计算机视觉实习面经【微软/阿里/腾讯】
从CVPR出结果之后就开始找人内推，先后面了微软，腾讯，阿里，最后定了腾讯ailab计算机视觉研究员的offer。
我的github（欢迎follow）：
https://github.com/ahangchen
简历
简历一定要好好做，基本信息写清楚，论文，实习经历，GitHub，博客，商用项目，都是加分项，投MSRA的话还需要准备中英文简历，所以我的简历投出去的时候都是中英文一起投的，想要看简历的同学可以发邮件给我（聪明的你应该能在这篇文章找到我的邮箱的线索）。
微软
MSRA语音组（2月23日）
语音组是华工联合培养的一个师姐推荐的，加了微信，微信电话面，当时寒假，还在家里。语音组正在搞文本识别和图文分析，一上来就问实习时间多长，想做什么样的task，然后问了简历上的论文和一个项目，然后等消息，说等我跟老板确定实习时间了再联系。
感觉MSRA招人都是希望尽快入职的，并且比较难转正，有点像临时工，后面就没有继续联系了。
MSRA视觉计算组（3月1日）
我在官网直接投了网络多媒体组（视频分析啥的跟我做的东西比较match），入职时间写的5月1日（后面跟老师讨论了一下只能最早六月去）。
这天晚上在实验室干活，忽然有视觉计算组的一个小姐姐打电话进来，是从简历池里捞到的我的简历，说他们想做object detection和模型压缩相关的东西，想找个实习生，了解了一下实习时间，发现不match（她希望能5月入职），就说之后再联系。
小结
- MSRA目前接触到的几个面试官这边应该都凉凉了，主要还是不match（时间和任务上）
- 简历要是比较突出的话，扔官网海投也是有被捞的希望的
- 实习时间和方向match会大大提升被捞和通过的机会
腾讯
AI Lab计算机视觉组
一面
在我们学院一个班长群问了一下有没有人可以内推腾讯，同时有两个师兄说可以内推，一个推了SNG QQ，一个推了AI iLab
AI Lab的大佬很快发了邮件给我，加了微信，约了个时间微信电话面（2月27日）
找了个平常开会用的会议室，因为刚开学没啥人，还比较顺利。先问CVPR的论文，问完之后稍微问了一下其他的项目，没有问多少基础知识，说等跟老板确定实习时间之后再联系。
回到学校跟老板确定实习时间之后，AI Lab这边说，因为6月才能入职，现在处理起来有点早，让我4月的时候给他留言，到时候会有一个coding test，如果也通过了就没问题了。
等通知。
二面
约了3月22日做coding测试，原本是用collabedit.com协作编辑器来写代码的，中间出了点故障，就改用doc.google.com写代码（没高亮，不用IDE，主要看思路），两个LeetCode上的题（没刷到），先用小半个小时，简单写法做了一遍，第二题很快就OK了，然后想第一题的O(1)空间解法，一路提示下来还是写了出来。
- 第一题：https://leetcode.com/problems/find-the-duplicate-number/description/
- 第二题：https://leetcode.com/problems/product-of-array-except-self/description/
HR面（4月3日）
3月31日腾讯的简历投递就要截止了，于是跟ailab的大佬说了一下这个情况，他们就给我转到流程里了，直接到HR面。4月3日下午，在实验室看论文，忽然打电话过来。主要问了这些东西
- 之前的面试感受（感觉还不错呀，觉得还挺适合的）
- 介绍CVPR的论文（没怎么问细节，问了一下在论文中和导师的分工，还有实验效果）
- 毕业后的打算（工作）
- 家乡在哪里，对工作地和工作内容有没有什么意向，如果出省如何（偏好广东，出省也可以）
- 有没有亲属在腾讯（如实回答，鹅厂有亲属回避制度的）
- 实习时间安排
- 课上完了没，实验室有没有什么活没干完
- 问了一下我有没有问题
因为早上收到了笔试通知，所以我问了一下要不要做笔试，HR小哥说有空可以做一下，后面的流程比如offer会在清明后再联系我。
