從CVPR出結(jié)果之后就開始找人內(nèi)推，先后面了微軟，騰訊，阿里，最后定了騰訊ailab計(jì)算機(jī)視覺研究員的offer。
我的github（歡迎follow）：
https://github.com/ahangchen
簡歷
簡歷一定要好好做，基本信息寫清楚，論文，實(shí)習(xí)經(jīng)歷，GitHub，博客，商用項(xiàng)目，都是加分項(xiàng)，投MSRA的話還需要準(zhǔn)備中英文簡歷，所以我的簡歷投出去的時(shí)候都是中英文一起投的。
微軟
MSRA語音組（2月23日）
語音組是華工聯(lián)合培養(yǎng)的一個(gè)師姐推薦的，加了微信，微信電話面，當(dāng)時(shí)寒假，還在家里。語音組正在搞文本識(shí)別和圖文分析，一上來就問實(shí)習(xí)時(shí)間多長，想做什么樣的task，然后問了簡歷上的論文和一個(gè)項(xiàng)目，然后等消息，說等我跟老板確定實(shí)習(xí)時(shí)間了再聯(lián)系。
感覺MSRA招人都是希望盡快入職的，并且比較難轉(zhuǎn)正，有點(diǎn)像臨時(shí)工，后面就沒有繼續(xù)聯(lián)系了。
MSRA視覺計(jì)算組（3月1日）
我在官網(wǎng)直接投了網(wǎng)絡(luò)多媒體組（視頻分析啥的跟我做的東西比較match），入職時(shí)間寫的5月1日（后面跟老師討論了一下只能最早六月去）。
這天晚上在實(shí)驗(yàn)室干活，忽然有視覺計(jì)算組的一個(gè)小姐姐打電話進(jìn)來，是從簡歷池里撈到的我的簡歷，說他們想做object detection和模型壓縮相關(guān)的東西，想找個(gè)實(shí)習(xí)生，了解了一下實(shí)習(xí)時(shí)間，發(fā)現(xiàn)不match（她希望能5月入職），就說之后再聯(lián)系。
小結(jié)
- MSRA目前接觸到的幾個(gè)面試官這邊應(yīng)該都涼涼了，主要還是不match（時(shí)間和任務(wù)上）
- 簡歷要是比較突出的話，扔官網(wǎng)海投也是有被撈的希望的
- 實(shí)習(xí)時(shí)間和方向match會(huì)大大提升被撈和通過的機(jī)會(huì)
騰訊
AI Lab計(jì)算機(jī)視覺組
一面
在我們學(xué)院一個(gè)班長群問了一下有沒有人可以內(nèi)推騰訊，同時(shí)有兩個(gè)師兄說可以內(nèi)推，一個(gè)推了SNG QQ，一個(gè)推了AI iLab
AI Lab的大佬很快發(fā)了郵件給我，加了微信，約了個(gè)時(shí)間微信電話面（2月27日）
找了個(gè)平常開會(huì)用的會(huì)議室，因?yàn)閯傞_學(xué)沒啥人，還比較順利。先問CVPR的論文，問完之后稍微問了一下其他的項(xiàng)目，沒有問多少基礎(chǔ)知識(shí)，說等跟老板確定實(shí)習(xí)時(shí)間之后再聯(lián)系。
回到學(xué)校跟老板確定實(shí)習(xí)時(shí)間之后，AI Lab這邊說，因?yàn)?月才能入職，現(xiàn)在處理起來有點(diǎn)早，讓我4月的時(shí)候給他留言，到時(shí)候會(huì)有一個(gè)coding test，如果也通過了就沒問題了。
等通知。
二面
約了3月22日做coding測(cè)試，原本是用collabedit.com協(xié)作編輯器來寫代碼的，中間出了點(diǎn)故障，就改用doc.google.com寫代碼（沒高亮，不用IDE，主要看思路），兩個(gè)LeetCode上的題（沒刷到），先用小半個(gè)小時(shí)，簡單寫法做了一遍，第二題很快就OK了，然后想第一題的O(1)空間解法，一路提示下來還是寫了出來。
- 第一題：https://leetcode.com/problems/find-the-duplicate-number/description/
- 第二題：https://leetcode.com/problems/product-of-array-except-self/description/
HR面（4月3日）
3月31日騰訊的簡歷投遞就要截止了，于是跟ailab的大佬說了一下這個(gè)情況，他們就給我轉(zhuǎn)到流程里了，直接到HR面。4月3日下午，在實(shí)驗(yàn)室看論文，忽然打電話過來。主要問了這些東西
- 之前的面試感受（感覺還不錯(cuò)呀，覺得還挺適合的）
- 介紹CVPR的論文（沒怎么問細(xì)節(jié)，問了一下在論文中和導(dǎo)師的分工，還有實(shí)驗(yàn)效果）
- 畢業(yè)后的打算（工作）
- 家鄉(xiāng)在哪里，對(duì)工作地和工作內(nèi)容有沒有什么意向，如果出省如何（偏好廣東，出省也可以）
- 有沒有親屬在騰訊（如實(shí)回答，鵝廠有親屬回避制度的）
- 實(shí)習(xí)時(shí)間安排
- 課上完了沒，實(shí)驗(yàn)室有沒有什么活沒干完
- 問了一下我有沒有問題
因?yàn)樵缟鲜盏搅斯P試通知，所以我問了一下要不要做筆試，HR小哥說有空可以做一下，后面的流程比如offer會(huì)在清明后再聯(lián)系我。
不過因?yàn)檫^了提前批的時(shí)間，所以系統(tǒng)狀態(tài)里秒變不適合該崗位，內(nèi)推我的面試官微信跟我說了一下這個(gè)情況，說是要4月9日之后開始實(shí)習(xí)生招聘了去更新狀態(tài)，然后發(fā)offer給我，不過因?yàn)槭谴T士所以在AI Lab實(shí)習(xí)不一定能轉(zhuǎn)正，可能會(huì)轉(zhuǎn)到ai平臺(tái)應(yīng)用部，這邊會(huì)給我實(shí)習(xí)offer（口頭offer get√），但是如果想?yún)⒓悠渌块T后面的實(shí)習(xí)招聘流程也是可以的，然后就是希望能早一點(diǎn)點(diǎn)入職。
