25秋招 金山办公

[OC]

投递岗位：算法工程师（珠海）

BG：双9，一段中厂实习
研究方向：计算机视觉（一篇一作SCI在投）

9.1 投递 —— 9.18 笔试 —— 10.16 一面 —— 10.22 二面 —— 11.4 HR面 —— 11.12 OC

一面（1h）：
自我介绍
提问传统视觉方法（Canny边缘提取、霍夫变换），简要介绍做法
Coding：区间合并（讲述思路即可）
实习介绍（20min），提问业务场景、方案特点和选取的原因、一些类似方法的对比
提问CLIP（特点、训练过程）、扩散模型（实现方法、与其他生成式模型的区别）
提问Python八股：迭代器和生成器，浅拷贝和深拷贝的区别
提问C++八股：类的继承/派生、智能指针
提问Transformer八股：基本结构、模型特点、自注意力的表达式（为什么要除以√dk）、BatchNorm和LayerNorm的做法和区别
论文简要介绍（5min），提问基本概念
反问：业务场景、工作时长、后续流程

二面（40min）：
自我介绍
实习详细介绍（25min），提问任务目标、应用场景、实现思路、方案局限性、方案跟基于大模型的方案的对比
提问生成模型中融入条件的两种方式（拼接和交叉注意力）的特点、优缺点，为什么现在的模型大多采用交叉注意力进行条件的融合
场景提问：给定包含大量（大于1000个）类别的图像数据，各类别图像数量充足，要求在一周之内训练出一个分类模型，使得各类别的准确度尽可能高，如何设计方案
反问：AI相关的业务方向、部门业务、后续流程
（各方向统一面试，之后沟通分配具体部门）

HR面（25min）：
略

#面经#