最近俩月面了一些算法岗位的面试者,全部是硕士学历,两个是博士,总共大约十个人左右吧。最近的几个因为疫情是电话语音面试的。除了一个候选者比较实在,能做到有一说一,让人基本满意之外,其它人有一个共同规律:喜欢扯一些自以为高大上,然而其实自己并不懂的名词,想忽悠面试官过去。我还有印象的几个场景如下:
某人自称用 Kalman 滤波解决了无人驾驶中的车辆追踪问题,追问其使用的 Kalman 滤波的模型方程是什么,观测量有哪些,答不上来。再问什么是 Kalman 滤波,答曰就是那五个方程呗。我说我想问的是 Kalman 滤波这个东西是干什么用的,基本思想是什么,完全答不上来。
某硕士自称做过一个机器视觉的项目,完全独立个人开发,且简历中写有精通 opencv。问什么是相机标定,答曰获取相机焦距参数。问相机内参矩阵是几乘几的,直接卡壳 (我曹这也能不知道?)。问相机内参矩阵每个量的含义是什么,开始瞎扯。问 opencv 的模块用过哪些,得知 dnn 没用过,滤波没用过,人脸检测定位没用过,特征检测没用过。追问下答曰只用 opencv 读取了图像然后送到一个开源的机器视觉程序里。我!@#$???
某人说自己之前做过一个项目,用单纯形法解决了 xx 问题。问他什么是单纯形法,顿时卡壳。
大约有两个候选人吧,提到了自己曾经在项目中使用 Markov 链解决了 xx 问题。我问能否解释一下什么是随机变量,直接宕机。(会用 Markov 链的人不知道什么是随机变量,逗我呢?)
凡写有精通 opencv 的 (大约一半人),追问之下用的最复杂的功能也不过中值滤波 + 阈值分割。
80% 都有深度学习经验,只有两人谦虚地表示正在学。然而问这个项目里面哪些是自己的工作,答曰采集了数据进行训练。问交叉熵是什么,全部宕机。
看着这些候选人比我还高一截的期望薪资,我不禁陷入了沉思 ...
本人完全理解候选人在简历中进行适当美化,获得更大的通过初筛的机会的想法,但在面试的时候,还是要尽量诚实,不懂的地方要诚恳,懂的地方可以重点自我推荐。答不上来或者不知道完全不是什么丢分的事情,反倒是不懂装懂给人印象很差。我对那些面试表现平平的候选人几天以后就没有印象了,但是瞎扯的人能被恶心好久。
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