爱奇艺 交互设计 面经(许愿老板面)

8月中旬投递,9月初笔试,9月底接到一面,10.9进行了二面,二面面试官反馈不错,在等待二面的结果以及老板面的通知。
分享一下面经,顺便许愿可以通过二面进入老板面,如果能拿offer继续回来分享。

一面
面试官是部门leader,一个很亲切含蓄的姐姐,后来聊到要休产假了哈哈哈,表示祝福,是南方人,没记错的话是江西还是广西来着。
一开始问了我现在位置在哪儿,城市意向,但是楼主说不确定,面试官说不着急定,能拿到offer以后HR会和我确认去哪个城市。
然后就介绍了流程,感觉这是桃厂的规定,二面也是先介绍流程:流程是先自我介绍,然后聊聊1-2个项目,最后Q&A环节。
第一部分,自我介绍,根据自我介绍问了一下在实习经历,是最近或者说职位最高的一段,简单聊了聊。
然后开始聊项目,第一个项目聊了非常久,主要我介绍的内容比较多,然后追问了几个细节,提了一些建议。
可能因为桃厂时间管理比较严格,第二个项目在学姐的推进下讲的很快,询问:觉得项目的亮点和相对于竞品的差异点革新点在哪儿;因为在项目中运用了很多框架,问怎么理解在项目什么阶段要用哪些框架,对这些框架怎么理解怎么使用的。
Q&A环节,问了觉得自己有啥缺点,楼主觉得脑子一闷,回答了:我觉得我的缺点是暂时想不出缺点(开玩笑),然后想了一下以后回答了一个正经的,说觉得理论知识和实践经验不能达到平衡。
之后就聊了一下桃厂在北京的地理位置,工作生活情况,学姐说没有食堂,团队氛围不错。问了问北京上海都做分别哪些项目,之后如果去了工作会做什么项目等等。问了之后还有几个环节,有没有专业笔试题(说没有,我就放心了。感觉楼主一直比较敢说……我说感觉公司设置专业设计题让人体验不高……)聊得挺愉快。
最后主动问面试官感觉自己能不能进下一轮,面试官说你觉得呢?我说我觉得可以,她说我也觉得可以让你进下轮看看。

二面
国庆结束后第一天就收到了二面通知,约在第二天下午。
面试官是业务主管,真的相当nice的一个老哥,非常赞同女朋友的一句话,说厉害的人从来都不会让人觉得为难,在让你觉得舒服的情况下发现你身上的亮点。我觉得这个业务主管充分做到了。其实也是以为你特别能玩得来,一卡死自我介绍,他说就当一个个人经历的介绍吧,通俗一点,我说自我介绍我有准备过,他说既然准备了也别浪费呗,就讲讲看(当时就好感度+++),然后之后花了20分钟聊了主机游戏,乐高,高达……非常聊得来,还分享了感情经历。
然后流程也是一开始就说了,和之前一样的流程。自我介绍以后说聊点正事儿,然后开始讲项目,面试官着重点出来希望讲明白解决了什么问题,怎么解决的,遇到哪些困难怎么克服。
讲述过程中面试官会频繁,很礼貌的,打断然后发问,就真的非常幸运的是,面试官问的细节都是后面会讲到或者在做项目的过程中想过的问题。
反正总体来说,我认为相对于一面,相同的项目,主管这边会抠的很细,问了很多本质上的思考问题,关于产品,关于行业,关于用户,希望其他同学在准备的时候可以考虑的更深一点,不仅是项目细节本身的逻辑,要有更多对于产品,行业,竞品的思考和观点,然后保持谦虚,有多少说多少,不要吹嘘不太懂的东西。
Q&A环节主管问了我,因为感觉自己的处理问题思路和经历比较偏产品经理,问是不是本来打算做产品经理,也问了问职业规划。
就老实讲了,自己本来是打算做产品经理,然后研究生学的东西也是比较偏PM,但是尝试以后发现做交互更适合自己,希望用交互起步,之后再考虑做别的。职业规划聊得比较细,因为之前认真思考准备过。面试官反馈挺好。
后来还是问了面试官个人和公司的一些情况,说如果进入公司大几率会做移动端,不过公司也有一些其他的硬件交互项目。
然后问了后面还有几轮,说只有一轮老板面了。问觉得自己能不能过,主管说他自己觉得不错,聊得很嗨,但是严谨起见不能给我保证的答案,还要看看其他竞争者。

反正就在此许愿了!!希望能过!!!过了的话在回来分享啦。


#爱奇艺##面经#
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楼主有收到回复吗
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发布于 2021-10-17 14:37
我被刷了😥
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发布于 2021-11-03 09:26

