?? AI算法工程師&銀行信息技術(shù)崗1. 面試流程概覽AI工程師崗位面試通常分為以下環(huán)節(jié)：技術(shù)初篩：簡歷評(píng)估+線上編程題（LeetCode中等難度為主）。技術(shù)一面：圍繞簡歷項(xiàng)目深挖技術(shù)細(xì)節(jié)，涉及AI模型、算法優(yōu)化等。技術(shù)二面：系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（如設(shè)計(jì)推薦系統(tǒng)、優(yōu)化模型推理效率）。HR面：職業(yè)規(guī)劃、團(tuán)隊(duì)協(xié)作、抗壓能力等軟實(shí)力考察。2. 高頻技術(shù)問題算法基礎(chǔ)：手寫交叉熵?fù)p失函數(shù)推導(dǎo)，分析其梯度；Transformer中Self-Attention的時(shí)間復(fù)雜度如何優(yōu)化？項(xiàng)目深挖：如何解決模型過擬合問題？實(shí)際項(xiàng)目中如何選擇評(píng)估指標(biāo)？是否嘗試過模型蒸餾/量化？效果如何？場景題：若用戶反饋推薦系統(tǒng)效果下降，如何定位問題？設(shè)計(jì)一個(gè)金融風(fēng)控模型，需考慮哪些特征和業(yè)務(wù)約束？3. 算法題準(zhǔn)備建議刷題重點(diǎn)：動(dòng)態(tài)規(guī)劃（背包問題、字符串編輯距離）、樹/圖遍歷（DFS/BFS）、Top K問題。例題參考：LeetCode 215（數(shù)組第K大元素）LeetCode 239（滑動(dòng)窗口最大值）4. 行為面試技巧必問題：“遇到技術(shù)難題如何解決？” → STAR法則回答（情境-任務(wù)-行動(dòng)-結(jié)果）?！皥F(tuán)隊(duì)合作出現(xiàn)分歧如何處理？” → 強(qiáng)調(diào)溝通優(yōu)先級(jí)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。反問環(huán)節(jié)：可問團(tuán)隊(duì)技術(shù)棧、業(yè)務(wù)發(fā)展方向，體現(xiàn)主動(dòng)性。?? 招商銀行第9季數(shù)字金融訓(xùn)練營：AI工程師的黃金跳板！?? 核心亮點(diǎn)搶先看零門檻福利：包吃住+報(bào)銷路費(fèi)，全程無開銷！直通Offer：表現(xiàn)優(yōu)異者直接拿2026校招提前批Offer，特別優(yōu)秀者獲PLUS Offer（薪資/職級(jí)加成）。實(shí)戰(zhàn)為王：依托招行真實(shí)業(yè)務(wù)場景，接觸億級(jí)用戶數(shù)據(jù)與金融級(jí)AI模型。?? 賽道選擇建議AI工程師賽道：熟悉大模型、多模態(tài)技術(shù)者優(yōu)先，可挑戰(zhàn)模型調(diào)優(yōu)、工程化部署等任務(wù)。AI數(shù)據(jù)科學(xué)家賽道：需精通Python/SQL、統(tǒng)計(jì)建模，側(cè)重風(fēng)控/營銷數(shù)據(jù)分析。AI產(chǎn)品經(jīng)理賽道：考察需求分析、原型設(shè)計(jì)能力，金融場景創(chuàng)新是加分項(xiàng)。? 關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)截止時(shí)間：2025年4月24日工作地點(diǎn)：深圳（總行資源傾斜，技術(shù)氛圍濃厚）?? 內(nèi)推專屬通道立即報(bào)名搶占席位 ?? 招商銀行訓(xùn)練營內(nèi)推鏈接請戳這里https://cmb-recruitment-mobile.paas.cmbchina.com/positionDetail/school?publishId=19237290-CFB7-4176-A91C-444831ECCD4F&qrCodeId=599C6E39-A7DD-4620-AC1A-30F1D63BA322&recruitmentTypeId=670980EA-30B6-455A-93C2-5CD5258B8A36?? 