不过因为过了提前批的时间，所以系统状态里秒变不适合该岗位，内推我的面试官微信跟我说了一下这个情况，说是要4月9日之后开始实习生招聘了去更新状态，然后发offer给我，不过因为是硕士所以在AI Lab实习不一定能转正，可能会转到ai平台应用部，这边会给我实习offer（口头offer get√），但是如果想参加其他部门后面的实习招聘流程也是可以的，然后就是希望能早一点点入职。
正式offer（4月11日）
先电话确认细节，然后发短信和邮箱录用函，回邮件确认即可。
SNG QQ（2月26日）
SNG QQ在我们组开组会的周五打了电话进来，问了论文和一个detection的项目，从这里开始有问一点基础知识了：
- Faster RCNN和SSD有啥不同，为啥SSD快？（不做Region Proposal，one-stage的）
- 训练加速有什么办法？（答加大batch size，或者先adam再SGD）
- 如果加大batch size需要调节哪些超参数（答加大learning rate，增加epoch）
等通知。
emmmm等了好久没后续，估计是把我忘了，不管了。
腾讯优图
我印象中好像没投过腾讯优图，但是他们打电话过来。。聊了一下实习地点意向，表示不想去上海，就没有继续面了。
小结
不要海投，专心一个就行。
阿里
阿里云
官网投的，想着阿里这边先拿一个普通的offer保底，然后等腾讯AiLab的消息。
一面 3月7日晚
预约视频面试，在晚上提前搜了一下发现面试官是搞分布式计算的，不是搞图像的，所以面试的时候问图像不是很多。
- 自我介绍
- 讲了一个项目
- 对深度学习的了解（说我在github上有一个这方面的1Kstar项目）
- 问了一下怎么做图像处理，比如医疗图像处理（把CNCC2017看过的医疗图像处理方法全部给他说了一遍）
- 简历上写了多模态数据挖掘，于是解释了一波多模态数据挖掘
- 从论文扯了一下半监督学习，中间讲到了置信度，面试官就问对这方面是怎么学的，我说我们大一就有概率论的课
- 问了一下对正态分布的理解（往高斯模型，混合高斯模型上扯）
- 本来是要做一个算法题的，但是面试官他说他不是搞图像的，问我出什么题比较好，我说可以做矩阵运算相关的题啊
- 然后拿了他们现在在做的一个医疗图像的任务里的一张图片，让我做分类，可以只写伪代码，也可以只写预处理代码
- 把副院长视觉计算课的东西搬上去写了一通，高斯模糊降噪，拉普拉斯算子提取边缘啥的
据内推的师兄说简历已经到二面面试官那了，等后续通知。
二面 3.21
正在实验室改公式，忽然打了个电话过来就开始面了
- 讲了论文
- 问了CNN的原理
- 问了调参经验（学习率啊，超参数学经典论文啊，每次都忘了吹一波Facebook那篇调参论文（Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour），重要的还是对数据和任务的理解啊）
- 问了一道算法题，找出一个数组里边出现次数大于length/2的元素（剑指offer的题，一时没想到比较高效的方法，答了一个用哈希表做O(n)的，用排序做O(nlogn)的）
- 有没有用过Hadoop, Docker这种大数据框架（我在维护一个Hbase的项目，将了Hbase里的rowkey设计，还讲了一下毕设准备用Spring boot和MongoDB）
4月5日，内推的师兄说简历到HR那了。
小结
阿里云比其他研究院/实验室相比要容易，问的东西都比较常规，一般论文讲完面试官心里就有数了，对于简历上相关的东西最好都熟悉一下，以免面试官扩展提问的时候答不上。
复习方向
- 编程功底：刷LeetCode找找感觉，学好C++，走遍天下都不怕，虽然大厂都要求Python，但是阿里会稍微重Java，腾讯稍微重C++
- 基础的图像处理知识，视觉计算课，数字图像处理课，计算机图形学，都可以翻一下
- 基础的机器学习知识，李航的蓝皮书，周志华的西瓜书，学校的模式识别课，都可以过一下
- 基本的深度学习知识，CNN，RNN，SGD，BN，各种训练Trick，要熟悉
- 经典的论文：AlexNet，VGG，Resnet，InceptionV3, Xception，Faster RCNN， SSD，YOLO2
- 自己的论文要能够完整地梳理一遍讲给别人听
- 自己的项目要知道难在哪里，效果有多好
