小米-多模态算法工程师 面经(一二面)

当时一二面流程很紧凑,没有分开记录,每面大约50min。总的来说很友好,面试体验也不错,不会的不太逼问,主要根据你的简历和jd进行提问。

虽然流程很快但是offer反馈比较慢,应该是同时面多个在排序。后面时间不合适就没去。

惯例:互相介绍

自我介绍2min,之后面试官介绍自己的团队在做什么

深挖项目

  • 介绍你做的某课题的pipeline、为什么要这样设计改进(就是问创新点)
  • 在xx项目中,如何解决遮挡导致的视角歧义问题?
  • 对比过不同3D表征方式对多模态融合的影响吗?
  • 若加入雷达点云作为第三模态,会如何调整对齐策略?
  • loss函数介绍+写出

基本算法八股

  • 看你做过bert,介绍一下bert,transformer
  • transformer和之前的模型相比,为什么有这么大的提升?
  • 在视觉Transformer中,如何处理非均匀采样的3D点云数据?(可谈Patch Embedding改进)
  • 自注意力和注意力的区别?注意力的KQV分别是?叙述自注意力流程
  • 写一下自注意力的代码/过程
  • 你是如何设计跨模态注意力机制?举例说明

JD相关

  • 描述一个文生图的模型框架?
  • 文生3D任务中,如何将Stable Diffusion的输出与NeRF/SDF等3D重建方法结合?
  • 视频生成场景下,时序信息对齐与空间对齐哪个更重要?为什么?
  • 对于3D语义分割任务,MIoU与Chamfer Distance如何取舍?
  • 写一下MIOU的公式

手撕

LeetCode 244(哈希设计)

LeetCode 347(TopK问题)

其他提问及反问

实习时间,需要长期实习

除了做科研训练,是否做过多卡训练,是否做过服务器优化,在工程侧的优势是?

团队可以带给实习生/校招生的培养和资源

#秋招##面经##算法##小米##暑期实习#
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m
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发布于 03-25 21:37 陕西
请问一下,他问的八股是根据你的简历问的相关的问题吗,还是比较跳跃,各个方面的都有
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发布于 03-26 17:13 山东
Hi,同学,考虑试一下字节的算法岗吗?
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发布于 03-31 17:00 北京

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