helm.ai virtual onsite 面经 | 面试捷径 面试作弊 面试辅助 刷题求职
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公司简介
Helm.ai是一家专注于自动驾驶技术的人工智能公司，致力于开发先进的机器学习算法和软件解决方案。公司主要招聘具有Python背景的软件工程师和机器学习工程师，目标是推动自动驾驶技术的前沿发展。
面试流程
店面 (Coding)
面试语言选择：
- 尽管Helm.ai主要招募具有Python背景的工程师，但在第一轮编码面试中可以选择其他编程语言。候选人选择了C++，因为这在日常工作中使用较多。
面试时长：
- 面试全程一个小时，包含45分钟的编码时间和15分钟的提问环节。
面试体验：
- 面试官整体友善，并在适当的时候提供提示。
面试题目
题目描述：
- 面试题目设计较为复杂，包含大量代码阅读，需要阅读两个头文件和两个源文件，还有一个单元测试文件。
- 题目实际上是一个算法问题，但被包装在一个较大的设计框架中，非常容易让人困惑。
题目背景：
- 有一个基类
Game，包含完整的.h和.cpp文件。 - 有一个派生类
Game_ai_agent，也有.h和.cpp文件的框架。 - 基类
Game会接受一个std::deque<int>并计算游戏得分。 - 任务是找到一种优化的方法，以最大化玩家的总得分。
问题核心：
- 如果单独给出一个算法问题，例如“给定一组数和一些评判规则，实现最大得分的算法”，问题设置本身没有太大问题。
- 但当前题目的原始代码基于类继承，并且代码中有很多不良设计（code smell），例如所有类函数和数据成员都是
public，且不能修改。
面试难点：
- 面试中的代码设计要求在派生类成员函数中重复实现基类成员函数已经实现的一些核心逻辑，这不符合良好的类设计原则。
- 面试官似乎希望考察候选人的算法和设计能力，但由于时间限制和题目设计的复杂性，导致候选人难以在规定时间内完成任务。
面试总结
面试官反馈：
- 面试官解释了题目的设计意图，但由于时间耗费过多，候选人未能完成最终结果。
候选人反馈：
- 面试题目设计质量不高，带有很多自相矛盾的要求。
- 由于时间限制和题目复杂性，未能完成任务，可能会被拒绝。
- 总体而言，对于公司本身吸引力和题目设计质量而言，拒绝也不可惜。
辅导案例
我们的导师曾帮助多位申请Helm.ai的学员成功通过面试。导师在复杂的算法和设计题目方面提供了详细的指导，并通过模拟面试帮助学员提升实战能力。在我们的辅导下，学员能够清晰地表达技术思路，并在面试中展示出色的解决方案。
服务优势
我们的团队由顶尖工程师和行业专家组成，拥有丰富的面试辅导经验。我们提供一站式求职服务，包括模拟面试、代码优化、简历精修和面试策略培训等。通过精准的面试技巧指导和全面的经验分享，我们帮助学员快速提升面试表现，增强竞争力。不论是技术挑战、系统设计还是行为问题，我们都能提供量身定制的支持和建议。欢迎有需求的学员联系我们，助您在求职路上脱颖而出，成功获得心仪职位。