面試備戰(zhàn)Tips技術(shù)復(fù)盤：針對簡歷項(xiàng)目準(zhǔn)備3個(gè)以上優(yōu)化延伸問題（如模型瓶頸、AB實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)）。行業(yè)洞察：提前研究招行“金融科技”戰(zhàn)略（如掌上生活A(yù)pp智能推薦），面試可結(jié)合業(yè)務(wù)談技術(shù)方案。模擬面試：找伙伴Mock系統(tǒng)設(shè)計(jì)題，練習(xí)白板繪圖與模塊化拆解思維。?? 訓(xùn)練營與面試雙重助力，提前鎖定大廠Offer！立即行動(dòng)，用實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)雺好嬖嚳紙?amp;nbsp;??（訓(xùn)練營詳情可以留言探討哦~）#內(nèi)推# #校招# #實(shí)習(xí)# #招商銀行#  #招商銀行# #信息技術(shù)崗# #算法崗#        

全程1個(gè)小時(shí)，八股含量拉滿，節(jié)奏很快的問了巨多1.自我介紹2.介紹實(shí)習(xí)項(xiàng)目3.召回的時(shí)候怎么進(jìn)行kv查找，線上hive表如何維護(hù)的，有什么性能問題，數(shù)據(jù)多久更新調(diào)度一次4.精排的din模塊中，target item和query對行為序列得出的embedding，加權(quán)相加或者逐元素相乘有什么不一樣5.transformer多頭的架構(gòu)怎么實(shí)現(xiàn)的，輸入輸出的是怎樣的，attention計(jì)算，維度變化6.為什么用LN不用BN7.BN和Dropout訓(xùn)練和推理有什么不同8.softmax防止數(shù)據(jù)溢出的公式是什么9.xgboost的正則項(xiàng)是什么10.gbdt怎么實(shí)現(xiàn)并行化的11.信息增益的公式12.樹模型如何停止分裂13.數(shù)組中目標(biāo)出現(xiàn)的開始和結(jié)束位置，二分秒了面完就過了，下周二面#秋招##秋招提前批，你開始投了嗎##字節(jié)##字節(jié)求職進(jìn)展匯總##算法##算法崗#

?? 個(gè)人背景：985本碩，一段自動(dòng)駕駛相關(guān)實(shí)習(xí)，剛走完文遠(yuǎn)知行算法崗（感知方向）的全流程，熱乎的面經(jīng)分享！?? 面試流程概覽筆試：4道編程題（中等難度，動(dòng)態(tài)規(guī)劃+圖遍歷為主）。技術(shù)一面：代碼手撕 + 項(xiàng)目深挖（50分鐘）。技術(shù)二面：數(shù)學(xué)題 + 場景設(shè)計(jì)題（40分鐘）。技術(shù)三面（總監(jiān)面）：技術(shù)視野 + 業(yè)務(wù)理解（30分鐘）。HR面：常規(guī)問題（薪資/職業(yè)規(guī)劃）。全程周期：約3周（中間有等美國面試官時(shí)差協(xié)調(diào)）。?? 技術(shù)面真題回憶1. 手撕代碼題題目1：零錢兌換變種題干：給定硬幣面額數(shù)組和總金額，求恰好湊成金額的最少硬幣數(shù)，若無法湊出返回-1。Follow-up：如果要求輸出所有可能的組合，如何優(yōu)化空間？坑點(diǎn)：面試官追問了滾動(dòng)數(shù)組優(yōu)化和剪枝策略。題目2：線段交點(diǎn)算法題干：給定二維平面上兩條線段（由端點(diǎn)坐標(biāo)表示），判斷是否相交，若相交返回交點(diǎn)坐標(biāo)。邊界情況：線段平行但不重合、端點(diǎn)重合、浮點(diǎn)數(shù)精度處理。解法：參數(shù)方程法，注意分母為0的情況！題目3（系統(tǒng)設(shè)計(jì)）：實(shí)現(xiàn) shared_ptr 的引用計(jì)數(shù)要求：線程安全、支持拷貝構(gòu)造和賦值操作?？