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易控智驾高精度地图开发工程师校招一面、二面面经

  本文介绍2024届秋招中,北京易控智驾科技有限公司高精度地图开发工程师岗位的2场面试基本情况、提问问题等。

  12月投递了北京易控智驾科技有限公司高精度地图开发工程师岗位,所在部门暂不清楚。目前完成了一面二面流程,在这里记录一下2场面试的经历。

  首先,这一次的投递同样也是在接近秋招尾声之时,于BOSS直聘上投递的;在这个阶段我一般不会主动在软件上投简历,而是看到如果有HR主动邀约,并且所在单位或岗位比较合适,就会申请开始面试流程。也是因此,虽然易控智驾也是有校招的,在软件上投递的话就相当于我没有走官网投递(但是还是做了一轮笔试的,是HR直接发过来的链接);但是面试官和HR也都说,我这个投递和正常的校招流程大致也都是一样的。

  总的来说,这一次面试可以感受到,初创企业在面试流程方面确实推进得很快,一面结束后几乎立刻就收到了HR关于二面时间的预约。而且面试官同样不会问过多的计算机八股知识,更多还是结合个人实际经历,以及岗位所要求的相关技术来开展提问的。这次的面试中,面试官也都非常和蔼,其中一面的面试官还是和自己同专业、且似乎同学校的博士师兄,他自己也说我直接喊他“师兄”就行;二面的面试官也很热心,面试刚开始就花了很长时间,仔细介绍了单位和岗位的具体情况、技术栈、发展路线等等内容,都是很为面试人着想的。

1 一面

面试情况

  • 下午17:00开始,持续30分钟左右。

  • 线上视频面试,1位面试官,为部门员工;面试官很和蔼。

  • 首先做自我介绍;提问30分钟。

提问问题

  • 在空天院的哪一个园区?
  • 什么时候毕业?导师是谁?研究方向是什么?所在课题组的大导师是谁?实验室主任是谁?
  • 主要的项目和实习经历如何?挑选几个讲一下。
  • 在阿里云的项目中,自己担任的角色是什么?主要做了哪些独立工作?有哪些成果?在算法层面,该项目有何优势与改进?花费时间最长的工作具体是哪一个环节?都遇到哪些问题?
  • 深度学习一般用什么代码实现?接触过哪些神经网络模型?在栅格数据处理过程中,用到过哪些深度学习方法?
  • 课题组提出的神经网络模型,较之已有研究有何改进?改进效果如何?应用精度如何?如何将这一模型与遥感数据结合?在遥感领域,这一模型的创新点、改进程度如何?
  • 叶绿素含量归因分析的项目有哪些工作?其中个人主要做了什么?论文发表状态如何?还有哪些论文?毕业要求如何?
  • 介绍一下本科的地图导航实习项目。其中主要负责什么内容?有哪些实习成果?其中的界面可视化是如何实现的?都实现了哪些需求?
  • 介绍一下滴滴的实习项目。其中主要负责什么内容?有哪些实习成果?其中的路网匹配工作与前端项目工作主要做了哪些内容?应用结果如何?
  • 遥感方面的项目是组内的项目吗?是不是和企业相关的工作?
  • 毕业论文的内容是什么?为什么研究生阶段有这么多和叶绿素相关的内容?是专硕还是学硕?
  • GIS方向的实习主要集中在本科,是为什么?研究生阶段主要都做了些什么工作?
  • 对于读博和工作是如何看待的?个人对于职业发展与规划是如何看待的?对于算法和开发方向如何取舍?
  • 研究生阶段的项目主要偏向应用、开发方向,对于算法的接触如何?
  • 对于点云数据的了解如何?矢量数据和栅格数据哪些接触更多?
  • 对于自动驾驶方向的职位了解如何?对于自动驾驶领域的发展是如何看待的?
  • 现在都有哪些Offer?三方目前状态如何?

算法题目

  • 二叉树的层序遍历。
  • 判断点和矩形的空间关系。

面试结束反问

  • 职位主要工作是不是更多与矢量、点云数据相关?
  • 职位的技术栈如何?

反馈情况

  • 面试完毕后,很快收到二面预约的通知。

2 二面

面试情况

  • 晚上19:30开始,持续40分钟左右。

  • 线上视频面试,1位面试官,为部门领导或员工;面试官很和蔼。

  • 首先做自我介绍;提问40分钟。

提问问题

  • (面试官首先详细介绍了单位和岗位的具体情况)。
  • 和地图有关的2个实习,具体都做了什么?用到哪些技术、算法?有何实习成果?学习到哪些内容?
  • 本科期间关于点云数据的项目,都做了什么?具体有什么成果?
  • 滴滴实习期间完成的主要工作都有哪些?其中个人独立完成的都有哪些?详细介绍一下这些工作的具体情况、技术栈等。
  • 滴滴的实习中,是如何对比不同路网数据之间的差异的?空间距离是如何计算的?如何界定是否有偏移?对于有异常的数据,是如何处理的?投影是如何实现的?投影的原点在哪里?是否用到了投影分带?用link表示路网时,是用道路的中心线还是边界线来表示?
  • 滴滴的实习中,接触最久的这个项目是用的普通的地图还是高精度地图?你完成的工作属于完整项目中的哪一个环节?其中主要几个部分的工作是自己写的算法,还是调用的第三方库?
  • 滴滴的实习中,负责的数据是线上还是线下数据?是否接触数据的发布、上线等?
  • 滴滴的实习,目前已经多久了?从什么时候开始实习的?还做过哪些工作?前端方向的项目都做了些什么?用了哪些语言与技术?数据来源都是哪些?主要的数据类型与数据格式如何?
  • 本科的实习中,主要做了哪些工作?有哪些实习成果?最终实现的是一个服务,还是一个工具或软件?
  • 本科的实习中,地图数据来源是哪里?数据的空间范围有多大?如何实现分层设色?地图数据中都有哪些属性信息?是否实现了地图数据的金字塔功能?地图的缩放是怎么实现的?地图数据的缩放过程是否会卡顿?
  • 在各类实习中,一般一个项目是有多少人一起合作?自己撰写的代码量有多少?
  • 是否了解地图数据的基本格式、数据规格等信息?高精度地图和普通的地图有什么区别?
  • 本科的点云课题项目中,具体做了哪些工作?点云数据是如何处理的?用到了哪些算法?实现了哪些需求?不同的空间建模算法原理如何?
  • 对于DEM数据的了解如何?DEM数据是如何生成的,其中涉及哪些空间算法?DEMDTMDSM有什么区别,都是如何获取的?
  • 自己了解哪些与矢量数据相关的空间算法?这些算法的应用场景有哪些?
  • 对于栅格数据的了解如何?栅格数据的定义是什么?用过哪些栅格数据相关的算法?如何实现栅格转矢量数据,是否写过相关的算法?
  • 如何基于DEM数据求取坡度与坡向?对于空间分析算法的开发有何经历?
  • 研究生阶段的毕业课题如何?这一课题的应用场景如何?为什么要处理反射率数据?
  • 研究生阶段的产品生产项目经历如何?都写了哪些代码?
  • C++Python哪一个更熟悉?

算法题目

  • 无。

面试结束反问

  • 岗位是不是对于矢量数据相关的算法与开发经验具有一定要求?
  • 岗位对于算法与开发的倾向是如何的?

反馈情况

  • 面试结束1个月左右,一直未有回复。

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