vivo 2020届秋招提前批深度学习算法工程师笔经面经 前言笔经面经技术面HR面
前言
又到了一年找工作的时节，秋招也是一年比一年早了。在6月初结束的vivo秋招提前批，博主参加了深度学习算法工程师岗位的笔试与面试，也是博主人生中第一次参与应聘，这里将相关经验做个记录和分享。另外，请不要问我有没有拿到offer，不透露。
先介绍一下我自己的背景：
因为考虑到隐私，所以这里就不把自己的简历放上来了，望读者朋友们见谅。
博主经历了一轮线上笔试、一轮现场技术面和一轮现场HR面，具体内容见下文。
笔试总共三道题，下面按照记忆给出大致题目。
求在一个数组A中存在而在数组B中不存在的元素（输出需要保持原始顺序）将一个单向链表中的某一个区间内的元素倒置01背包问题，根据提供的接口是需要将空间复杂度进行优化的 面经 技术面 自我介绍自我介绍过程中面试官根据你的自我介绍和简历开始穿插提问。机器学习中如何防止过拟合？你的计算机视觉项目是做什么的？Faster R-CNN和YOLO有什么区别？
面试官想问的是原理上的区别，而不仅仅是性能表现及应用上的区别。最近的一个项目（计算机视觉的项目）碰到什么困难，是如何解决的？
主要考察你解决问题的能力，描述务必保持逻辑清晰。N-Gram中的平滑算法是否了解？介绍一下。讲一下SimHash的工作方式。你项目中使用KMeans进行文本配对是如何做的？X项目在深度学习方面使用了哪些东西？
因为这个项目我参与的部分使用传统机器学习比较多，而我面试的是深度学习岗，所以面试官会问这个问题。看你笔试成绩还可以，是否专门训练过算法？
这里面试官本来可能是打算让我手撕代码的，但看到我笔试几道题答的还行，就没有让我去手撕代码（据说其他朋友面试这个岗位有的是要限定15分钟内手撕出一道算法题的）。所以笔试做的好坏对后面面试是有影响的，而且最终是要结合笔试面试成绩来确定是否给你发放offer。你更倾向于做计算机视觉还是NLP？
因为我的项目既有计算机视觉的，又有NLP的，所以面试官会问这个问题。你有什么问题想问我吗？
这个问题意味着本轮面试即将结束，通常可以利用这个问题去了解所要应聘的岗位以及应聘的公司。
我当时的几个问题大致是： vivo在各个城市的业务重点
vivo软件类职位主要分布在深圳、杭州和北京，对于人工智能这类岗位，深圳的偏落地，杭州的略偏科研发Paper，但总体上vivo的算法岗是偏向于研发落地的。vivo的深度学习应用场景
智能语音助手，游戏中的强化学习，拍照的效果优化等。所应聘职位的工作重点
vivo的深度学习算法工程师偏向于工程应用，主要负责解决落地时和工程相关的问题，比如算法实现以及优化，当然一部分工作也是要去设计算法和发文章的。对于想从事深度学习算法工程师工作的应届生有什么建议
平时可以多看看综述类的文章，在有广度的同时针对一些方面进行深入。实际项目中更需要的是工程能力强的人，算法和数据结构一定要优秀。 HR面 跟前面的面试官面试感觉如何？研究生是保送的还是考的？本科和研究生阶段成绩怎么样？本科阶段有什么收获？最近的一个项目是怎样的一个项目？在最近的一个项目中碰到什么困难？是如何解决的？你找工作更看重的是什么？你觉得自己有什么需要改进的吗？你的意向工作城市是哪里？你是哪里人？你的意向薪资是多少？
好了，vivo的这次笔面试经验大致就是这些了。秋招才刚刚开始（现在大部分是提前批），后面我会继续分享其他公司的笔经和面经的。