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广州视源 嵌入式技术支持 10-12.5
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11-01 19:45
已编辑
北京师范大学 算法工程师
一切都从昨天下午原以为是KPI的一面开始,没想到直接开出意外惊喜一面:自我介绍,然后讲了刚投的一篇1区论文的工作,分析整体的框架、具体的技术细节,常见的反问点(为什么这么设计、为什么有效,相比于之前的工作,主要好在哪里、最核心的贡献是什么)面试官自称是NLP背景的,然后问了一些常见的视觉和多模态大模型的模型结构、损失函数设计、训练及推理过程等(面试官有可能是故意扮猪吃老虎哈哈)Coding:最接近的三数之和;共享屏幕本地IDE,秒了一个n^2logn的做法,让进一步优化,最优解是双指针;不过面试官觉得编码能力应该可以,实现很快,提示完直接让过了原本以为月底发一面是KPI,结果面试官问我后面还有没有时间,现场约二面,等面试官进会议二面:自我介绍,二面面试官非常重量级(进会议的title和面试的深度广度全都拉满了)首先很深入了聊了相当多关于MLLM的内容:介绍一些MLLM的现状,再选一个近期的多模态大模型,介绍相较于CLIP、LlaVA早期版本进行了哪些改进: Qwen技术点比较多,之前没系统整理过,说了自己还有点印象的Intern-VL2,不过上次看Intern-VL2的论文已经是三个月前了,大概只答上两点比较核心的。然后继续深挖目前多模态大模型在数据层面相较于之前的改进,这个没答上来之后被面试官深挖了LoRA,可以说LoRA的每一个细节的角落全都被挖的干干净净,还有不少开放性思考题,甚至比上次小鹏CV大模型一面面试官挖的还狠得多。不过上次被拷打之后就很系统地整理了LoRA的相关内容,勉强答得还行吧以后再不能当git clone侠了。然后面试官针对我的专业背景(统计),深挖了几个ML、DL相关的数学层面的问题,有让共享屏幕开白板写过程和推导(不是特别难,不过挺新颖的,秋招还是第一次面试被问到这种类型的问题);紧接着针对我的Nature子刊工作中用到的Gaussian Graphical Model,讲了其与传统ML模型、神经网络和大模型的差异、区别和各自的优劣势。最后是一些相对开放性的问题:你是如何使用现代的LLM产品提高工作、学习和编码效率的?为什么这种方式有效果?LLM、LVM、MLLM未来发展的方向和前景大概是怎样的?整个二面的问题不止这些,太多了,又深又广,很多具体已经记不太清了,而且回答的过程中几乎都有进一步反问,深挖了很多东西二面面完,面试官也是直接当场联系三面面试官三面:自我介绍,三面面试官更是整个集团的技术大佬,NLP相关经验非常丰富,整场面试问的内容也偏NLP相关,我之前几乎0 NLP相关经验,汗流浃背了可以说,不过好在基础还行,凭自己的做CV和MLLM的积累,基本都答上了首先介绍了之前lab实习中做的LLM剪枝优化迁移的工作,然后深挖了相关的技术细节,不过刚聊完电脑音频直接罢工了,重新约到11.1下午11.1下午完整描述CLIP的原理、架构、工作过程、怎么对齐、怎么做image caption完整描述transformer输入一个文本序列如何做下一句预测的全过程,深挖了tokenize、位置编码、MHA、FFN、损失函数、输出转换各个部分接着从我项目经历中有关传统ML的经验出发,问了一些ML相关的八股,难度不大然后是偏主管面的一些内容:对工作环境的期望、自身性格优缺点等反问环节逮住大佬问了目前MLLM的相关业务和技术现状;最后是关于面试流程上的一些问题总体体验非常棒的三轮面试拷打深度广度强度高,但是也学到了非常多的东西,这也算是对自己能力的一种认可吧现在想想当初9月份面试难度远不及现在的团子、阿里、得物、理想,却被面挂了,可能还是简历不如现在优化的好,没能突出自己的优势,也没有勇气直接投更匹配自己的岗位吧(当初为了求保底,基本都投的机器学习、数据挖掘这种最“泛”的算法岗,或许应该早点鼓起勇气直接投自驾、MLLM和CV的)。今天看到牛u们团子开奖,各种sp、ssp,确实感觉羡慕+遗憾。最后许愿一个HR面吧 #秋招#  #算法工程师#  #牛客创作赏金赛#  #新浪#
牛客610987445号:大佬膜拜! 26届的,来好好学习!!
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