算法工程师面经

1. 百度计算机视觉算法工程师面经(research 岗，已offer)

一面(技术面)：
1、相机外参，相机内参
2、分水岭算法
3、目标检测了解吗
4、3D这块有了解吗
5、论文是你写的吗
6、介绍一下图像分割
7、Deeplab v1, v2, v3, v3+
8、U-net后续改进
9、Non-local
10、经典三维重建公式
11、分割常用backbone

二面(技术面)：
1、数据增强方法
2、dropout方法
3、图像分割常见深度学习方法
4、简单介绍一下三维重建项目，平行还是stereo，如何估计的depth map
5、deep lab v3与deep lab v3+的区别
6、深度可分离卷积介绍，输入输出，channel数
7、为什么mobile net要用深度可分离卷积
8、数据集imbalance如何处理
9、常见的图像分割损失函数
10、iou能作为损失函数吗
11、linux 下shell命令行开发熟悉吗
12、组里以发论文为主，写论文的意愿
13、相机铅培内外参
14、现在大几，可实习到段激猜什么时候
15、希望自驱性比较高

三面(hr面)
因为是日常实习岗不是校招所以没有...

总结
二次面试过程中我都有些太随意了，有过一些打断面试小姐姐握型说话的举动，谢谢说的比较少，中间不舒服还活动了下嗓子...还好问的问题比较简单最后过了。

2. 算法工程师工作期间需要掌握什么知识学到哪些核心技术

算法工程师的主要核心技术基于数学，并辅以语言。要全面掌握的知识包括高级数学，复变函数，线性代数的离散数学，数据结构以及数据挖掘所需的概率论和数学统计知识。不要太受约束去平时阅读教科书并多练习，并培养良好的思维能力。只有那些有想法的人才能拥有技术的未来。尝试实现您遇到的任何算法，无论算法的优劣总是有其自身的特征。此外，您必须具有一定的英语水平（至少6级），因为该领域的大多数官方材料都是外语。

计算机及相关专业本科以上学历，在互联网搜索，推荐，流量或相关领域有2年以上工作经验。熟悉机器学习/自然语言处理/数据挖掘/深度学习中至少一项的原理和算法，并且能够熟练地建模和解决业务问题。精通Linux平台下的C / C ++ / Java语言开发，精通使用gcc / gdb等开发工具，并精通Python / Linux Shell / SQL等脚本开发。熟悉hadoop / hbase / storm等分布式计算技术，并熟悉其运行机制和体系结构。具有出色的分析和解决问题的能力，思路清晰，并对工作挑战充满热情。具有强烈的工作责任感和团队合作精神，并能够交流和更好地学习。

3. 面试遇到算法题怎么办，都不会

科班出身还是半路出家？半路出家就选别这类岗位。
计算机科学专业的基础，外加算法竞赛相关的培训和实战，不算基础，培训过程也至少要耗去一两年，所以要算能不能和值不值。真正需要算法能力高超的岗位薪水好，但是，少之又少，竞争惨烈，985本专业毕业生能抢上的都属于凤毛麟角。

4. 算法工程师大致是做什么的

各个行业都有算法部分，统计有统计的算法，控制有控制的算法，图像处理有图像处理的算法。在很多传统行业，算法不是一个独立的岗位，而是由研发工程师负责。今天小编就带大家来了解下算法工程师大致是做什么的?我们接着往下看。

