华讯网络-算法工程师

一面线上(12.31)
hr+技术
自我介绍
对公司和岗位的认识
家庭情况 校园经历
期望薪资
拷打项目
lora微调
bert模型的理解
反问
业务方向,数据量
几轮面试

通过之后马上笔试 然后发二面

二面线下(1.4)
技术主管面试
自我介绍
对公司背景的了解
拷打项目
对cnn的理解
卷积核和池化层的作用
rgb三通道什么时候融合
最熟悉的网络并讲一下核心框架
transfomer的结构
自注意力公式
论文发表的情况
手里有什么offer
反问
成都这边的主流业务

总结:流程推动快,体验感非常不错的一次面试

#秋招,不懂就问##发面经攒人品#
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最近作为面试官接触了不少同学,能明显感觉到算法岗的竞争一年比一年激烈。春招在即,分享些我的观察,希望能帮你理清方向。大模型:高回报伴随高风险今年大模型岗位的热度和薪资依然领跑。HC不少,薪酬包也很有吸引力,我辅导的同学里就有拿到80万+的offer。但必须看到,门槛也在快速抬升,更多顶尖背景的同学正在入场。选择这个方向,要做好心理准备:你可能需要面对长期投入却难有直接业务产出的情况,部门调整的风险也相对较高。如果你的背景和能力足够突出,这仍是当下上限最高的选择。CV方向:寻找差异化机会计算机视觉方向的整体热度不如大模型和多模态。虽然AIGC曾带来一波热度,但目前大规模商业落地的场景还不够多。互联网公司里的CV岗位更多偏向预研性质,要求极高。仍在CV赛道的同学,建议拓宽视野,关注手机、相机、智能硬件等厂商的机会,这些领域仍有业务增量。重点可以放在工程化和业务落地能力上,多积累实习和实战经验。一个核心逻辑:绑定业务价值无论是算法还是开发,长远来看,你的价值在于能为业务解决什么问题。AI编程工具可能会改变工作方式,但很难替代那些深入理解业务、能创造实际价值的角色。在选择方向时,多思考这个岗位离核心业务有多近,你创造的价值是否可衡量。春招是场信息战,选择往往比盲目努力更重要。在正确的方向上准备,效率会高很多。我拥有7年大厂算法经验,担任过校招社招面试官,熟悉各方向的发展现状。如果你在春招方向选择或面试准备上需要具体建议,欢迎联系我。
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创作者周榜

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