#好未来面试#

记录一下秋招第一家面试。

一面：

1. 过简历，可能是我做的比较杂吧(是我太菜。。)，和面试官做的方向不太匹配，所以基本就是流水线过简历，每个项目问一下，然后继续下一个项目这种，所以基本都是我在介绍实习项目和数据竞赛，和面试官的唯一交集可能是SwinTransformer，于是介绍了下ViT的缺陷以及Swin是如何优化这些问题的；

2. 代码实现自注意力模块(还是由SwinTransformer引出来的)，很快写出来了，但忘了将Q/K/V设置成可学习的参数，q和k计算相似度后做归一化用的分母记错了，减分~~。

整理下回答的问题：
(1)实习项目1：做了特征融合，backbone替换，新loss设计，没啥亮点；有没有统计更换backbone前后的参数量，答没有，统计的单帧推理时间；没有部署过程，减分~~；

(2)实习项目2：许多模块拼起来的一个大项目，涉及到语义分割，关键点检测，GAN，姿态估计，PnP等技术，我介绍了许久，面试官估计没听懂(我描述的太垃圾了。。)，所以没怎么提问；

(3)竞赛1：问模型融合方式(两种)，问训练集，验证集，测试集的数据分布，这里应该是想问我对可用数据的划分，但当时我答的是公榜和私榜的分布未知，后知后觉；问和第一名的差距，我忘了具体的指标数值了，于是说差的还挺大的(Top12%和Top1确实差的挺大的，哈哈。。)，减分~~；问数据分布，答长尾分布，问怎么处理的，答没有处理(很多类别只包含一个样本，)，减分~~，后面说了下现在做的话怎么处理，如上采样，加权loss；问第一名的方法，答伪标签，融更多模型，面试官会心一笑，应该也是减分~~)；

(3) 竞赛2：成绩垃圾，只是做了一堆数据处理和特征衍生，且与面试岗位无关，直接略过；

(4)竞赛3：问了SAM的工作原理，回答了SAM的目标，大致的公式推导过程，使用方法，涨了几个点；问Mixup，Cutout原理，都答上来了。

一面结果：显然挂。

总结：面试过程中自我感觉良好，但其实忽略了与面试官的互动，没有意识到全程都是在啰嗦的自嗨。。