键c(diǎn)：RAII思想、鎖的使用（面試官讓對比mutex和atomic的性能差異）。2. 項(xiàng)目深挖問題問題1：你在點(diǎn)云處理項(xiàng)目中提到的循環(huán)推斷問題是什么？如何解決？答：詳細(xì)解釋了OD（目標(biāo)檢測）與跟蹤模塊的相互依賴導(dǎo)致誤差累積，最后引入卡爾曼濾波的先驗(yàn)估計(jì)做修正。追問：為什么不用粒子濾波？對比過效果嗎？問題2：激光雷達(dá)與相機(jī)的時(shí)間戳不同步，會(huì)導(dǎo)致哪些問題？你們怎么做的同步？答：提到了硬件觸發(fā)同步+軟件插值法，面試官讓手寫偽代碼描述插值邏輯。3. 場景設(shè)計(jì)題題目：設(shè)計(jì)一個(gè)停車場車輛調(diào)度系統(tǒng)，支持實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃（車輛從入口到車位的最優(yōu)路徑）。要求：如何表示停車場地圖？如何處理動(dòng)態(tài)障礙物（如行人）？路徑最優(yōu)的定義（時(shí)間最短 vs 轉(zhuǎn)向最少）？我的思路：用柵格地圖+A算法，動(dòng)態(tài)障礙物用局部重規(guī)劃（D Lite），面試官讓分析時(shí)間復(fù)雜度。?? 備考建議（血淚總結(jié)）刷題重點(diǎn)：力扣動(dòng)態(tài)規(guī)劃（背包問題）、幾何計(jì)算題（線段/矩形相交）、系統(tǒng)設(shè)計(jì)（智能指針/線程池）。項(xiàng)目復(fù)盤：務(wù)必理清項(xiàng)目的技術(shù)鏈條（輸入-處理-輸出-優(yōu)化）。準(zhǔn)備1-2個(gè)失敗案例，說明如何定位和解決問題（面試官超愛問這個(gè)?。?。自動(dòng)駕駛知識(shí)：必看文遠(yuǎn)知行的技術(shù)文章（如多傳感器融合方案）。了解行業(yè)競對方案（如Waymo、Cruise的路徑規(guī)劃特點(diǎn)）。?? 最后的小吐槽三面總監(jiān)瘋狂追問：“如果特斯拉FSD和我們的方案在十字路口相遇，誰的決策更優(yōu)？為什么？”HR面被壓力測試：“如果給你發(fā)offer，你會(huì)多快離職當(dāng)前實(shí)習(xí)？”（差點(diǎn)沒接住??）歡迎討論！ 大家有面過文遠(yuǎn)或其他自動(dòng)駕駛公司的嗎？求分享經(jīng)驗(yàn)～??現(xiàn)在文遠(yuǎn)知行還在招實(shí)習(xí)！最后附上學(xué)長給的內(nèi)推碼以及內(nèi)推鏈接，可以更快篩選簡歷 ！?內(nèi)推鏈接：https://app.mokahr.com/m/campus_apply/jingchi/2137?recommendCode=DS17ugTB#/jobs??內(nèi)推碼：DS17ugTB（填碼簡歷優(yōu)先審?。┐赫泻蛯?shí)習(xí)均可投遞哦～崗位內(nèi)推！#面經(jīng)# #實(shí)習(xí)# #春招# #文遠(yuǎn)知行# #算法崗# #算法工程師# #自動(dòng)駕駛#     

一、面試流程與核心要點(diǎn)1. 筆試環(huán)節(jié)題型：4道編程題（動(dòng)態(tài)規(guī)劃+圖遍歷為主），中等難度。典型題目：零錢兌換變種（動(dòng)態(tài)規(guī)劃）、圖的最短路徑優(yōu)化（Dijkstra或A*算法）。備考建議：重點(diǎn)突破背包問題（完全背包、多重背包）及幾何算法（線段相交、多邊形包含判斷）。熟悉LeetCode高頻題（如跳躍游戲、NMS實(shí)現(xiàn)），注重邊界條件與代碼魯棒性。2. 技術(shù)面深度剖析(1) 算法與系統(tǒng)設(shè)計(jì)考核零錢兌換變種：核心思路：動(dòng)態(tài)規(guī)劃（DP）狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，需考慮滾動(dòng)數(shù)組優(yōu)化降低空間復(fù)雜度至O(n)。