本文介绍2024届秋招中，北京易控智驾科技有限公司的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的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？DEM、DTM和DSM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++和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。
至此，大功告成。