1. 图像处理，尤其是基于OpenCV的图像处理算法，一般产品里有做美颜，滤镜什么的特别喜欢招这块的小朋友，近一两年有被做深度学习的取代的趋势。最近google出了arcore，所以让不少小公司也能出一些效果很好的换头类应用。
2. 计算机图形学，这也算是一个大类，主要涉及到图形渲染算法，光追算法，三维图像重构等图像绘制方面的内容。这个方向，不光是做3d引擎和游戏开发方面，对于很多行业需要与cad相关的，都会涉及到这一个领域的模型和优化算法设计。
3. VR，AR领域，涉及到的包括视频跟踪，SLAM，raytracing，几何投影等等，实际上是一个综合的领域，目前主要是做计算机视觉的转行做这块。
4. 医学影像处理，三维图像重构，用在B超，CT成像上，这个是医疗方向的。
5. 通信基带信号处理，网络优化算法，这一块其实很式微了，毕竟高大上的算法小公司没成本去实施。
6. 音频滤波，用在HiFi产品，比如车载音响，手机厂商，圈子其实蛮小的。
7. 控制算法，自适应滤波算法，用在机械领域上，比如机械臂行程控制，稳定性。
8. 有限元算法，这块从雷达，机械，电磁学，到服装设计，都有很有价值的应用。
9. 信号处理，比如插值，频谱分析，盲信号分离，压缩感知，物联网大部分应用会涉及这一块。
互联网和软件行业把算法分离成一个独立的岗位大体有两个原因。第一，低级的软件工程师不懂算法，或者更干脆一点说不懂数学，所有涉及到模型和计算公式的工作都必须要找专业人员来搞定。第二，从生产效率考虑，初级算法工程师很多没有很好的软件工程背景，简单点说就是不会写代码只会写matlab，这种工程师的工作交付没有办法直接投入生产，所以需要将他们的工作和生产环节隔离开。综上所述，就是小编今天给大家分享的内容，希望可以帮助到大家。

5. 你觉得算法工程师的就业前景如何

随着大数据和人工智能领域的不断深入发展，自然语言处理、机器学习等方向成为求职的大热门，算法工程师也自然而然成为目前最炙手可热的岗位。虽然算法工程师一直被频频提及，但是许多人对这个岗位的了解还知之甚少。那么算法工程师究竟是做什么的？发展前景怎么样呢？

由于算法工程师对于知识结构的要求比较丰富，同时算法工程师岗位主要以研发为主，需要从业者具备一定的创新能力，所以要想从事算法工程师岗位往往需要读一下研究生，目前不少大型科技企业对于算法工程师的相关岗位也有一定的学历要求。

6. 想做一名算法工程师需要学什么

1、业务认知&问题定位
首先要清楚你所要解决的问题是什么，是否需要复杂的算法求解。问题的定义来源于你对业务的认知和理解。我们经常陷入一种误区，觉得自己是一名算法工程师，遇到任务问题都想要用复杂的算法去求解。正所谓一顿操作猛如虎，得来的效果却很一般。因此，做事之前一定要在理解业务的基础上，把问题定位清楚，用合适的方法求解。
2、数据挖掘&分析
深度学习的应用能够突飞猛进的一个重要原因就是大数据的支撑。当前获取数据的成本很低，而数据清理和挖掘的成本很高，但非常重要。数据是模型的输入，是模型能够拟合的上限。在入模之前，你需要花一定的精力用于数据工作，这是必要也是值得的。因此，掌握数据能力也是一名算法工程师的必经之路。
3、算法策略
这是每位算法工程师的硬实力，有了清晰的问题和可用的数据后，我们需要选择合适的算法策略求解问题。就销量预估而言，由于特征大部分都是表格型，树模型及其变体成为首选的方案。通过树模型，你能够快速拿到一个不错的baseline。但千万不要停滞不前，你需要调研更多的先进的方案进行优化，即使此时能够拿到的受益不多，但请坚持专研的精神(近期时序模型中，热度很高的informer值得尝试)。此外，“人工智能，有多少人工就有多少智能”这句话在实际应用领域体现得淋漓尽致。策略也属于算法的一部分，人工策略有时候能够带来很大的受益，也能够找到更适合的算法优化方向。例如，我们在优化首猜的货品池时，考虑到首猜目前的推荐算法已经非常优秀了，但消费者的成交来源主要是搜索，我们通过人工分析选择了做增量货品供给的方式，拿到了不错的业务效果。基于此，我们也找到了更合适的选品算法优化方向。
4、离线实验和线上AB实验
实验是验证理论的最佳手段，也是最具有说服力的。我们需要找到几个合适的指标进行优化，并且要保证离线效。

7. 成为算法工程师需要学习哪些课程

算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维。需要学习高数，线性代数，离散数学，数据结构和计算机等课程。

专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；

学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；

语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；

必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。

国内外状况

国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。

算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。