一、技术面核心问题（共3轮）1. 算法基础拷问YOLO系列改进"YOLOv4相比v3在backbone和neck部分做了哪些改进？v5的Focus结构具体怎么实现？"（要求手画网络结构图）延伸问题：如果检测小目标效果差，可以调整哪些参数？C++底层原理"实现线程池时如何处理任务队列的线程安全？用条件变量和互斥锁写段伪代码"（现场白板coding）虚函数表的内存布局？为什么基类析构函数必须是虚函数？Linux系统层"物理内存不足时，操作系统如何通过交换空间和页面置换处理？LRU算法的实现难点在哪？"进程地址空间隔离的实现机制？32位和64位系统的用户空间分配差异？2. 项目深挖（20分钟起步）自动驾驶场景题："如果激光雷达和摄像头数据冲突，如何设计融合策略？给出至少两种多模态融合方案优缺点"（面试官会持续反驳你的思路）代码重构能力："你项目中哪段代码最可能成为性能瓶颈？如果用SIMD指令优化，预计能提升多少倍？"（要求估算时间复杂度）二、编程测试环节1. 手撕代码题题目：原地移动数组中的零到末尾（保持非零元素顺序）坑点提示：面试官会故意给含负数的测试用例（如[0,-1,3,0]）要求先口头说思路（双指针法），再写代码时会追问："如果要求空间复杂度O(1)且只能遍历一次怎么办？"2. 优化思维延伸题：将问题扩展为"移动特定值到末尾"，要求修改代码并分析改动的影响（考察代码可扩展性）三、HR面高频问题岗位匹配度"为什么选择自动驾驶行业？Momenta的L4方案和特斯拉FSD技术路线差异在哪？"1灵魂拷问："如果实习期间发现算法方案无法落地，你会怎么推进？"压力测试"现在有3个紧急任务：模型优化、客户需求变更、项目汇报文档，你如何优先级排序？"陷阱题："如果转正名额有限，你怎么证明自己比清华同学更值得留用？"四、面试准备建议技术栈重点算法岗：掌握YOLO/Faster R-CNN等模型的改进细节，熟悉BEVFormer等自动驾驶前沿模型开发岗：深挖C++11/14特性（智能指针、移动语义），Linux内核机制（进程调度、内存管理公司业务理解必背Momenta技术路线：环境感知→高精地图→驾驶决策的闭环逻辑最新动态：2024年胡润AI企业50强第25位的技术突破点沟通技巧遇到不会的问题先复述："您问的是XXX问题吗？"，再用"已知+未知"结构回答主动反问环节可问："团队现在最头疼的技术难题是什么？实习生能参与核心模块吗？"五、内部信息参考考勤偏好：弹性工作制但默认早10晚7，周三固定技术分享日转正信号：获得参与A样件（产品原型）开发机会的实习生转正率超70%简历雷区：同时投递多个岗位会被系统标记（官网明确限制每人投1个岗）（注：具体面试流程可能因部门调整，建议关注官网更新）最后附上momenta的实习内推链接 https://momenta.jobs.feishu.cn/s/rMzOlxW82PY还没有投递快投递起来了！
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