算法工程师一面、二面面经

【他们怎么上岸的 · 第 7 期】

算法这个方向我拖了挺久，不是没人问，是争议太大。

来问的人第一句往往不是"我能投吗"，而是：

"OD 的算法岗，是不是就是去打标的？去了两年人就废了吧。"

这句话我听过不下三十遍。今天这期这个同学，就是被这句话耽误了整整两年。

先说他的情况本科普通一本，硕士在一所双非院校读的，方向是 CV。毕业后没去大厂，进了一家做工业视觉的小公司，做缺陷检测，两年。

日常是什么样呢：跟着项目跑产线，甲方给一批不良品照片，他们标、训、调、部署到边缘盒子上，最后蹲在现场调光源和相机角度，因为模型在测试集上好看没用，产线上灯一换光，准确率直接掉十个点。

他自己的总结："我这两年干的是'把模型塞进产线'，论文一篇没发，比赛一次没打。"

他卡住的地方，是别人给的一句话

他研二就听说过 OD，一直没投。

原因是他师兄跟他说过一句话："那边算法岗就是给人打标的，数据民工，去了你这个方向就废了。"

他信了。而且不是随便信——他觉得自己本来就是双非硕士、没顶会、没比赛，去大厂的算法岗本来就不够格，去 OD 又只能打标，那这个方向对他来说就等于没有路。

用他的原话："我不是不敢投，我是觉得投了也没意义。"这个判断我今年才跟他掰开讲。我没跟他讲大道理，问了三个问题：

1. "你们公司标注是谁定的规则？" —— 他说前期是他定的，因为标错了训出来就是垃圾，后来才交给外包团队照他的规则标
2. "模型从训练到在盒子上跑起来，中间那一段谁做？" —— 他说他做，量化、转格式、算子对不上要改，跑不通还得回头改网络结构
3. "上线之后准确率掉了，谁去现场？" —— 他说他去，"一般是光源或者来料批次变了，得重新采数据补训" 三个问题问完我跟他说：你这三件事，分别是数据、部署、落地，恰恰是这条链上最贵的三段。 打标在这个体系里是有的，但它是链条最前端、可替代性最高的那一环，不是你干的那一段。 他沉默了一会儿，说："那我这两年是不是白焦虑了。" 关于门槛，我把口径一次说清楚 OD 是社招，硬门槛只有一条：已经毕业，有毕业证、学位证，学信网可查。

• 27 届和还在读的同学：投不了，机考都约不了，毕业拿到证再来找我
• 学历情况比较特殊的：别在评论区猜，也别听人瞎说，私信把情况发我，我帮你确认能不能走流程 机考（3 道算法题，满分 400、150 过线，他 212） 按理说这是算法岗的人最该轻松的一关，但他考完跟我说"丢人"。 因为他准备的时候走偏了：买了本难题合集，专攻 hard，刷了一个多月，结果考场上一道 hard 都没出。
• 第一题：模拟 + 哈希，思路清楚，拿了满
• 第二题：动态规划，他看出来了是 DP，状态转移写到一半发现自己推错了，返工了一轮，最后拿了大部分用例
• 第三题：图，BFS 加剪枝，他写了框架，时间不够，小样例过了，大样例超时 212 分，不高。他考完第一句话是"我一个搞算法的考成这样"。 我说：机考看总分，三道题都有分就够，它筛的是"你会不会在压力下写出来"，不是"你算法水平多高"。 你后面还有技术面，那才是算法岗真正分胜负的地方。 技术一面（原理 + 场景 + 一道手写，一个多小时） 前半段问的全是他天天在碰的东西，问法是"为什么"：

