图像算法工程师-实习生面试
2024-07-28 20:00:00更新
图像算法工程师-实习生面试概况
基于用户贡献的7条图像算法工程师-实习生面试经验统计分析得出，结果仅供参考。
面试注重基础，面试比较难
匿名用户
未通过
面的是图像算法工程师的实习生职位，去之前准备了好多视觉相关的知识，但是基本没问，问的全是模式识别的问题，SVM的公式推导，概率题，过拟合，项目里面的细节等。
实习面试 还算是简单吧
匿名用户
确定通过
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。
华域图像实习生面试过程分享。
匿名用户
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。
18年12月百度图像算法实习凉经
匿名用户
未通过
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
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一般视觉实习面经 - 过了
匿名用户
确定通过
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
视觉算法实习生面试总结
匿名用户
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)。 ...查看更多
图像算法工程师-实习生面试一般，共3轮面试
看准92270
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。
面试：深度学习。有了很好的初印象，难度是简单题型，有了面试不通过的结果。
学者城口罩外贸业务员
未通过
面试NV的Deep Learning Performance Architect岗位，硕2年经验。一面初筛，面试之前感觉没戏，应为岗位unmatced，中间面试过程中，也和面试官聊到了这个问题。聊了一个小时的项目，我做的是编译器前端的工作，面试官挺感兴趣，聊了很久。最后出了一个C++模板的题目：给定多个参数args，查找其中是否有存在tgt。其实简单的，考察模板特例化，但是当时模板看的很少，直接放弃了。第二天收到感谢信。...查看更多
面试：深度学习。面试感觉就是聊聊天这样，难度也是有的，应该是没过。
9883
感觉没戏
笔试是直接发了WORD来做，整体难度偏高，不过给了24小时的做题时间一面是技术面，总时长大概半个小时。首先是自我介绍，包括做的项目等。然后面试官会从项目中提出疑问，最后是反问。二面跟一面一样，不过做自我介绍的时候忘记共享屏幕了，我搁那一直说，还以为面试官能看到我做的PPT。尴尬...查看更多
深度学习面试一般，共3轮面试
6380
感觉靠谱
面试过程首先让自我介绍。我简单说了下，自己的研究方向为图像处理什么的，然后基于faster-r-cnn做了数据集修改啦，修改模型啦，什么的。说到这个，他就开始问faster-r-cnn，我就开始具体介绍原理，然后期间他会问一些比较细节的问题，细节到图片尺寸，输出尺寸，后来介绍啦RPN，然后问了anchors的映射过程。实在是太细节了，如果一句一句看源码，估计还能回答出来，只记得是每个feature map都进行映射，尺寸是·{5.8.16}，比例是{1：1，1：2，2：1}，每个点9个矩形框，经过RPN网络之后就进行筛选。...查看更多
深度学习面试很好，共3轮面试
匿名用户
确定通过
我在面试 知行汽车 之前已经拿到了一家上海公司的offer，然后在亲戚帮忙推广简历的助力下，获得了大量自动驾驶领域各公司的面试机会，在推广简历当晚收到 知行汽车HR 的电话，加了微信后约定第二天下午两点的视频面试。面试过程很顺利，只有一轮，面试官主要问了我简历中机器视觉和深度学习方面的内容，其中有一些项目细节问题由于过去许久已经不太记得了，能说几句的我就说了几句，觉得确实忘记了就解释已经忘了。总之面试中我很坦诚，我把我所有情况都向您说明，您对哪里有问题就提出来我一一回答。面试了半小时后结束了，过了大概大半个小时后HR就发消息来问问感觉怎么样，我回答说挺好，然后就和我谈了待遇。很惊喜，也很感激知行给我这次机会。...查看更多
面试：深度学习。面试还好，题目稍有难度，有了面试不通过的结果。
边境岛鞋柜法务助理
未通过
去年12月报名校招总行科技岗。先测评和笔试。半个月后进入一面，属于无领导小组讨论，给出问题共计十分钟讨论，未来发展技术十选五，大家讨论最终选出一人汇报。半个月后进入二面，也是终面，属于结构化。先进行自我介绍，然后hr、部门主管和技术专员会根据简历问一些关于面试者自身的问题，还会问一些基础技术问题。...查看更多
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