校招面试如何准备?“Momenta 实习offer”上岸面经真实分享

“Momenta 实习offer”上岸面经视频纯享版

第一家面试的是一家小公司,这里就不提了。

然后就是面试的是好未来的客户端,整个流程是一天走完。包括的一面和二面。当时面完感觉可能性不大。主要是因为一面他没有怎么问我项目,主要问的是一些八股和一道手撕:懒汉模式。

但是后面又给我了二面,二面应该是一个主管面。总共大概是45分钟时间。大概有15分钟问了我论文,一些创新点是啥的。然后就是一个手撕和八股,接着就问我有没有一些音视频解码的相关经历。我实际上是没怎么接触过的。后面我问他的项目业务的时候,没有回答的很具体,草草的就结束了。所以这个我面完就是感觉没戏的。这是第一个。

然后就是Momenta的测开,这个就oc了。

当时一面就是问的我项目,我感觉自己答得不是很好,有些问题我没有答上来,后面又问了我一些八股,我还是答上来了,后面就给了二面的机会。

二面的时候就没有问八股了,是问了大概30分钟的项目,是那种引导性的提问方式。比如说 你的项目的这些场景是怎么样的,遇到了一些问题你是怎么解决的?

后面我就问他们的业务是什么?面试官也给我详细讲了大概十五分钟的样子,这个我感觉就会比较稳了,后面果然也就oc了。这是第二个。

关于面试前的准备分享

因为之前做过模拟面,没有做好。后面模拟面之后我自己又复盘了整个项目。然后就刷了一些c++的八股,还有就是算法。

目前还有字节面在流程中(客户端),但是感觉自己不大。

1.对项目的理解一定要深刻,因为面试官真的是有很深的工程开发能力,如果真的讲的不好,他会提出很多一些很刁钻的问题。所以对于自己简历项目里面的一些技术点,一定是要可以很流畅的讲出来。

2.手撕和八股也是需要适当准备的。

3.简历上一定要东西,且对简历上你自己写的东西要融会贯通。

秋招的提问

1.Momenta确定是没有转正机会的,那这样的实习多久是比较合适的呢?

核心是确保不耽误秋招的时间,预计在8月底九月初的时候就要全力秋招了。实习时间的话三个月左右都是可以。比如说7月下询到九月上旬,也是按三个月算。

2.目前我已经找到实习,并且实习之后就要秋招了,那之前的课程体系还需要学习和巩固吗?

在你实习的公司先看看有没有能够结合课程技术的实际项目,后面能够拆出来结合去提现你的简历项目。同时还是要表达出你想转正的欲望。如果实在没有,后面课程里面的bpf ebpf也是可以在简历里面提现出来的。

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1. 项目描述:设计并实现了一套完整基于RK芯片-低时延ROS-大模型Agent-端到端机器人系统,涵盖ROS-高带宽数据-共享内存低时延通信优化,低时延端侧大模型 Agent 离线/在线双版本交互(离线版:ASR->Qwen3-0.6B微调-量化部署->Function Call指令遵循->TTS全流式链路;在线版:Qwen全家桶ASR->qwen-plus记忆推理->Function Call指令遵循->TTS全流式响应)、完整的低时延相机视觉处理全链路(V4L2相机驱动数据采集->RK-MPP/RGA硬件加速优化数据处理->多线程NPU推理加速YOLO模型目标检测->多传感器融合实现目标跟踪)、底盘运动控制、建图导航、STM32-MCU固件开发、工业化部署(自启动、Docker容器化部署)、端侧系统性能监控等核心模块。系统采用模块化架构,支持ROS1/ROS2通信切换,实现了高性能、低延迟的实时通信与数据处理能力。1.1 功能概述1. ROS-高带宽数据-共享内存低时延通信优化2. ROS1/ROS2通信切换,ROS1 VS ROS2 机器人时延性能分析3. 端侧大模型在线/离线部署-记忆-微调-量化-部署-机器人指令遵循4. 低时延相机视觉处理全链路:V4L2相机驱动数据采集->RK-MPP/RGA硬件加速优化数据处理->多线程NPU推理加速YOLO模型目标检测->多传感器融合实现目标跟踪5. 上位机-ROS-控制模块:运动学建模、PID控制算法和里程计计算6. 下位机-STM32 MCU固件:负责实时电机控制、编码器反馈和安全保护7. 机器人导航系统模块 :集成ROS导航栈实现机器人自主导航系统,解决机器人路径规划、障碍物避障、定位和导航控制问题。8. 雷达传感器链路:实现YDLidar激光雷达的完整驱动链路,通过适配器模式封装YDLidar SDK、工厂模式支持多雷达类型、配置管理实现参数验证。9. 端侧监控系统:设计并实现系统性能监控框架,解决机器人系统中系统级和进程级资源监控、性能分析和问题定位问题。10. 配置管理与工业化部署:设计并实现完整的Web控制界面、环境自动化配置脚本、自启动方案以及Docker容器化部署方案,解决机器人系统配置管理分散、部署复杂、运维困难等问题,确保机器人系统的工业化部署和运维管理。11. 机器人URDF模型:设计并实现完整的机器人URDF模型系统,解决机器人物理建模、多传感器坐标系定义、TF变换树构建、Gazebo仿真配置等问题。
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