vivo-深度学习算法工程师
8.26 测评
9.14 笔试
9.21 一面
- 自我介绍
- 项目介绍(细节深挖)
- BN层参数的作用
- 吸BN操作
- 样本不均衡问题
- 小目标问题
- 双线性插值(边界考虑)
- GAN网络能否落地
- 怎样提高特殊目标(电线杆、树)等目标的检测精度
- 反问
9.22 二面
- 自我介绍
- 项目介绍
- 编程能力和管理能力打分
- 团队管理方面(好多问题)
- 责任心考虑
- 地点考虑
- 期望薪资
- offer考虑
- 互联网公司投递情况
- 为找工作做了哪些准备
- 反问
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xiaowl:你这个简历“条目上”都比较有深度性,但是实际上面试官又没法很好的评估你是怎么达到很多看上去很厉害的结果的。要避免一些看上去很厉害的包装,比如高效的内存复用策略的表达,如果仅是简单的一些内存共享机制,而且面试上也没有深挖的空间,就不要这样表达。比如,工程化模式本质上可能就是定义了一些abstract class,那也就没特别多值得讲的内容。建议简历上应该侧重那些你花了大量时间和精力解决、研究的问题,不要过分追求“丰富”,而是关注在技术深入度、问题解决能力的表现上。