Uber ATG三番 perception engineer oncampus+onsite面经

computer vision engineer 面经。职位是十月初在校园招聘会上投的,经过一轮oncampus面试和5轮onsite面试,时间有点久远了。

oncampus:
leetcode原题,trapping raining water。用的dp做。follow up:怎么并行化处理很长的数据(随便扯了一通),show了下做的project的demo。

onsite:
面的非常cv,应该是和具体的职位有关。
第一轮,天竺hiring manager,问简历和project,问publication的具体idea和实现。还问了很多object detection相关的知识(比如Faster R-CNN和YOLO的区别),检测小目标的技巧,训练数据不够怎么解决。以及双目视觉相关的知识,怎么从stereo camera还原物体的深度信息等等。最后问想来了之后做research还是工程。

第二轮,白人小哥,design面试。一上来问我battleship游戏有没有玩过,答曰不会。然后上了leetcode原题贪吃蛇,让白板实现(也是非常幸运了)。最后还剩下很多时间,问了怎分布式neural network训练的实现,答曰parameter server。然后白板分析了瓶颈在哪儿,最后吹捧了下他们的horovod框架的优点。结束。

第三轮,和匹兹堡office的远程面试,又是cv和无人车相关的。问简历和cvpr paper,极其细致。又问无人车里面的一些问题,如怎么预测一个目标接下来几秒的运动轨迹(胡说一通)。接下来问了很多machine learning的知识,主成分分析啊,linear regression和logistic regression区别啊。最后反问问题,结束。

第四轮,coding轮,天竺小哥。考了numpy、pytorch里面的矩阵操作(slicing啊这些),不让用for循环。白板实现后,第二题是手写none-maximum-suppersssion (NMS),(做老板project的时候写过,秒之,go through了几个test case。最后问了下video里面做object detection和多目标跟踪的知识(类似做smoothing,插值啊这些,又简单介绍了下之前水论文的相关工作),结束。

中饭,一般般,尬聊了好久。

第五轮,匹兹堡office远程behavior面试,面试官很nice,于是就坦诚的聊了30分钟,结束。

第二周通知pass,感觉ATG的office和车真高大上,面的问题很cv,也很细致,体验不错。缺点就是package实在太少,还在纠结去不去。