小米 视觉图像算法实习 一面

#实习，投递多份简历没人回复怎么办# #双非能在秋招上岸吗？# 救救孩子吧，本人双非本硕，主要研究方向是工业机器人。想找一份机器人算法/开发/软件的岗位，简历如下，不玻璃心，求拷打。😭

记录一下歌尔精英的秋招历程给后来者参考：职位：南京 语音算法岗位BG：9本海硕 - 专业完全对口 - 一段海外的实习经历、做的是算法原型设计 - 无论文TimeLine（面完3个工作日出结果，好评！）:9.3投递 - 11月初 HR电话面 - 11.13 一面 - 11.22 二面 - 11.28 测评（测评时间蛮紧张的） - 11.28 终面 - 11.29 OC主要围绕简历来问，没有手撕，少量八股，少量场景题。整个面试流程下来简历上的知识点都问到了，穿插着问了同一个框架下知识点的联系和应用，也问了对项目中不同假设下的理解。简历上的东西就不展开写辣。歌尔一面二面都进行了英语口语对话测试，我没有口语面（雅思口语7），但是看别人面经有人有单独的口语面。#歌尔股份##歌尔精英计划#

第一个帖子给第一次面试，攒攒人品。课题：强化学习和模仿学习怎么在任务里结合的，为什么要用这两个。模仿学习收集数据怎么收集。强化学习奖励函数的设置，以及需要多少次迭代。末端力如果有噪声怎么办。实体的强化学习效果怎么样。对大模型有没有了解。对Serl有没有了解。竞赛：在竞赛中承担什么样的角色做了什么工作。八股：model-base和model-free的区别，马尔可夫性解释，为什么最优值函数就是最优策略，策略迭代和值迭代区别。代码：合并区间。感受：虽然迟到了但是面试官非常温柔，而且问的也很对口，就是我很容易说别的废话呜呜呜，第一次面试函数名用了拼音，写的时候感觉就不太好但是突然脑子里没有英文名。hr建议：多跟进最新进展成果，不要专注于两三年前的东西。如果有会大模型的也建议投一下，面试官说那边比较缺人。##小米机器人##小米求职进展汇总##面试##小米##强化学习##模仿学习##大模型##牛客创作赏金赛##实习#

本科工业工程，研究生是机械，但是没学过机械的东西，实验室全搞算法去了，但是师兄们毕业还是没人能找到算法岗，好像都回归机械老本行了。现在该学点啥或找啥实习为就业做打算？求拷打简历。