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积功德职位描述：1. 负责机器学习、深度学习等算法在得物业务场景的产品化工作2. 包括但不限于如下方向：目标检测，图像分割，图像分类，NLP，多模态，大模型等职位要求：1. 熟悉Linux环境开发，熟练掌握 Python 语言，有较强的编码能力2. 熟练使用一种深度学习框架如Pytorch、TensorFlow等，熟悉OpenCV、NumPy、Pandas等常用库3. 对云原生有一定了解，有容器化使用经验者优先4. 有GPU编程经验、熟悉算法模型部署、 TensorRT 优化工具者优先5. 图像处理、模式识别、计算机视觉、计算机图形学、机器学习等计算机相关专业在读研究生优先一面（2025.7.10）30minHR发给我的邮件是上午 11 点，我 11 点进会议等了半个多小时没人退出去了，12 点多的时候，HR微信联系我说怎么没进飞书会议，然后我赶紧爬起来进会议。。。搞忘了，日本和国内有一个小时时差，麻了。。。1. 面试官进来直接说你的简历我已经看过了，自我介绍一下吧2. 几乎是纯聊天。。。面试官说我的经历非常匹配（暗示）3. 大模型有没有推理优化经验？无，我说以前主要做CV算法，接触和使用过扩散模型，这也算CV大模型🤗4. 我们来做个算法题吧。我：OK🫡。最大子数组和（秒了🥵）5. 硕士研究内容？6. 偏向算法还是调度？有没有调度相关经验？无。。。7. 你们推理部署是怎么做的？我介绍了自己之前负责和参与过的GPU侧和端侧的推理部署8. 写过CUDA吗？熟不熟？学校里深入学过，之后因为业务关系，没啥使用场景，可以再捡起来9. 你还做过AIGC？有没有NLP相关经验？基本的概念和算法比如 tf-idf, n-gram，word2vec 这些都是知道的，做过文本分类任务，了解 Transformer、CLIP10. 有没有多卡推理优化经验？有多卡训练经验，多卡推理没做过。。。11. 问什么时候能来实习？答最快这月底就能到岗，3个月时间可以保证，每周5天12. 你知道岗位base地吗，能接受吗？我说就是期望在国内实习，上海完全能接受，表现出很想去的意愿🤣13. 反问：组内主要业务场景？商品内容理解、文本理解、AI鉴定商品真伪、推理优化等。学聪明了，面试官框框介绍完，我添一句“那还是挺期待的”🤣，疯狂暗示一面面试官貌似就是老大，结束后HR直接说过了，进offer流程。。。今年暑期准备就去这个了，主要是面试官和善，面试体验好、务实，其余都是次要的（没认真找，随便投投，攒攒面试经验，我觉得现在找工作看眼缘、看运气。本来想着回家吃饭睡觉的 日本饭好难吃啊。。。

1.简单自我介绍2.有没有大体量模型部署/调优经验？看你简历里都是小模型？ 答：没有3.这边看你使用了tensorrt，有没有遇到爆内存的情况？ 答：没有，因为用的yolo模型也是小体量4.你在边缘段部署模型的时候，如果遇到算力不足的情况，怎么解决？有没有尝试过模型调优？如果量化，量化后导致的精度问题如何解决？ 答：尝试过量化，量化后再做微调解决量化导致的精度问题。5.你的实体机器人有没有尝试去跑公开的benchmark数据集？ 答：没有，主要适配学校本地场景。6.你的实体机器人有没有遇到过数据不同步的情况？比如机械臂压力传感器信息已经获取了，但是视觉信息还未捕捉到抓取动作？如何调优？ 答：没...

1.选择填空题大部分都是408的题，二叉树的遍历，节点数计算，哈希表平均查找长度，死锁时解除方法等等。2.简答题一道翻译，一道数据库索引的优缺点，一道哈希表get的时间复杂度是否一定O1，其他不太记得了。3.编程题一道求最大连续子序列的和，要你写编程思路。

一面 技术面，面试官 男。这么说，我发现是自己不行面试官还好，公司不知道怎么样问的问题没有算法方面的八股文，都是简单的介绍。问的问题不是技术方面，编程题都没做出来有点丢人，脑子太紧张了第一个是实现一个实例化，感觉很简单，但是卡着了第二个是全排列，脑子抽了，一直想不起来怎么做。7.18日，今天下午发通知约HR面，有点逆天，我感觉技术面可差，也没有什么细节问题，可能是我学的python，他不熟，问不了什么。兄弟们，如果想去多益，我先探探路，游戏服务端开发，我准备说它校招写的薪资，我主观题都是为了迎合它才写的，千万别误伤我【哭】。