進(jìn)階追問：輸出所有組合時(shí)，可結(jié)合回溯+剪枝策略，避免重復(fù)計(jì)算。線段交點(diǎn)算法：參數(shù)方程法需處理分母為零（平行/重合）及浮點(diǎn)精度誤差（如EPSILON閾值判斷）。參考：文遠(yuǎn)知行面試中頻繁出現(xiàn)幾何類題目，需掌握向量叉積、快速排斥實(shí)驗(yàn)等數(shù)學(xué)工具。系統(tǒng)設(shè)計(jì)（shared_ptr實(shí)現(xiàn)）：關(guān)鍵點(diǎn)：引用計(jì)數(shù)的線程安全（atomic或mutex）、拷貝構(gòu)造的深拷貝邏輯。性能對比：atomic操作輕量但依賴硬件支持，mutex更通用但存在鎖競爭開銷。(2) 項(xiàng)目深挖與技術(shù)追問點(diǎn)云處理中的循環(huán)推斷問題：問題本質(zhì)：目標(biāo)檢測（OD）與跟蹤模塊的誤差累積，導(dǎo)致預(yù)測與觀測矛盾。解決方案：引入卡爾曼濾波先驗(yàn)估計(jì)，面試官進(jìn)一步探討粒子濾波的適用性（計(jì)算量大，適合非線性非高斯場景）。多傳感器同步：硬件觸發(fā)（如PTP協(xié)議）降低時(shí)間偏差，軟件插值法（線性/樣條插值）補(bǔ)償殘差。偽代碼需體現(xiàn)時(shí)間戳對齊與數(shù)據(jù)緩沖隊(duì)列設(shè)計(jì)8。(3) 場景設(shè)計(jì)與系統(tǒng)思維停車場調(diào)度系統(tǒng)：地圖建模：柵格化（障礙物標(biāo)記）或圖結(jié)構(gòu)（節(jié)點(diǎn)為車位/路口）。動(dòng)態(tài)障礙物處理：局部重規(guī)劃（D* Lite）或?qū)崟r(shí)避障（RRT*）。優(yōu)化目標(biāo)：面試官傾向于時(shí)間最短（用戶體驗(yàn)）而非轉(zhuǎn)向最少（硬件損耗）。二、面試官考察維度與策略技術(shù)深度：算法崗核心考察代碼實(shí)現(xiàn)能力（如手撕NMS）與數(shù)學(xué)推導(dǎo)（如梯度消失解決方案）。項(xiàng)目經(jīng)歷需提煉技術(shù)鏈條（數(shù)據(jù)輸入→處理邏輯→輸出優(yōu)化），并準(zhǔn)備失敗案例復(fù)盤。行業(yè)洞察：總監(jiān)面高頻問題：對比競品技術(shù)（如特斯拉FSD的決策邏輯），需熟悉文遠(yuǎn)知行多傳感器融合方案。壓力測試：HR面常見陷阱問題（如“何時(shí)離職實(shí)習(xí)”），建議強(qiáng)調(diào)職業(yè)規(guī)劃與公司契合度。三、備考策略與資源推薦算法強(qiáng)化：刷題：LeetCode動(dòng)態(tài)規(guī)劃TOP 100、幾何題庫（線段/矩形相交）。系統(tǒng)設(shè)計(jì)：智能指針、線程池等高頻考點(diǎn)。行業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備：必讀文遠(yuǎn)知行技術(shù)文章（官網(wǎng)及知乎專欄），重點(diǎn)學(xué)習(xí)BEV感知、時(shí)序融合等前沿方向。競品分析：Waymo的仿真系統(tǒng)、Cruise的路徑規(guī)劃特點(diǎn)。項(xiàng)目包裝技巧：使用STAR法則描述項(xiàng)目（情境→任務(wù)→行動(dòng)→結(jié)果），突出量化指標(biāo)（如算法精度提升20%）。四、內(nèi)推與招聘動(dòng)態(tài)當(dāng)前機(jī)會(huì)：文遠(yuǎn)知行2025屆春招及2026屆實(shí)習(xí)開放中，算法崗（感知/規(guī)劃/控制）需求量大。內(nèi)推優(yōu)勢：通過內(nèi)推碼（DS17ugTB）可加速簡歷篩選，優(yōu)先獲得面試機(jī)會(huì)。