2021年各大公司面试经验

京东DMT

京东DMT一面

1. 计算机基础知识：SIFT、卷积的空域/时域/频域之间的关系、梯度消失/爆炸
2. 个人研究提具体问题
3. 意向部门/业务
4. 未来技术发展和研究的计划
5. 京东DMT的介绍、提问

京东DMT二面

1. 介绍自己的工作，问了很多详细的问题
2. ML基础知识：BN，CNN是一阶优化还是二阶优化问题，逻辑回归和线性回归之间的异同
3. 实习工作的具体应用
4. 为什么选择京东，职业生涯的规划
5. 问面试官：京东物流-自动驾驶-感知组的负责人，base在硅谷，具体技术涵盖绝大多数CV应用技术，整个自动驾驶组大概150人，感知组20+人

京东DMT三面

1. 讲自己准备的PPT，问了很多实现的细节
2. 问面试官：京东科技-可信赖AI，30人，解决线上最急需的问题（对抗样本，黄赌毒审核）
3. 后面还有0-1轮技术面，1轮HR面

京东DMT四面

1. HR讲DMT的发展和规划
2. 同样薪资下，top3选择；职业生涯的规划；

腾讯WXG

腾讯WXG一面

1. 介绍自己的工作，针对算法细节会有一些开放性的、偏学术讨论的问题（和强化学习之间的关系，工业界实际应用中的蒸馏）；针对实习经历问了一两个上线的问题（步态识别怎么上线的）
2. 假如要上线一个新产品，输入是一段音乐，输出是关节点的舞蹈，怎么做，有什么思路
3. 简历：转专业
4. 代码：对一个浮点数开根号；实现softmax（如果exp{1e6}栈溢出，怎么优化）

腾讯TEG一面

1. 代码：

1、有一个文本文件tmp.txt，以空格为单词分割，请按照出现频率从大到小打印单词以及其相应的出现次数。
2、给定整数数组A，返回A里面第二大元素，如果不存在返回None。
3、一共有N个台阶，每次可以走1步或者2步，问一共有多少种不同走法？

2. 介绍项目，中间夹杂了一些问题：除了模型蒸馏还有什么加速算法；具体讲一下量化；GCN适合哪方面的任务；
3. 问面试官：TEG下面的AI视觉广告中心？的视觉算法小组，负责广告的内容理解，为了做广告的推荐

腾讯TEG二面

1. 自己工作，比较关注具体的创新点在什么地方
2. 算法：PCA，LDA，GMM, EM, Vision Transformer, Linux: 管道/source
3. 代码：给一个目录，打印目录下所有的图片的绝对路径；给一个矩阵，返回局部最大值的index，局部的定义类似卷积的感受野，有没有效率比较高的算法
4. 问面试官：业务方向是广告理解/视频剪辑/视频生成，会做一些领域内的技术布局和研发

腾讯TEG三面

1. 简单讲了一下自己工作，因为跟内容理解不太相关，没问什么问题
2. 一个几千维的已知向量，返回和这个向量正交的两个向量，并且这两个向量也彼此正交。（施密特正交化）
3. L=xx+(ax)^2+b*x+c，x是一个N维未知向量，a和b是N维已知向量，c是已知常数，求满足L最小时的x，闭式解。
4. 十几万条视频，每条几秒到几分钟不等，HWT不等，分四类：动漫、影视、综艺、其他，如何设计模式、损失、训练方法
5. 已知一一匹配好的图片-文本对，如何利用transformer学习他们共同的embedding

美团北斗

美团北斗一面

1. 介绍自己的工作
2. BN、卷积的实现方式
3. 问面试官：视觉智能中心，负责整个美团的所有视觉技术，一共200人（包括开发），面试官在工业大脑小组，正式员工十几人，一共三到四轮

美团北斗二面

1. 介绍自己工作，有一些发散性的问题，比如自己的工作在其他领域有没有其他的应用，如果用其他的做法会不会work，会不会更好
2. 实现multihead attention
3. 没来得及问面试官问题

美团北斗三面

1. 介绍自己工作，leader面
2. 没有算法或coding问题
3. 问了职业生涯规划的问题，美团这边主要是业务发展和技术发展都有

字节AI Lab

字节AI Lab一面

1. 自己工作
2. 不均匀的硬币投出均匀分布；计算IOU；KNN和K-means；Adam & SGD；一范数&二范数；
3. 问面试官：视觉智能技术中台，和商业化业务结合的很紧密，也有做学术的；字节不给说团队的分工/人数构成/数量

字节AI Lab二面

1. 正则表达式解析2[ab3[c]]，训练的trick，卷积的操作流程，mobilenet（group conv，depth-wise conv），最新的backbone，Swin-transformer结构，data-augmentation，cut-out

字节AI Lab三面

1. 不用PPT，能讲清除自己的工作的大概的思路；最近有没有最新的工作
2. 开放性问题：微信朋友圈图片查重，图片在百万/千万量级，主要过滤掉的是那种直接转发的图片，JPEG的存储模式导致low-level上有一些细微的图片，但是high-level上是一模一样的。
3. 原来是AILAB，现在做的是视觉技术中台，具体的工作/分工要看不同的团队，然后再进行沟通；如果没有领域合适的团队，就分配。

华为消费者BG

华为消费者BG一面

1. 自己工作

2. 代码面试，写完要截屏的
   

3. 没来的及问面试官问题

华为消费者BG二面

1. 自己工作：三个工作全讲了，问的问题focus的是实际的应用上的问题（两个面试官+一个HR）
2. 代码面试：最近公共祖先
3. 问面试官：负责消费者BG下面所有AI相关的核心技术，应用场景是手机/平板等，后面还有一轮综合面试

滴滴

滴滴一面

1. 自己工作，问的问题主要是“这个领域最近的发展是什么，还有什么可以做的”，没有问细节
2. 没有coding，没有基础算法，问了一下职业生涯规划
3. 部门：滴滴地图下面视觉的owner，20人，场景是车载摄像头下的视觉技术，风格是“技术的owner也是产品/业务的owner”，最近在组建新的团队，大几十人，场景是滴滴造车的自动驾驶