镭目公司

问的项目经验，直接问模型压缩的细节，可惜我只是简单用了一些压缩方法，比如剪枝，还有蒸馏，应用嘛，主要是集中注意力各种手工炼丹了。相关关于网络压缩得paper并没有看得特别多，所以答得不是很深入。面试官应该是这方面有深入研究得。

面了两面，但面试官都不是做算法的，所以比较尴尬，针对简历上的感兴趣点进行提问，面试官不懂我所做的算法，所以也没能进行深问，一面还是比较轻松的，二面的面试官感觉对我做的东西不感兴趣，所以最终挂掉了也理所当然。

现场面要准备的点: 多看面经、简短的自我介绍、对项目和简历里面的其它内容都要非常熟悉且能扩展地去说华为算法工程师(CV)方向面试体会:第一次去参加正式的招聘面试心理还是有点紧张的，去之前听面过华为的同学说华为有点坑，心理期待无形间降了不少。但真到面试现场，还是有点紧张。 华为基本上租了整个酒店一楼大厅来进行面试工作。外大厅坐满了候面的求职者，中大厅是面试区，摆满了桌子，一个面试官一张桌子，面试者就坐在面试官对面，一对一面试。内大厅是综合面试等候区，坐着的都是过了一面等候二面的人。我在外大厅等了差不多半个小时后被一个男面试官叫到名字，接着就开始了我的一面。 面试官感觉还比较和善，我把简历递给他之后，他稍微看了一下，然后就问我做过哪些项目，我跟他简单说了一下简历上写的项目后，面试官就让我具体讲一下研究生阶段做的两个项目：深度学习目标检测还有汽车指示灯图标识别。第一个是我目前的课题方向，主要是对Faster R-CNN等二阶检测器器进行分析研究和改进，面试官问的问题无外乎就是模型的原理和网络结构以及我具体做的改进是什么。 第二个项目是我研一参加的一个比赛，用的是传统的特征提取和模式识别方法，主要是通过提取图标的形状特征然后进行特征匹配达到识别检索的目的。面试官也是问了一些用到的技术原理还有最后的识别效果。虽然我最后做出来的效果不是太理想，但我还是讲了。毕竟是一段经历，自己也下了些功夫。讲完之后，面试官还简单的问了我一下本科的情况，一面就差不多结束了。然后就让我去综合面试区等候二面。等了大约半个多小时之后，又有一个女面试官走到综合面试区叫我的名字，我知道二面（综合面）要开始了。 其实二面面试官问的内容和一面差不多，面试官也主要是抓着我研究生阶段的两个项目问（在这里强调一下项目经历的重要性，如果做过的项目比较多同时面试官对你的项目经历又比较感兴趣的话，面试相对会轻松不少，你只要把自己的项目经历讲好就行）。 当然，跟一面不同的地方是二面的面试官更关注我实践和工程方面的一些东西，比如有没有自己去尝试把Faster R-CNN内部的网络解开以及有没有尝试对模型进行压缩和简化等。这块说真的自己还没有考虑太多，面试官也就没有再过多的问下去。问完技术后面试官又问了我一些个人情况，就比较随意了。 最后，面试官问我如果能来实习的话，最早大概什么时候过来，可以实习多久？听到这里，我感觉有点戏，但是想到实验室导师不太让实习，又有些失落。于是只能先委婉的跟面试官说，至少能实习一个月，如果自己科研进展顺利，跟导师沟通的好的话，应该可以有两个月的时间。 然后，面试官问我有什么问题想问她的，我就稍微问了一下如果自己面试通过了会从事什么岗位，工作的主要内容是什么。面试官说会尊重我的求职意愿（计算机视觉方向），她们部门主要是做手机端的图像识别的，在保证一定效果的情况下比较关注深度学习模型的压缩和轻量化(模型大小在10M以内)，因此需要员工对模型的原理和网络结构比较清楚，能根据实际需要对模型进行修改。感觉跟我的专业方向还是关系挺密切的。问完问题后，二面就差不多结束了。面试官示意我可以离开，回去等面试结果了（可能要两周左右）。 出了面试大厅后，我也松了一口气。整体感觉这次面试还行，面试官也比较和善。总的体会就是要对自己简历上的内容尤其是项目经历非常熟悉，并能清楚明了地讲出来，还有就是不要太过紧张，以免影响发挥。