怀疑是KPI面:面试官迟到了+未开视频+一面20min岗位: 多媒体处理算法，面试官说是天琴实验室面试流程:1.自我介绍2.问项目背景，主要负责的部分，遇到了什么难题？ 我回答完后无反问。3.问论文。我介绍完后没问任何技术细节，没问深度学习相关八股，只问了两个非常基础的专业概念。无手撕，无主动介绍业务。反问:1. 实习生过去负责什么工作？答 模型测试和调优2. 工作偏预研还是落地？答 落地3. 如果需要落地，是否要求精通C++?答 你会吗，我看你也不会啊，并冷笑4. 对到岗时间是否有要求？答 系统上写了 （系统根本没写啊）5. 我的过往研究方向和您组里的方向不是很匹配，如果我有机会过去，可以做什么准备？答：我就是看你简历符合岗位要求所以约面试了，主要看你兴趣，我也可以给你转到别的组。（请看后续）结果:晾了两天，周五晚七点流程挂了。您要是觉得不合适，直接释放简历就好了，给我挂了我还怎么被别的组捞啊😊而且这个岗位只能投递一次。全程感觉面试官态度敷衍。

今天面试表现不佳，跟面试官聊了一下，面试官说他们很看重计算机网络和数据结构的基础，以及对前端框架的掌握程度。他说因为我的项目比较烂大街（其实我想知道到底啥项目不算烂大街，因为在学校里面其实不太接触的到实际项目）所以其实没有兴趣去问，所以考查重心会放在之前我提到的三点。然后我反倒是对于前端三件套和自己的项目比较熟，面试官问的这三个不太熟悉，所以直接踩坑。面试一次搞清楚了自己的短板挺好的，继续加油吧。另外面的美团和腾讯音乐都挺注重上面提到的这三点的，其他的他们不太感兴趣，除非你的项目很特别或者你有发论文啥的。

和之前那个大同小异，我怀疑各厂的题库差不多#携程2025实习#第一部分阅读理解。第二部分根据图表回答问题。第三步找规律，考察认知能力。第三部分是抑郁焦虑测试，大概七十多题。

#校招#写在最前面，这段话是我作为一个秋招人&一个初入职场人的一些感悟，可能有很多错误的地方，也有很多值得被喷被吐槽的地方，但出发点是好的希望各位轻喷。最近也在各种评论区里尝试解答大家的一些问题，也希望各位能够一切顺利，祝各位offer多多！作为学生身份经历了校招，也在组里一起参与暑期实习招聘。信息差真的是个很神奇的东西，在组里了解到了很多之前在学生阶段无处可问的东西。简历这个东西9本硕+顶会也会倒在简历筛选（我自己推的一个亲学弟就是这样），然后同样经历但本科和论文都不如前者的人却被筛选进了。大家对简历都是有自己的要求的，可能是大家常说的院校也可能是match的程度，所以如果不知道该准备什么的话可以试着做点match的项目。再说说算法人目前可选的道路。1. nlp/多模态/大模型：大模型的火爆程度真是让人震惊，我也看过不少算法简历几乎人人都是一个大模型或多模态相关的实践/项目，当然我也不是专门研究这个的只是自己浅显的了解过一些nlp多模态和diffusion这些东西，卷的程度应该不亚于当年的cv吧（以我的观点哈，不喜勿喷），hc就那么多大家就是强强对抗。2. 搜广推：我在去年也有幸拿到了一个大厂搜推的offer，确实不是很了解这个方向，凭借着自己对nlp的初步理解以及一个相关项目才能获得offer吧，确实是强产出的岗位，知之甚少就不说了，自身实力存在短板争取在未来能有更多的了解。3. CV：CV可真是当初的神啊，一度让人觉得没有A会都不敢考虑，我之前也算是走进了CV的门槛，但也确实是怕给太多大佬当垫脚石所以秋招确实是一个CV都没敢投，但也还是在期待它再创辉煌的那一天，什么时候能看到Kaiming He的下一篇大作。我也祝各位CV人一路走来不辞辛苦，未来一切顺利。4. ML：传统机器学习已经很少出现在大家的眼前了吧，我目前从事的就是传统机器学习这条路，天天和树模型打交道，boosting也确实是最常用到的，今天还斗胆在评论区和一位浙大爷探讨了一下，也只是希望我为数不多的经历能给后来人多一点帮助。5. 音视频、3D等等等等其他的：这些我确实是知之甚少所以就不误导大家了。最后我是一名普普通通的校招算法工程师，如果各位有任何需要可以随时滴滴，我也会尽可能帮助大家，最后我谨代表我们部门欢迎大家选择阿里淘天选择我们部门。