向+地点+学校/公司+昵称（如目标检测+上海+上交+卡卡西）,加入AI学习交流群

回复 秋招，可加入秋招交流群

推荐阅读：

面经：

你点的每个“在看”，我都认真当成了喜欢