确定通过面试的图像算法工程师，共两轮，均为一对一面试。第一轮专业面试。主要问了项目经历，问的比较浅，面试官态度很友好。第二轮为hr面试。问了优缺点，近两年的规划，如何看待接下来几个月实习的挑战，都是比较简单的问题。
图像算法工程师-实习生面试
图像算法工程师-实习生面试经验页提供了该职位近年来在全国各城市、企业的图像算法工程师-实习生面试问题、面试难度、面试感受等信息。
2024-06-03 03:00:00 更新
图像算法工程师-实习生面试概况
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华域图像实习生面试过程分享。
感觉没戏投了简历后，在系统上做了一个测试，不是技术笔试，是一个考察你分析能力、创新能力、团队合作能力等等，后来去面试，第一面hr让自我介绍，有啥说啥，第二面技术面主要是问你做的项目。感觉他们比较看重你的学历背景，当然项目经验也很重要。
2 年前 发布
未通过
实习面试 还算是简单吧
部门的几个搞技术的工程师面试和人力的人一起面试的。因为是实习，所以也没问太高深的问题，就是些基本的算法知识。深入聊了之前做的项目，问得比较详细。之后又问了个简单的编程题，没让现场写代码，口述思路即可，所以总体感觉不是很难。
2 年前 发布
视觉算法实习生面试总结
感觉靠谱先做笔试题，包括手推线性回归，递归求阶乘程序，经典网络计算量比较（VGG、Inception、AlexNet）Linux 常用命令等。
然后是面试官现场面试，算法部分：
1. Faster R-CNN 网络的输入、输出(图片和 label，检测框的分类和坐标)。
2. Faster R-CNN 网络的结构(RPN 和 Fast R-CNN)。
3. Faster R-CNN 中 anchor 的作用(multiple reference，避免 image/feature/filter pyramid 的计算量问题)。
4. Faster R-CNN 的训练方法(交替训练、近似联合训练)。
5. 还熟悉什么检测框架(YOLO 和 SSD)。
6. SSD 与 Faster R-CNN 的主要区别，谁更快，谁更准？(一般来说 Faster R-CNN 更准，SSD 更快，当然和 backbone 等其他超参有关)。
7. SSD 的网络结构，正负样本怎么选。
8. Focal Loss 的原理，目的
9. 单阶段和两阶段检测网络的区别。
代码部分：1. 青蛙跳格子，第一问是否能到达终点，第二问最少几步可以到终点(无法到的话给出 -1)
2. 一个数组中和最大的子数组(动态规划)。
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2 年前 发布
一般视觉实习面经 - 过了
一共两轮，一天面完。面感知实习生。1. 第一轮面试官是做客户端相关的。先介绍项目，一个研究，两个非深度学习项目。问非深度学习项目，后端，用什么框架。C++熟悉吗？ 做一道算法题。 leetcode medium 难度。第一次是给了 bruteforce， 给了提示之后得到 O（N）1.第二轮面试官是感知组的。问了深度学习项目，benchmark 的标准是啥，caffe 层写过吗？log loss 推导一下。 Faster RCNN 的四步训练过程。中间加了另一个人一起面。回去两天，发消息通过。...查看更多
2 年前 发布
18年12月百度图像算法实习凉经
去年12月找的实习，远程1v1面试。面试官是个小姐姐挺友好的，答不上来的时候还不断给我提示。不过问的问题难度有点大，都怪我太菜了。面试问题主要围绕简历展开，还问了一些传统图像处理算法，一部分机器学习的推导，手推SVM跪了，凉凉。
2 年前 发布
1
图像算法工程师-实习生相似职位面试经验
机器学习面试一般，共2轮面试