內(nèi)推鏈接如下：https://app.mokahr.com/m/campus_apply/jingchi/2137?recommendCode=DS17ugTB#/jobs投遞建議：關(guān)注官網(wǎng)及招聘平臺(tái)更新，匹配崗位JD調(diào)整簡歷關(guān)鍵詞（如“多傳感器融合”“點(diǎn)云分割”）。 文遠(yuǎn)知行面試注重算法功底、工程落地能力與行業(yè)敏銳度。建議候選人結(jié)合自身項(xiàng)目，深度挖掘技術(shù)細(xì)節(jié)，同時(shí)加強(qiáng)對自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈（如芯片、傳感器、法規(guī)）的宏觀理解。筆者整理的真題與經(jīng)驗(yàn)可私信獲取，預(yù)祝各位斬獲心儀Offer！#內(nèi)推# #實(shí)習(xí)# #文遠(yuǎn)知行# #校招# #算法# #算法崗# #算法崗面試#

一面全程一個(gè)小時(shí)20分鐘1.自我介紹2.講實(shí)習(xí)項(xiàng)目，問了下多路召回合并的問題，怎么做的小流量ab實(shí)驗(yàn)，每路召回占比怎么確定。3.召回命中率怎么算的，怎么確認(rèn)漏召的商品。反復(fù)盤問了很多細(xì)節(jié)上的東西4.講了下另一個(gè)rag項(xiàng)目（做的不咋樣）5.知識(shí)庫的大小和結(jié)構(gòu)6.扣了很多細(xì)節(jié)，覺得我做的太簡單了，問我為什么不用大模型來微調(diào)（我說沒資源）7.怎么微調(diào)的嵌入模型，負(fù)樣本選擇，rag里還可以怎么來微調(diào)8.如果現(xiàn)在用大模型讓你重新做一遍你會(huì)怎么做，整個(gè)過程9.rag中，檢索完用query和文檔片段輸入進(jìn)大模型生成答案，在這里還有什么效果更好的方法？10.rag相比于微調(diào)解決什么問題11.做了兩道m(xù)id題二面全程40分鐘二面沒有任何的八股和做題，只有對我實(shí)習(xí)的一個(gè)深挖，問的很細(xì)，展開問了特別多，個(gè)人覺得答的一般然后就到hr面了，但估計(jì)還有三面的 #秋招#  #算法#  #騰訊求職進(jìn)展匯總#  #算法崗# #秋招提前批，你開始投了嗎#   #騰訊#

一面8.6 全程45分鐘：1.自我介紹2.介紹實(shí)習(xí)和項(xiàng)目3.講一下Transformer的架構(gòu)4.Bert如何訓(xùn)練的，Bert和GPT的區(qū)別是什么5.多頭的作用具體是什么，mask怎么用的6.講一下l2r，三個(gè)wise訓(xùn)練區(qū)別，效果如何不同6.做lc中等題，秒了二面8.8 全程40分鐘1.自我介紹2.做了一道偏數(shù)學(xué)的代碼題，應(yīng)該不是lc上的3.問了下KNN相關(guān)原理和k值大小的影響（差點(diǎn)忘了）4.拷打簡歷，說完就結(jié)束了，沒有反問我簡歷三面8.14 全程25分鐘1.自我介紹2.說了下現(xiàn)在美團(tuán)實(shí)習(xí)主要做的東西，目前進(jìn)展3.嘮日常，問了下目前團(tuán)隊(duì)氛圍，以及詳細(xì)說了下他們的場景4.叫我有時(shí)間可以提前來實(shí)習(xí)，然后就是說等9月談薪許愿順利！還是很想去這個(gè)部門的，另外美團(tuán)轉(zhuǎn)正應(yīng)該也有了#百度##百度秋招提前批進(jìn)度##算法崗##秋招提前批，你開始投了嗎##秋招#

個(gè)人背景：- 985碩士，計(jì)算機(jī)專業(yè)，研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘- 有推薦系統(tǒng)相關(guān)項(xiàng)目，Kaggle競賽經(jīng)歷- 面試崗位：滴滴出行-算法工程師（機(jī)器學(xué)習(xí)/運(yùn)籌優(yōu)化方向）?? 面試全流程回顧1. 