正式offer（4月11日）
先電話確認(rèn)細(xì)節(jié)，然后發(fā)短信和郵箱錄用函，回郵件確認(rèn)即可。
SNG QQ（2月26日）
SNG QQ在我們組開組會(huì)的周五打了電話進(jìn)來，問了論文和一個(gè)detection的項(xiàng)目，從這里開始有問一點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)了：
- Faster RCNN和SSD有啥不同，為啥SSD快？（不做Region Proposal，one-stage的）
- 訓(xùn)練加速有什么辦法？（答加大batch size，或者先adam再SGD）
- 如果加大batch size需要調(diào)節(jié)哪些超參數(shù)（答加大learning rate，增加epoch）
等通知。
emmmm等了好久沒后續(xù)，估計(jì)是把我忘了，不管了。
騰訊優(yōu)圖
我印象中好像沒投過騰訊優(yōu)圖，但是他們打電話過來。。聊了一下實(shí)習(xí)地點(diǎn)意向，表示不想去上海，就沒有繼續(xù)面了。
小結(jié)
不要海投，專心一個(gè)就行。
阿里
阿里云
官網(wǎng)投的，想著阿里這邊先拿一個(gè)普通的offer保底，然后等騰訊AiLab的消息。
一面 3月7日晚
預(yù)約視頻面試，在晚上提前搜了一下發(fā)現(xiàn)面試官是搞分布式計(jì)算的，不是搞圖像的，所以面試的時(shí)候問圖像不是很多。
- 自我介紹
- 講了一個(gè)項(xiàng)目
- 對(duì)深度學(xué)習(xí)的了解（說我在github上有一個(gè)這方面的1Kstar項(xiàng)目）
- 問了一下怎么做圖像處理，比如醫(yī)療圖像處理（把CNCC2017看過的醫(yī)療圖像處理方法全部給他說了一遍）
- 簡歷上寫了多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘，于是解釋了一波多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘
- 從論文扯了一下半監(jiān)督學(xué)習(xí)，中間講到了置信度，面試官就問對(duì)這方面是怎么學(xué)的，我說我們大一就有概率論的課
- 問了一下對(duì)正態(tài)分布的理解（往高斯模型，混合高斯模型上扯）
- 本來是要做一個(gè)算法題的，但是面試官他說他不是搞圖像的，問我出什么題比較好，我說可以做矩陣運(yùn)算相關(guān)的題啊
- 然后拿了他們現(xiàn)在在做的一個(gè)醫(yī)療圖像的任務(wù)里的一張圖片，讓我做分類，可以只寫偽代碼，也可以只寫預(yù)處理代碼
- 把副院長視覺計(jì)算課的東西搬上去寫了一通，高斯模糊降噪，拉普拉斯算子提取邊緣啥的
據(jù)內(nèi)推的師兄說簡歷已經(jīng)到二面面試官那了，等后續(xù)通知。
二面 3.21
正在實(shí)驗(yàn)室改公式，忽然打了個(gè)電話過來就開始面了
- 講了論文
- 問了CNN的原理
- 問了調(diào)參經(jīng)驗(yàn)（學(xué)習(xí)率啊，超參數(shù)學(xué)經(jīng)典論文啊，每次都忘了吹一波Facebook那篇調(diào)參論文（Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour），重要的還是對(duì)數(shù)據(jù)和任務(wù)的理解啊）
- 問了一道算法題，找出一個(gè)數(shù)組里邊出現(xiàn)次數(shù)大于length/2的元素（劍指offer的題，一時(shí)沒想到比較高效的方法，答了一個(gè)用哈希表做O(n)的，用排序做O(nlogn)的）
- 有沒有用過Hadoop, Docker這種大數(shù)據(jù)框架（我在維護(hù)一個(gè)Hbase的項(xiàng)目，將了Hbase里的rowkey設(shè)計(jì)，還講了一下畢設(shè)準(zhǔn)備用Spring boot和MongoDB）
4月5日，內(nèi)推的師兄說簡歷到HR那了。
小結(jié)
阿里云比其他研究院/實(shí)驗(yàn)室相比要容易，問的東西都比較常規(guī)，一般論文講完面試官心里就有數(shù)了，對(duì)于簡歷上相關(guān)的東西最好都熟悉一下，以免面試官擴(kuò)展提問的時(shí)候答不上。
復(fù)習(xí)方向
- 編程功底：刷LeetCode找找感覺，學(xué)好C++，走遍天下都不怕，雖然大廠都要求Python，但是阿里會(huì)稍微重Java，騰訊稍微重C++
- 基礎(chǔ)的圖像處理知識(shí)，視覺計(jì)算課，數(shù)字圖像處理課，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，都可以翻一下
- 基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)，李航的藍(lán)皮書，周志華的西瓜書，學(xué)校的模式識(shí)別課，都可以過一下
- 基本的深度學(xué)習(xí)知識(shí)，CNN，RNN，SGD，BN，各種訓(xùn)練Trick，要熟悉
- 經(jīng)典的論文：AlexNet，VGG，Resnet，InceptionV3, Xception，F(xiàn)aster RCNN， SSD，YOLO2
- 自己的論文要能夠完整地梳理一遍講給別人聽
- 自己的項(xiàng)目要知道難在哪里，效果有多好
