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我们公众号之前发布过几篇SLAM方向求职分享:
2018年SLAM、三维视觉方向求职经验分享
经验分享 | SLAM、3D vision笔试面试问题
干货总结 | SLAM 面试常见问题及参考解答
最近知乎机器人SLAM方向知名博主(ID: 杨小东)发布了一篇新鲜热乎的SLAM面试经验,看完感觉自己就是小菜鸡一个(/大哭.gif)。
已经获得作者授权转载,原文链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/68858564
关于求职时间
我求职的时间是从19年3月底到6月初,大概两个多月的时间。可以说是19年春招的时间段(稍晚)。赶在春招找工作其实并不好,大部分公司都没有放出校招岗位,投简历很费劲。
建议大家尽量赶在秋招的时候找工作。而且要尽早投递,越早机会越大。
关于简历
简历最重要的是匹配,所以最好可以根据公司给出的JD针对性的去修改简历。把与公司匹配的、重要的信息放在简历最靠前、最显眼的位置。
投递简历最好通过内推的方式,我海投的所有简历都没有得到面试机会,惨~。
如果可以内推到部门负责人的话,
除了简历之外可以再附带一个项目简介,通过图文的方式把你做的项目介绍一下,可以更好的展现自己,也能够让负责人对你的印象更深。
关于面试
简历只是拿到面试机会的一个敲门砖,在面试的时候完全有机会展示更多的东西。个人建议最好是现场面试,可以展示更多的东西,也方便交流。
为了更好的展示,可以做一个PPT,把自己做的东西有逻辑的串起来讲给面试官,也可以带一些图文、视频材料过去。
关于面试题目
我的目标公司是做自动驾驶或者机器人的公司,共面过360、旷视、宽凳、赛格威、百度、阿里、腾讯这几个公司。每个公司的面试不太一样。一种是先让你讲项目,一般在讲的时候会随时问问题,之后再是考一下基础SLAM问题和算法等。另一种是不让自己讲项目,面试官根据你的简历去不断深入发问。下面把我遇到的问题列举一下。
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描述(扩展)卡尔曼滤波与粒子滤波,你自己在用卡尔曼滤波时遇到什么问题没有?
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如果对于一个3D点,我们在连续帧之间形成了2D特征点之间的匹配,但是这个匹配中可能存在错误的匹配。
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RANSAC在选择最佳模型的时候用的metric是什么?
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给你m相机n个点的bundle adjustment。
当我们在仿真的时候,在迭代的时候,相机的位姿会很快的接近真值。
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给你一个H高W宽的图像或者matrix,问如何去访问每一个元素,是先访问行呢?
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说一个自己熟悉的SLAM算法,Lidar/Visual slam,说优缺点。
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读Maplab,设计室内服务机器人地图更新的方法、流程。
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安装2D lidar的平台匀速旋转的时候,去激光数据畸变,写代码
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ORB-SLAM初始化的时候为什么要同时计算H矩阵和F矩阵?
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你做的工作在本质上有什么不同,贡献,创新本质上在哪里?
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什么是Essential,Fundamental矩阵?
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给定几个连续帧的带有位姿的帧,如何去测量车道线相对于世界坐标系的坐标。
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在给定一些有噪声的GPS信号的时候如何去精准的定位?
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给你xx误差的GPS,给你xx误差的惯导你怎么得到一个cm级别的地图。
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给一张图片,知道相机与地面之间的相对关系,计算出图的俯视图。
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RGB-D的SLAM和RGB的SLAM有什么区别?
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请你设计一个定位系统,包括传感器的配置、算法的流程,用伪代码写出来。
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什么是ORB特征,ORB特征的旋转不变性是如何做的,BRIEF算子是怎么提取的。
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std::vector描述一下,如何动态扩展,如何shink内存
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说一下智能指针,shared_ptr与unique_ptr
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普通指针如何实现一块内存只能有一个指针指向这种功能
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一个图,给出两个一对的若干节点对,求两个节点之间的通路。
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实现一个稀疏矩阵的数据结构,并实现稀疏矩阵的加法。
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棋盘格,每个格子角点上有一个灯,按一下周围四个灯就会取反。
开始的时候这个棋盘格上灯状态随机,问如何操作这些按钮可以使得整个棋盘全灭。
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关于如何准备
关于如何准备,各位大佬已经给出了足够的建议和资料[1-6]。
现在找工作更加注重基础了,有时间的话最好把基础的SLAM算法自己实现一遍,比如PnP、ICP、BA等;多刷基础的算法题。
参考资料
[1]泡泡机器人:【泡泡机器人成员原创-SLAM求职宝典】SLAM求职经验帖
[2]wlwsjl:SLAM、3D vision笔试面试问题
[3]wlwsjl:SLAM、3D vision求职经历
[5]Pickles Husky:CS PhD的SLAM/无人车求职小结
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