2022华为中央媒体技术院AI算法工程师FindStar一面+二面+主管面

7月中投的华为2012实验室FindStar,选了中央媒体技术院的AI算法工程师,做了笔试后通知了面试。笔试简单介绍一下,大概3道题,分值分别为100+200+300,第一题拿了97,第二题200,第三题题干太长就放弃了,后来复盘发现很简单的找规律题。。。

一面

上来先自我介绍,然后开始问项目,简单介绍了一下论文和比赛。论文的时候让我介绍了一下为什么用GAN不用AE,问我怎么理解GAN的。我说GAN可以看做是在AE上面加了一项来自判别器的约束,但是面试官似乎不太满意这种说法(不太严谨,因为pix2pix的生成器是AE结构,但普通的GAN的生成器是没有encoder的),让我从头介绍一下GAN的结构是什么样的。

项目介绍完毕后是coding,题目是:给定一个中心在原点的矩形(边与坐标轴平行),以及其在第一象限的顶点坐标,再给定一个圆心在第一象限的圆,判断圆是否与矩形相交。

面试官让我直接打开word写。。思路就是根据圆心与矩形边的位置分类讨论,再比较圆心与矩形距离与圆半径的关系。

进阶,让我考虑矩形在任意位置,且边不一定与坐标轴平行的场景。我就说可以把圆心代入矩形边所在的直线判断相对位置,然后继续分类讨论。

再进阶,让我考虑给定一个任意的凸形状,判断圆是否与其相交。我第一反应是凸优化,面试官跟我说没那么复杂,但我也想不出什么好的方案。面试官说没事,让我结束后自己去网上搜索一下,他觉得这个问题是很有意思的。。

二面

继续自我介绍+项目介绍。这位面试官直接让我把论文共享然后介绍给他,然后光论文就讲了快20分钟。

接着直接coding,题目很短,让我只用numpy实现transformer,手动微笑

(其实给了CNN和transformer二选一实现,但是前者肯定对细节要求更高,就选了后者)

咱就硬写,毕竟知乎上transformer源码解析也看过好几遍了,总有点印象的。写完encoder部分后面试官看时间差不多了让我停下来,然后问我是不是提前准备过,我只能说我以前看过源码介绍。。接着问了我transformer的计算量是多少,又问我如果输入是图像如何考虑(以VIT为参照)

接着是提问环节,我问了一下部门业务有哪些,然后就结束了

主管面

继续自我介绍+项目介绍,先共享屏幕介绍了论文,然后再介绍了一下比赛。感觉这轮面试官对技术了解不是很多(在介绍比赛时候主要介绍了特征工程,然后是用树模型训练的,面试官觉得这个跟AI无关,我说特征选择也是按照树模型输出的重要度参考的。。)

接着问了绩点,问了为什么选华师大,为什么选计算机,有么有面其他公司等等。顺便,cue了我的性格测试结果,说我忧郁指数比较高!!怎么可能承认呢,赶紧解释说我当初尽可能的选了一些比较谦虚的选项,没想到结果会变成这样

以上

总之等着排序吧,今年形势真的不乐观

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