logo
← 返回面试流程列表
P

Propeller Aero

计算机视觉工程师
难度 ⏱ 4-6 weeks, extended by ML-specific technical assessment📋 6 轮面试ai-engineerFull-time

Propeller Aero 是一家总部位于悉尼的无人机数据分析公司，将航测数据处理为精准的 3D 模型，服务于建筑、采矿和骨料行业。Propeller 的计算机视觉工程师工作在摄影测量、3D 重建和深度学习的交叉领域——构建将数千张重叠无人机图像转化为地理参考点云、正射影像和数字地表模型的核心算法。技术栈以 Python、C++ 和 GPU 加速处理为核心，在 AWS 上进行云端部署。面试流程遵循 Propeller 的标准结构——人才筛选、招聘经理沟通、针对 ML/CV 领域的技术挑战及小组展示、Top Grading 行为深度面试和背景调查——但在计算机视觉基础、3D 几何和摄影测量管道方面的考察深度明显更高。

核心关注摄影测量、运动恢复结构（SfM）和 3D 点云处理——不只是通用 ML技术挑战可能涉及真实 CV 问题：图像匹配、深度估计或点云分割相机几何、对极约束和多视图立体视觉的深入知识至关重要在 AWS GPU 实例上进行大规模航拍图像的生产级部署在澳大利亚地理空间行业中难得的大规模应用 CV 岗位机会
Propeller AeroComputer VisionPhotogrammetry3D ReconstructionPoint CloudDeep LearningSydneyDronesGISAI Engineer

面试流程 (6 轮)

1
📞
人才团队筛选电话Talent Team Screening Call
⏱ 30-45 minutes

与 Propeller 人才团队成员的初始沟通，讨论你在计算机视觉和 ML 领域的背景、职业目标以及对地理空间/无人机行业的兴趣。招聘人员会介绍 Propeller 的产品、CV 团队在工程组织中的角色和完整的面试时间线。预计会被问到关于你 CV/ML 经验和领域知识的高层次问题。

💡

准备工作

  • 了解 Propeller Aero 的核心技术管道：无人机图像采集 -> PPK 校正 -> 摄影测量 3D 重建 -> 点云生成 -> 正射影像和 DSM（数字地表模型）创建 -> 体积分析
  • 了解摄影测量（运动恢复结构）和 LiDAR 3D 扫描的区别——Propeller 两者都使用，但基于无人机影像的摄影测量是主要管道
  • 了解 AeroPoints：智能地面控制点，无需传统测量设备即可实现测量级精度（PPK 校正）
  • 熟悉 Propeller 的客户使用场景：矿山堆料体积测量、建筑土方工程进度追踪、工地时间序列对比

常见问题

  • 什么吸引你进入计算机视觉领域？介绍你的 CV/3D 研究或行业经验
  • 你了解摄影测量或 3D 重建管道吗？
  • 你在生产级 ML 环境中使用 Python 和 C++ 的经验如何？
  • 你了解 Propeller Aero 和无人机测量行业吗？

避免踩坑

  • 把 Propeller 误认为无人机硬件公司——他们是数据平台，不是无人机制造商
  • 无法表达为什么地理空间应用中的计算机视觉特别吸引你
  • 对摄影测量或 3D 重建概念完全不了解——这是该岗位的核心
🔒
还有 5 轮面试流程未显示解锁后查看全部 6 轮面试详情