筆試（線上編程+數(shù)學(xué)）-算法題（2道，LeetCode中等偏上難度）- 動(dòng)態(tài)規(guī)劃：最長遞增子序列變種（需優(yōu)化到O(nlogn)）- 圖論：Dijkstra算法實(shí)現(xiàn)+路徑還原- 數(shù)學(xué)題（概率統(tǒng)計(jì)+線性代數(shù)）- 貝葉斯定理應(yīng)用題（拼車場景下的概率計(jì)算）- 矩陣分解（SVD）的原理與優(yōu)化意義2. 技術(shù)一面（1小時(shí)）- 代碼能力- 手撕：實(shí)現(xiàn)帶權(quán)隨機(jī)抽樣（Reservoir Sampling變種）- 代碼優(yōu)化：如何減少時(shí)間復(fù)雜度？- 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)- XGBoost vs LightGBM的差異？如何選擇分裂點(diǎn)？- 如何解決推薦系統(tǒng)中的冷啟動(dòng)問題？- 業(yè)務(wù)場景題- 滴滴拼車訂單匹配如何建模？（聚類+貪心算法的取舍）3. 技術(shù)二面（1.5小時(shí)）- 項(xiàng)目深挖- 詳細(xì)介紹Kaggle競賽方案（特征工程、模型融合技巧）- 追問：如果數(shù)據(jù)分布偏移（如疫情前后出行規(guī)律變化），如何調(diào)整模型？- 系統(tǒng)設(shè)計(jì)- 設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)ETA（預(yù)估到達(dá)時(shí)間）系統(tǒng)：- 數(shù)據(jù)源（GPS/交通路況/歷史數(shù)據(jù)）- 模型選型（時(shí)序模型+在線學(xué)習(xí)）- 異常情況處理（突發(fā)擁堵如何動(dòng)態(tài)調(diào)整？）- 算法發(fā)散題- 如何用算法減少司機(jī)空駛率？（轉(zhuǎn)化為圖的最短路徑問題）4. HR面（30分鐘）- 團(tuán)隊(duì)協(xié)作經(jīng)歷、抗壓能力舉例- 期望薪資與工作地點(diǎn)偏好?? 滴滴算法團(tuán)隊(duì)特點(diǎn)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)：算法直接影響億級(jí)用戶體驗(yàn)，成就感強(qiáng)技術(shù)棧前沿：時(shí)空預(yù)測、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、因果推斷等均有落地成長快：技術(shù)大牛密集，新人可接觸核心項(xiàng)目??投遞方式【內(nèi)推鏈接】https://app.mokahr.com/m/campus_apply/didiglobal/96064?recommendCode=DSW46Dg7&hash=%23%2Fjobs#/jobs【內(nèi)推碼】DSW46Dg7立刻投遞，快人一步，搶跑未來全流程跟進(jìn)，投遞的同學(xué)評(píng)論區(qū)留言，方便后續(xù)跟進(jìn)，秋招加油！#實(shí)習(xí)# #校招# #滴滴# #大廠內(nèi)推# #內(nèi)推# #算法崗#      

陌陌用戶推薦匹配 純業(yè)務(wù) 看網(wǎng)上說氛圍不錯(cuò)?？祎itle大點(diǎn)（？）研發(fā)崗 實(shí)習(xí)生不加班也只是去實(shí)習(xí)商湯 title更大點(diǎn)（？） 基座研發(fā) 但是聽面試官意思是要瘋狂洗數(shù)據(jù)三個(gè)base沒有傾向性，只是打算實(shí)習(xí)一段，秋招all in互聯(lián)網(wǎng)算法。稍微更傾向于研發(fā)，不知道研發(fā)崗經(jīng)驗(yàn)對業(yè)務(wù)面試是否有用，反之業(yè)務(wù)崗對研發(fā)面試是否有用目前文章沒中，實(shí)在沒有更好的面試了求各位佬給點(diǎn)意見 幫忙分析一下 #暑期實(shí)習(xí) #  #暑期實(shí)習(xí)#  #算法崗#

