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作者：未命名的小风
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简述一下最近找视觉算法实习岗的经历吧，回馈一下各位童鞋。
这次不打算介绍太细了，别的童鞋的面经题目看看绝对够了（而且一个公司面你什么大概率取决于分配给你的面试官擅长什么）。
面试流程
面试套路大概归结为下面流程：
1、先做一个简短的自我介绍
答：根据你项目的时间点结合你的学习历程简单介绍。比如研一上学的什么然后做了什么，研二学的什么然后做了什么。一定要简介别说细节，可以简单说效果提升。还有你获得过的国奖啊、校奖、acm啊都要说一下。
2、大体按照相关实习经历==发表过的论文（水准高的）>较水论文>top比赛=项目的顺序进行发问。这个东西就看你对自己项目的理解了，没人能帮得了。
3、手写代码，写不上来大概率gg，不过ai公司问的算法都挺easy。
4、一些你平时用的语法的知识 && 深度学习一些基础知识。（这些可以看牛客的面经，很清楚）
面试经验
搜狗 CV岗
周一面的，当时一面面试官没准备好算法题就没面（运气重要性），后面主要是问了nms、极大值抑制、ssd、faster rcnn、实习项目。
达摩院一面凉
凉的原因第一次手写代码，题目简单但是一个寒假不写python语法都忘了。。。
头条 AI Lab CV岗
一面主要问你研究方向->实习->逮住一个点比如目标检测直接问到底（手写nms）。面试官很nice，文艺范。
二面直接刚了几个算法。。。回溯之类的（比网上见到头条面试要良心不少）。后面问了几个操作系统相关的知识。因为 CV 岗满了只能调到算法岗，有点可惜。
Momenta
一面研究方向->实习->算法（寻值之类的题，不难）。
二面概率题（蛋疼死了）->算法题（求次方之类的）。
感觉问的不算难，但是要符合人家的需求。
商汤
面了很多 C++和 C（非科班怕是直接凉，也可能因为本人没论文。）。
旷视
问了一堆概率题（数学专业可能比我面的省劲多了）。
腾讯
老大人很好，更喜欢全方位的评估一个人，从性格各方面emmmm，因为读研前工作过一段时间，所以可能对眼了，难度降低了很多。
总结
1、计算机科班出身的没有顶会的工程能力必须要强，不然就是凉。人家公司一堆博士需要一个没论文的研究生去研究？认清自己价值找到自己长处和短处。
由于 AI 的大火互联网越来越多的数学、自动化、会计等（去年实习时候就我一个计算机的= =）专业的涌入，想转行 AI 的话其实对数学和统计的童鞋也挺对口的，但是前提是你们要有个论文证明一下自己的研究能力，不然工程能力去跟科班的怕是不好刚过。
2、多面总会有实习，在这个全民 AI 的时代，冷静下来，认准自己的核心竞争力才是最重要的（你到底工程能力强还是科研能力强），不当不正的随着人才的涌入慢慢就会被淘汰掉。
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