oppo 一面 二面凉经

时间线：8.5投递的高级算法测试开发工程师，9.3一面专业面试，9.10二面综合复试，9.13显示不通过。一些面试QA记录，供大家参考。

专业面试，一面，60 min（有两个面试官，轮流提问）

1.意向城市

2.挑一个校内项目经历介绍

3.已发表论文的创新点有哪些？发表的期刊有哪些？

4.应用场景有哪些？做到了什么程度？

5.多源数据融合做了什么？用的哪些数据？时间和空间覆盖度是多少？物理机理模型是什么？机理模型和数据建模之间怎么联系起来的？使用多少数据对未来多久的情况进行预测？

6.提出的方法在哪些问题上还可以使用？参数量多大？要准确估计参数，遇到的最大困难是什么？优化求解用的什么方法？

7.讲一个实习中的项目经历

8.你怎么理解这个岗位的工作？

9.未来规划是什么？测试方向是计划中的吗？

10.反问

反问部分深入问了工作内容，供大家参考

岗位属于oppo AI中心测试部，测试对象是手机上相关算法，比如大模型摘要、影像消除等。需要开发一些demo用于业务交付测试、横向测试和选型评测等。涉及一些科学问题和横向工作。手机厂经常软硬件分开，有主线和分支，算法主要是落在软件版本中，软件级别不断迭代。大的产品周期和硬件产品以年为迭代周期，在周期内拉平算法迭代。

从整个项目的迭代来讲的话，本岗位其实从需求这边就已经开始介入了。比如说一个软件需求来了，在规划阶段就要进行接入，分析产品需求和技术上的潜在风险点，考虑测试会带来哪些难点，并根据测试经验给产品提建议。需求阶段过后，开始规划，然后进入设计阶段，可行性验证，技术摸底的模拟测试，形成一套成熟的技术方案。版本出来后，开始评测，再进行正式测试（涉及到方案怎么测，指定数据集，设计测试工具，有哪些风险），不断打磨后再上线，出具一份比较solid的测试报告。最后还有一些闭环工作，如缺陷闭环，督促开发进行修改。

综合复试，二面，60 min

1.自我介绍

2.带领班级获得荣誉的经历？

3.研究生期间校园经历提问

4.实习经历提问。大模型选型、微调和评测的工作怎么做的？团队情况？扮演的角色？从哪些维度去准备数据？语料占比是多少？评测是怎么做的？准招率是怎么计算的，结合模型的具体例子讲一下？怎么统计问答出的语句属于什么分类？如何从技术上去解决安全问题？用提示词工程怎么实现？

5.平时团队沟通的多吗？出现大家意见达不成一致的情况，是怎么处理的？

6.论文最具有创新的点

7.研究生阶段遇到的最大困难是什么？

8.本专业方向就业和it方向就业的思考？

9.base地？

10.反问

面到最后本来还有想问的，但是面试官说还要赶下一场，就简单问了个。