?? 個(gè)人背景：985本碩，一段自動(dòng)駕駛相關(guān)實(shí)習(xí)，剛走完文遠(yuǎn)知行算法崗（感知方向）的全流程，熱乎的面經(jīng)分享！?? 面試流程概覽筆試：4道編程題（中等難度，動(dòng)態(tài)規(guī)劃+圖遍歷為主）。技術(shù)一面：代碼手撕 + 項(xiàng)目深挖（50分鐘）。技術(shù)二面：數(shù)學(xué)題 + 場景設(shè)計(jì)題（40分鐘）。技術(shù)三面（總監(jiān)面）：技術(shù)視野 + 業(yè)務(wù)理解（30分鐘）。HR面：常規(guī)問題（薪資/職業(yè)規(guī)劃）。全程周期：約3周（中間有等美國面試官時(shí)差協(xié)調(diào)）。?? 技術(shù)面真題回憶1. 手撕代碼題題目1：零錢兌換變種題干：給定硬幣面額數(shù)組和總金額，求恰好湊成金額的最少硬幣數(shù)，若無法湊出返回-1。Follow-up：如果要求輸出所有可能的組合，如何優(yōu)化空間？坑點(diǎn)：面試官追問了滾動(dòng)數(shù)組優(yōu)化和剪枝策略。題目2：線段交點(diǎn)算法題干：給定二維平面上兩條線段（由端點(diǎn)坐標(biāo)表示），判斷是否相交，若相交返回交點(diǎn)坐標(biāo)。邊界情況：線段平行但不重合、端點(diǎn)重合、浮點(diǎn)數(shù)精度處理。解法：參數(shù)方程法，注意分母為0的情況！題目3（系統(tǒng)設(shè)計(jì)）：實(shí)現(xiàn) shared_ptr 的引用計(jì)數(shù)要求：線程安全、支持拷貝構(gòu)造和賦值操作?？键c(diǎn)：RAII思想、鎖的使用（面試官讓對比mutex和atomic的性能差異）。2. 項(xiàng)目深挖問題問題1：你在點(diǎn)云處理項(xiàng)目中提到的循環(huán)推斷問題是什么？如何解決？答：詳細(xì)解釋了OD（目標(biāo)檢測）與跟蹤模塊的相互依賴導(dǎo)致誤差累積，最后引入卡爾曼濾波的先驗(yàn)估計(jì)做修正。追問：為什么不用粒子濾波？對比過效果嗎？問題2：激光雷達(dá)與相機(jī)的時(shí)間戳不同步，會(huì)導(dǎo)致哪些問題？你們怎么做的同步？答：提到了硬件觸發(fā)同步+軟件插值法，面試官讓手寫偽代碼描述插值邏輯。3. 場景設(shè)計(jì)題題目：設(shè)計(jì)一個(gè)停車場車輛調(diào)度系統(tǒng)，支持實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃（車輛從入口到車位的最優(yōu)路徑）。要求：如何表示停車場地圖？如何處理動(dòng)態(tài)障礙物（如行人）？路徑最優(yōu)的定義（時(shí)間最短 vs 轉(zhuǎn)向最少）？我的思路：用柵格地圖+A算法，動(dòng)態(tài)障礙物用局部重規(guī)劃（D Lite），面試官讓分析時(shí)間復(fù)雜度。?? 備考建議（血淚總結(jié)）刷題重點(diǎn)：力扣動(dòng)態(tài)規(guī)劃（背包問題）、幾何計(jì)算題（線段/矩形相交）、系統(tǒng)設(shè)計(jì)（智能指針/線程池）。項(xiàng)目復(fù)盤：務(wù)必理清項(xiàng)目的技術(shù)鏈條（輸入-處理-輸出-優(yōu)化）。準(zhǔn)備1-2個(gè)失敗案例，說明如何定位和解決問題（面試官超愛問這個(gè)?。Ｗ詣?dòng)駕駛知識(shí)：必看文遠(yuǎn)知行的技術(shù)文章（如多傳感器融合方案）。了解行業(yè)競對方案（如Waymo、Cruise的路徑規(guī)劃特點(diǎn)）。?? 最后的小吐槽三面總監(jiān)瘋狂追問：“如果特斯拉FSD和我們的方案在十字路口相遇，誰的決策更優(yōu)？為什么？”HR面被壓力測試：“如果給你發(fā)offer，你會(huì)多快離職當(dāng)前實(shí)習(xí)？”（差點(diǎn)沒接住??）歡迎討論！ 大家有面過文遠(yuǎn)或其他自動(dòng)駕駛公司的嗎？求分享經(jīng)驗(yàn)～??現(xiàn)在文遠(yuǎn)知行還在招實(shí)習(xí)！最后附上學(xué)長給的內(nèi)推碼以及內(nèi)推鏈接，可以更快篩選簡歷 ！?內(nèi)推鏈接：https://app.mokahr.com/m/campus_apply/jingchi/2137?recommendCode=DS17ugTB#/jobs??內(nèi)推碼：DS17ugTB（填碼簡歷優(yōu)先審?。┐赫泻蛯?shí)習(xí)均可投遞哦～崗位內(nèi)推！#實(shí)習(xí)# #春招# #面經(jīng)# #文遠(yuǎn)知行# #算法崗#      

