图像算法岗（1年工作经验）-华为OD面经

• 背景

我是23届某985计算机，进入一家AI初创公司担任C++图像算法工程师，主要做目标检测和图像分割相关的开发工作。在公司工作一年后，由于业务调整，我开始寻找新的机会，boss上联系了 HR（鼠鼠），投了C++图像算法岗位

• 机考

机考安题目整体难度适中，第一题是字符串匹配，要求判断一个字符串是否是另一个的子串，这道题比较简单，顺利

第二题是数组去重并统计频率，用哈希表可以轻松解决，也很快完成

第三题是图像像素均值滤波，主要考察二维数组的遍历和边界处理，虽然调试时遇到一些小问题，但最终还是通过了考前我按照鼠鼠的建议刷了题库和LeetCode Hot 100，感觉真题比练习的题目还要简单一些，关键是要保持冷静

• 综测

机考通过后的第二天就收到了综测通知，这部分主要是性格测试，整个过程大概花了20分钟

• HR资面

收了资料然后安排了HR资面，电话面试，大概 15分钟。面试官首先让我做了简单的自我介绍，然后重点询问了离职原因，我如实说明是因为公司业务调整，自己希望寻找更稳定的发展平台。接着问了我对华为OD的了解，我表示清楚OD是华为的人才储备渠道，更看重这里的技术发展空间。最后讨论了期望薪资和加班接受度，面试官态度很友好，当天就反馈我通过了这一轮

• 技术一面

第一轮技术面试，面试官首先让我介绍了工作经历和参与的项目，然后考察了C++基础知识，包括vector和list的区别、智能指针的种类和使用场景

在图像算法方面，询问了OpenCV中cv::Mat的内存管理方式以及NMS的实现原理，最后的手撕代码环节是一道反转单链表的题目，属于LeetCode简单题，我5分钟就完成了。整体感觉面试官比较注重基础知识的掌握，问题都在准备范围内，回答得比较顺利。

• 技术二面

第二轮技术面试更加深入，面试官花了很多时间深挖我的项目经验，比如在目标检测模型中如何处理类别不均衡问题，以及模型部署时如何优化推理速度，C++还考察了多线程的一些基础问题，手撕代码环节是一道二分查找的变种题，要求在旋转排序数组中找最小值，这轮面试更侧重工程实践能力，好在我在工作中确实积累了不少优化经验，整体交流比较顺畅。

• 主管面

面试官没有问太多技术细节，而是重点考察了我的职业规划（我表示希望在华为深耕计算机视觉领域，同时学习大规模系统架构）、团队协作能力、抗压能力（分享了加班赶项目的经历），我问了部门的业务方向和新人的培养计划。整个面试持续了20分钟左右，氛围比较轻松

• Offer与总结

最终定级为**（保密哈），薪资比上一份工作提升了**%，我对这个结果很满意。回顾整个面试过程，我觉得成功的关键在于：机考要稳扎稳打，重点掌握基础算法题。项目经验要能讲清楚技术细节和优化思路，C++八股文不用钻得太深

特别感谢鼠鼠在整个流程中的专业指导和及时跟进

面经由入职本人写，鼠鼠代为分享

华为od可推，地域（上海、深圳、东莞、成都、西安、北京等）部门（ICT、海思、终端、数字能源、carbu等）

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