【感知算法面经三】小米智驾感知算法面经

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一、第一轮技术面试

  1. 自我介绍
  2. 主要对之前实习期间的项目以及涉及到的感知算法进行提问
  3. 从之前实习做过的项目挑了几个,从背景+技术路线+最终效果的逻辑进行了提问
  4. 项目中涉及到的BEVFormer感知算法整体的检测流程介绍
  5. 在实习期间是否处理过实际的路采数据
  6. 项目中涉及到的PETR感知算法的整体检测流程,以及该类算法具有哪些优势
  7. 针对之前做的跨模态蒸馏项目问了整体的检测流程,有哪些额外的优势,采用了哪些loss函数
  8. 代码考察
  9. 二叉树的层序遍历(BFS,Leetcode原题)

二、第二轮技术面试

  1. 自我介绍
  2. 对简历里写的实习项目挑了几个感兴趣的进行了提问(询问内容包括但不限于项目背景、技术路线、最终的效果、项目中使用的算法有哪些优劣)
  3. 目前你所了解到的BEV感知方向的大致发展路线是什么样的
  4. 在实习期间接触过多机多卡的训练方式吗,有哪些需要注意的地方
  5. 问了一些基本的八股知识
  6. 介绍一下BN层,作用是什么,哪些参数可学
  7. 分布式训练中DP和DDP的区别是什么
  8. 口述一下NMS算法的大概流程
  9. 还有一些比较基本、常见的八股问题

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本人在24届秋招拿到了华为车Bu、理想、地平线、百度等多家车企的智驾感知算法岗位,该专栏汇总了本人在智驾感知算法求职/实习期间的面经,并且把面经中的问题标注了参考答案,供学弟学妹们复习的过程中进行参考~

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总共四轮技术面(实际三面,但一面操作很迷,说算两面)+hr面一二面一上来手撕算法,给你一个有障碍物的网格,放棋子,不能相邻,求放置棋子的所有情况(说不放棋子也算一种情况)。刚看这题时有点像八皇后,但是不限定棋子,尝试用回溯写了下,没写出来。中途面试官说有事,临时走了,然后又来了一个面试官(直接懵逼)。向面试官说明情况后,面试官也不清楚情况,然后正常开始面试面试难度不大,聊了下项目,说他们做平台开发的也要写前端,问我会不会react(不会)。后面好像就问了一些简单的八股文。算法:镜像二叉树(没写出来,递归没想出来,用队列层次遍历发现也有问题)反问有几轮面试,他说三四面吧,前面那应该也算一次二道算法都没写出来,本以为凉了,结果收到了下一面的通知三面一个小姐姐(技术面遇到小姐姐着实有点吃惊)还是简单的八股文,网络、数据库这些。tcp连接中连接失败的原因有哪些(没答好)其他问题也忘了,整体难度不大。算法:三数之和(求最接近target的),二叉树先序遍历转双向链表,直接在二叉树的基础上改变左右指针转(还好上次面试完恶补了下二叉树的题)四面聊项目,如何提高高可用,答集群,用nginx做负载均衡,nginx服务器挂了怎么办,nginx服务器集群(后续接着问,没答好)后面也聊了一些八股算法:反转链表,遍历写完,要求再递归写,递归用了一个全局遍历保存了反转后的头节点,要求禁止用全局变量,最后在面试官的提示下写出来hr面自我介绍,是否愿意转语言了解旷视吗相对其他公司怎么选,后面改问平台、薪资、地域、工作内容四者我最看重啥(答的平台)薪资期望,明确告诉我14薪,每月多少没确定目前有其他offer吗反问:武汉研发中心情况(目前200人左右,还在扩大,在江夏区未来城)然后介绍了福利情况,早9,晚6,双休,年假10天,病假5天,一个月700饭补,加班会有额外饭补,车补。多久能出结果?旷视2025届校招启动啦!这是面向全球高校毕业生推出的一项尖端人才招募计划九个职位,两大城市米哈游招聘期待最优秀的你与我们一起共同打造AI新纪元!【网申地址】https://app.mokahr.com/campus_apply/megviihr/38642?recommendCode=DS87a6UM#/jobs【内推码】DS87a6UM投递的uu留言下姓名缩写和岗位,我会尽力跟进~(czy+产品经理)
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