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商汤科技

SenseTime算法工程师
难度 ⏱ 3-6 weeks📋 5 轮面试ai-engineerFull-time

商汤科技算法工程师的面试流程以其高学术门槛和深度的技术探究而闻名。作为人工智能领域的先驱，特别是在计算机视觉 (CV) 和大语言模型 (LLM) 领域，商汤寻找具备卓越研究潜力和工程实现能力的候选人。该流程通常涉及对学术论文（NeurIPS、CVPR、ICCV 等）的严格审查，随后进行 3 轮技术面试，重点关注数学基础、深度学习架构以及模型部署优化。候选人需要能够推导复杂的优化公式，从零开始实现神经网络层，并讨论在边缘设备上进行模型量化和剪枝的权衡。商汤看重“求真”和“坚持原创”，评估候选人是否能在保持务实的工业应用方法的同时，为前沿 AI 突破做出贡献。

学术卓越：高度优先考虑拥有顶会论文发表或重大 AI 竞赛获奖经历的候选人。数学推导：必须现场推导优化算法（SGD、Adam）以及反向传播公式。部署重心：评估在模型压缩、量化以及使用 C++/CUDA 进行高性能推理方面的经验。商量 (SenseNova) 见解：关于商汤自有大模型系列的架构和微调技术的探讨。原创思维：评估从第一性原理出发思考问题，并提出超越 SOTA 模型的新颖解决方案的能力。
SenseTimeAlgorithmComputer VisionDeep LearningLLMModel DeploymentC++CUDA

面试流程 (5 轮)

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简历筛选与成果审查Resume Screening & Publication Review
⏱ 1 week

资深研究员和招聘经理会审查您的简历，看重学术背景和研究深度。他们特别寻找在顶级 AI 会议或期刊上发表的第一作者论文。对于社招候选人，他们会寻找高影响力的 AI 产品或在大规模深度学习基础设施方面的经验。入围候选人可能被要求提供研究贡献摘要或开源实现链接。

💡
  • 突出您的研究方法论：清晰地陈述问题、您的新颖方法以及相比现有 SOTA 模型的改进。
  • 提及在商汤内部或开源平台（如 OpenMMLab）方面的任何经验。
  • 量化您的工程影响力：“在 mAP 下降不到 1% 的情况下将模型体积缩小了 4 倍”或“实现了一个自定义 CUDA 核，将训练速度提高了 30%”。
  • 研究商汤的“商量”大模型战略，展示您与公司当前方向的一致性。

常见问题

  • 您能向我介绍一下您 CVPR/NeurIPS 论文中最显著的贡献吗？
  • 为什么选择商汤？您的研究专长与我们目前关注的生成式 AI 或智能驾驶如何契合？
  • 您遇到的最困难的训练瓶颈是什么？您是如何在系统层面进行诊断的？
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