蚂蚁集团那边的23年实习生招收，老师在系群里发布了他们的招聘海报，看到就立马投递了自己的简历，然而有意和我一起报名的同学因为要修改自己的简历，磨磨蹭蹭的晚交了一天，结果28号出结果他没有收到邮件，在这里提醒大家一定要趁早投递简历。这边蚂蚁集团开始28号初筛通过后，通知3月4号星期五去参加笔试...属实是没有任何准备。希望不会太难，据说考试内容和实习岗位工作内容并非强相关，这几天只能猛看别人的面经~ 除了被通知要去参加笔试以外，还参与测试了一套类似于检测大学生心智是否正常的题目，不仅有语文总结题目，而且还有各种图表题目，问你各种增长率，占比，不用计算器根本来不及，每道都是单选题，有两三种题目，要么给60秒作答，要么75秒。...查看更多
2 年前 发布
机器学习面试一般，共3轮面试
面试岗位，视觉调试 你投简历就叫你来线下面试，估计每天有十几个来面先做一份简单的数学试卷，初高中内容都有，可以看手机，做对做错对面试结果加分不大，主要还是面试答问最重要第一轮人事面，看你简历是否真实，1问为什么选择这个公司、行业、岗位，2问会哪些技术，3问上份工作内容，4有没有offer，住哪，5如果面试失败会去找自动化工作吗面完hr说明天等结果，有回复就来技术面，没回复就寄去面试人挺多的，我去到离开看到6个来面试的，不知道能过的有几个自我总结，面试了大约15分钟，这是我第一次面试，面试不紧张对答如流，答得太快有2个地方没答好，不够沉稳，细致懂自动化技术，或有视觉调试经验，我觉得还是能过面试的，毕竟这工作不难，公司培训下就能干这次面试没过，去另一家小公司了，以后有机会还是挺想进华汉伟业的...查看更多
2023-09-07 发布
机器学习面试很好，共1轮面试
一面：自我介绍姓名 学校 哪个院 方向 成绩 介绍项目：介绍了简历上前两个项目，重点是如何处理数据的，数据集里都有哪些参数，预测什么参数（这边确实不清楚，但是圆过去了，得补充）图像怎么去噪的（这个问题也问了，但是没具体讲）（需要自己补充）反问：公司时长，是否双休？（半小时）二面：自我介绍介绍项目：第三个项目 和第一个项目 还是如何处理的数据的 数据集中有哪些参数（我就说了三个：风力大小，功率，相对位置） 是否为预测（补充：对数据的熟悉）第一个项目：叙述了怎么处理数据的，随机切分 构建数据集 等等 多性能预测 故障预报（0/1分类问题，以后我们需要做的东西 最后做的准确率是多少，宁愿误报也不能漏报）反问： 公司待遇：14k*13+年终奖（部门效益，个人绩效完成工作） 五险一金 无加班费 （半小时）总结：完善简历里对项目的深度了解了解，写上去了 就很有可能被问到。其他根本没问八股文基础知识...查看更多
2022-06-27 发布
【机器学习】面经分享
社招跳槽，因为是老同事推荐，所以提交简历后半个小时就来电话直接面试了。应聘的MachineLearningEngineer，但是问的都是偏硬件的问题。据说是MLE岗位已经内定以，没人头了。
2 年前 发布
面试：亚洲研究院机器学习。细节还是很不错的，整体难度一般，收到offer了。
首先，我是通过我的研究生导师推荐给一个熟悉的主管研究员进入面试流程的。在这里要感谢我的导师，他的推荐让我顺利地进入了面试阶段。面试全程采用电话进行，整个过程大约持续了45分钟。面试主要包括以下几个方面：学习和科研经历:面试官首先询问了我的学习经历，包括我的专业、研究方向以及在校成绩等。接着，我们聊到了我的科研经历，包括我曾经参与过的项目和发表过的论文。感兴趣的科研方向:面试官对我感兴趣的科研方向进行了深入了解，询问了我为什么选择这个方向，以及我在这个领域的研究成果。我详细地介绍了我在机器学习和边缘计算方面的研究成果和目前正在进行的项目。过往论文实现细节和insight:面试官对我发表的部分论文表示出浓厚兴趣，追问了论文的实现细节以及我在研究过程中获得的insight。我尽可能详细地回答了面试官的问题，包括模型结构、优化方法、实验设计等方面的内容。整个面试过程比较轻松，主要是对我的学术背景和研究方向的了解。面试官非常友好，提问也比较深入，让我感受到了亚洲研究院的专业氛围。最后，我想说的是，面试准备要充分，对自己的研究方向和过往成果要有深入的了解，这样才能在面试中展示出自己的实力。祝愿大家面试顺利！...查看更多
2023-04-05 发布
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