1. 给输入尺寸、kernel、padding、stride，现场算卷积输出尺寸
2. 感受野怎么算，两层 3×3 和一层 5×5 的感受野谁大、参数量差多少
3. BN 在训练和推理时分别做什么 —— 他在这儿卡了
4. dropout 训练时要除以 keep_prob，为什么；推理时为什么不除
5. 过拟合怎么判断，除了加数据还能怎么处理
6. 目标检测里 anchor-based 和 anchor-free 的区别，你实际用过哪个
7. IoU 怎么算，NMS 的流程讲一下
8. mAP 具体怎么算，AP 和 mAP 是什么关系 —— 他答得含糊
9. 交叉熵和 Focal Loss 的区别，样本极度不均衡你怎么处理
10. 为什么要做 INT8 量化，量化之后精度掉了你怎么救
11. 模型从训练框架到边缘设备上跑起来，中间要过哪几步 手写题是 NMS：给一组框和置信度，写出完整流程。他写得挺快，因为部署的时候天天跟这个打交道。 第 3 题他卡住的地方，我觉得是全场最真实的几分钟。 面试官问"BN 在推理的时候是什么行为"，他第一反应答的是"推理的时候不做 BN 了"。说完自己觉得不对，停了两秒，改口： "不对，推理时还是要做归一化，只是用的不是当前 batch 的统计量，是训练阶段存下来的那套均值和方差。这块我实际部署的时候是走工具导出的，统计量那部分我没自己写过，但我记得导出的时候那几个参数是跟着权重一起走的。" 面试官没为难他，点了句"知道用的是滑动平均那套就行"，继续往下问了。 第 8 题 mAP 他也答得不利索，只说出"各类别 AP 取平均"，AP 那条 PR 曲线下面积的部分他说"我平时是看工具输出的数，具体积分那步我没手算过"。 这两处他出来以后很懊恼，跟我复盘说"这俩是最基础的，我不该答成这样"。 我说：你答得不算好，但你没编。 "用的不是当前 batch 的统计量"这句话你说对了，后面那句"我没自己写过"也说对了——面试官要的就是这个边界，他最怕的是你顺着往下编。 技术二面 二十来分钟，就一个场景题： "模型在你这边测试集上 98%，上线到产线只有 80%，你怎么查？" 他没背答案，按自己干活的顺序讲：先确认线上线下预处理是不是一致（resize、归一化参数、通道顺序这三处最容易对不上），再看现场采的数据分布和训练集的差异（光源、来料批次、相机角度），再看漏检集中在哪一类——如果是某一类集中漏，大概率是这一类样本不够，回去补采补训；如果是全类都掉，多半是前面那两个环节的问题。 讲完他补了一句："还有一种情况是模型根本没换上来，跑的还是旧版本，这种我第一时间会先确认。" 面试官说"你这个顺序是对的"。 主管面（不太聊技术） 为什么想换、能不能去长沙、有没有读博打算、期望薪资、家里什么意见。 "有没有读博打算"这题他答得直接："没有，我想在工程上往深走，不想再回学校了。" 结果：定级 D3，base 长沙，计算（鲲鹏/昇腾）方向 硕士 + 两年对口经验，D3 是正常档位。他没往上冲，也没被压。 出结果那天他跟我说："我最后悔的不是没早点投，是那两年我连查都没查过，就信了一句话。" 他自己总结的三句

• 别让别人一句话替你决定两年 —— 说那句话的人没去过，也没替你承担过后果
• 面试官不问你发了几篇论文，问的是模型跑起来之后发生了什么 —— 精度掉了你怎么查、数据从哪补，这些只有做过的人答得出来
• 基础的题别靠工具 —— mAP、BN 推理这些我天天看工具输出的数，真被问到就露怯了，这是我最亏的地方 最后照例把门槛说清楚，免得白激动：OD 是社招，必须已毕业、有毕业证学位证（学信网可查），27 届和还在读的同学暂时投不了，等拿到毕业证再来找我。

我是帮他看方向、陪他过流程的 HR，坐标科锐国际。方向是全覆盖的：云计算、终端、计算（鲲鹏/昇腾）、海思芯片、数据通信、无线、光产品、云核心网、GTS、数字能源、智能汽车、2012实验室、质量与流程IT；base 有西安、深圳、东莞、杭州、南京、北京、上海、成都、武汉、苏州、长沙、济南十二个城市。定级按 D1-D5 走、对标大厂 13-17 级，看机考和面试表现一起定，不是一刀切。 如果你也是做算法、做视觉、做模型落地的，别自己先给自己降一级。 评论区把你的情况发我：现在做什么 + 几年 + 是训练侧还是部署侧 + 意向城市 + 是否已毕业，我一条条回，告诉你这个方向有没有对应的岗。 不方便公开的私信我，报「姓名 + 方向 + 城市」，我帮你看匹配的方向和大概档位。 「算法方向一面高频题 + 模型部署落地问答清单」我整理了一份，评论区扣 1，私信发你。 这个系列还有 C++ / Java / Python / Go / 测试 / 嵌入式 / 前端 / 数据通信方向的上岸复盘，见我主页专栏《他们怎么上岸的》。

#求职##面经##算法##社招##OD#