1.自我介紹2.隨便講了下項(xiàng)目，講了下遇到的困難怎么解決3.又講了下lgbm，深度問了下原理，問得很細(xì)4.就聊了20多分鐘項(xiàng)目，然后寫題：字符串中合法ip地址，之前沒做過，邊界條件太難受了，有一些案例沒有正確輸出，力扣和網(wǎng)上好像也沒原題已經(jīng)在評(píng)估中了！希望有好運(yùn)氣吧#快手求職進(jìn)展匯總##秋招##算法##算法崗##秋招提前批，你開始投了嗎##搜索推薦#

開場介紹面試環(huán)節(jié)，科研項(xiàng)目考察+coding+反問，先吟誦自我介紹問項(xiàng)目環(huán)節(jié)，本來以為是類似互聯(lián)網(wǎng)大廠聊項(xiàng)目拷打深挖細(xì)節(jié)，結(jié)果是考察項(xiàng)目涉及的模型/算法相關(guān)的八股先狠狠灌注了一波transformer八股：- 介紹transformer架構(gòu)整體特點(diǎn)- 描述殘差連接的細(xì)節(jié)、作用是？為什么有效？解釋原理- 為什么用LayerNorm，有什么好處- transformer并行計(jì)算的能力體現(xiàn)在什么地方- 描述一下DeCoder在訓(xùn)練/推理時(shí)并行計(jì)算的過程CLIP相關(guān)：介紹CLIP架構(gòu)、實(shí)現(xiàn)原理、優(yōu)缺點(diǎn)Coding：經(jīng)典最長上升子序列，先讓說思路再coding實(shí)現(xiàn)。秒了，說完思路面試官說看你能力沒問題要不跳過手撕直接過了。正好剛剛被+1 call了沒接，搞得很慌就答應(yīng)了反問：涉及算法相關(guān)的業(yè)務(wù)場景、面試考察流程；最后面試官追問了一些未來職業(yè)規(guī)劃方面的預(yù)期差不多一共40min，面試體驗(yàn)比較滿意（除了公司網(wǎng)絡(luò)環(huán)境有點(diǎn)差，連熱點(diǎn)也沒用），整體發(fā)揮還行，不過有段時(shí)間沒背八股了，有的地方感覺還能答得更好一些最搞的其實(shí)是實(shí)習(xí)負(fù)責(zé)的項(xiàng)目因?yàn)楦鞣N原因一直延期，前方一直在push催得很緊，搞得人心惶惶。然后面到一半的時(shí)候剛好被+1 視頻會(huì)議call了，頂著被開除的風(fēng)險(xiǎn)沒接（藥丸，bushi）。面完趕緊回去跟進(jìn)項(xiàng)目進(jìn)度，還好會(huì)前我負(fù)責(zé)的部分基本上都告一段落了，開會(huì)內(nèi)容和我相關(guān)的部分估計(jì)不多（大概是mentor幫我頂住了，再次跪謝）誒，其實(shí)最近實(shí)習(xí)下來越來越想留用了，工作氛圍、技術(shù)前景、薪資待遇各方面都很滿意，mentor也對我特別好，而且秋招血雨腥風(fēng)也一直沒個(gè)oc。不過聽mentor說轉(zhuǎn)正內(nèi)部考核很嚴(yán)，hc也少，而且現(xiàn)在這個(gè)項(xiàng)目延期這么久，肯定會(huì)影響 +1對我的印象和評(píng)價(jià)，確實(shí)自己也是有責(zé)任的（第1段工業(yè)界實(shí)習(xí)，0基礎(chǔ)幾天速成相關(guān)知識(shí)，配環(huán)境踩了不少坑導(dǎo)致前期進(jìn)展緩慢），這一關(guān)估計(jì)不太好過。事已至此，先許愿一個(gè)二面吧#理想校招##理想2025校招##秋招##算法崗##算法工程師#