去年大概也是这个时候吧，投递了腾讯的暑期实习，到今天拿到留用offer都已经几个月了。中间的笔试、面试、实习工作、转正答辩到最终拿到留用经历了很多，今天回头看发现居然已经那么久了，简单记录一下，或许会给刚开始找实习的师弟师妹一些帮助。1、  笔试面试笔试：腾讯捞人一般不看笔试，安排上也把笔试放在很后面，所以正常的流程是完成了测评之后就可以等着被捞面试了。笔试的内容，一般就是一些常规leetcode题，对于算法岗一般还会有一些数学类问题，包括但不限于积分、概率论和数学概念等，一般难度不大，不过做好还是提前了解一下这类问题。笔试的成绩仅作为参考，不需要过度追求高分（部分面试官甚至还会觉得分数太高有...

腾讯WXG 公众号&小程序团队 风控算法 广州淘天阿里妈妈  内投广告  广告算法 杭州   总包阿里比腾讯高一些，不过更看重平台和岗位发展，兄弟们有没有什么建议引流   网易  字节  华为  百度  小红书  理想  快手  京东

阿里说意向接了不来就会损失一个名额，是真的么？感觉被套路了？

BG本硕985，深度学习算法，开了一个大白菜🥬，看看大家都开了多少

岗位是计算机视觉-电商业务，具体是做TikTok用户带货能力的预估，会用到一些多模态的技术。多任务模型多个任务的训练数据是怎样获取的，同一个场景只存在一个任务的标签怎么处理CenterNet的基本原理，跟其他的Anchor Free方法相比有什么优点代码题：以一个亿量级的数组为模板，删除掉百万量级数组重复出现的元素（想了半天没想到啥好方法，说用哈希表，然后被追问了一下哈希表的原理）代码题：删除有序数组中的重复项（Leetcode 26）反问环节问了一下具体的业务，目前比较迫切的需要做TikTok用户带货能力的预估，问我对这个有什么思路（给自己挖了个坑）。面试官说题做的还行，但是没有多模态相关的...

拼多多的算法只有一个岗位，而且是做搜广推相关的，其实方向上不太match，不过还是捞起来面了（不知道是不是笔试还可以，A了3.9/4）1、代码题“既然我们是校招，先来做个题吧 ” n个人排队上电梯，每个人有p的概率上电梯，1-p的概率不上电梯，如果他不上排在他后面的人也没法上，问t时刻电梯上人数期望一开始没明白是代码题，当成数学题做了，如果人数n大于时刻t，那么可以保证每个时刻都有人处于要上电梯的状态，那么期望直接p*t就完了。面试官说人数小于t呢，这才反应过来是代码题，反应出来了应该是用动态规划，但是转移方程一直写不明白，折腾了半个小时也没写好 2、写一下交叉熵的公式，有什...

蚂蚁很早就投了，但是直到三月底才捞起来面试，部门是支付宝事业线，岗位是计算机视觉算法先问了一下有没有做笔试，做了笔试就先不做题了项目中为什么使用了卡尔曼滤波，为什么跟踪模型使用了比较老的SORT场景中相邻帧的box跳动较大对跟踪的影响SORT的匹配是怎么做的，简述一下匈牙利算法（被面试官质疑了一下，问是不是应该是KM算法，脑子抽了没想起来，其实带权的二分图匹配就是KM算法，只记得叫匈牙利了）在用角点算光流的时候，怎么剔除outliners闭集训练开集识别怎么做的，softmax的本质问题是什么（完全不会）介绍TensorRT模型部署的比赛，LayerNorm怎么做的，跟BN和IN有什么区别针对...

录用评估整整一周了，实在顶不住了另外问问其他wxg的hxd们现在都是啥情况呀4.10更新 周六来电沟通了意向，周一发了正式offerTimeline：3.8一面 3.14二面 3.23三面 3.28HR面 当天进录用评估 4.8 OC 4.10收到offer

面了快一个月，初步收获两个offer，旷视是自动驾驶的融合感知，主要是3D检测；美团是IoT视觉，主要做监控视角的交互感知。两个都是base北京，大家看看怎么选呀

美团的IoT视觉组，主要是做基于监控数据的人物交互感知，技术栈基本也是检测、跟踪和人体关键点检测之类的介绍之前的实习工作，多任务平衡怎么做的（数据和loss都调参），有没有学术上的解决方案（一般都会问这个）自动驾驶的检测模型有没有根据一些corner case做一些针对性优化密集行人场景存在遮挡有什么好的解决方案这种遮挡情况下对跟踪的影响神经网络的注意力机制代码题：翻转二叉树聊的整体还可以，可能的方向和内容比较match，下午就发二面邀请了

这个岗位主要是基于3D的数据做一些自动驾驶场景的一些检测任务，在实验室2D相关的，之前比较缺乏3D检测的相关知识，所以面试整体感觉不是很match介绍之前的实习工作，遇到了哪些困难，怎么解决的（可能是从中想挖掘一些点来问）有没有了解过一些学术上的多loss平衡的策略（无，只靠手动调参）介绍一下基于视觉方案的自动驾驶检测框架介绍一下学术上比较新的文献（最近都在刷leetcode，说的也不是很新的，也说的不太全。。。）介绍一下2D检测的主流方案怎么理解DETR中query的作用代码：C++写个快排整体感觉面试官可能更想讨论一些学术上的问题和解决方案，但是最近关注的确实太少，准备也不够，有点凉

之前在实验室一直是做CV的，不知天高地厚的投了快手的广告算法，后来才知道更多考察的是机器学习的东西算法题：二叉树断开任意一条边，对两棵子树元素求和再做乘法，求最大的乘积了解哪些常见的机器学习算法（可能是你说什么他问什么）逻辑回归（LR）对单条样本对预估分数代表真实概率么，具体含义是什么（感觉有点业务相关）检测，box分类分数输出的物理含义是什么，怎么保证输出的score就是概率值为什么分类会采用交叉熵，有什么好处多任务跷跷板效应了解么，怎么解决pytorch中dropout的底层实现是怎样的二分类任务，有哪些衡量指标，AUC的物理意义是什么反问环节虽然主要也是采用深度学习的方法来做，但是面试的...