据职朋热心网友分享的面试经验信息反馈，科大讯飞公司的面试流程一般分为三轮：

第一轮：HR面试，了解工作经历，项目经历还有薪资；
第二轮：技术面，项目经理面试，考察技术业务能力；
第三轮：部门经理或者主管面试，关注过往业绩以及团队管理能力等。

常见的是三轮面试，但先后顺序可能有变动；不同时期、岗位、地点的招聘进程安排也可能会有一些差异和调整。

科大讯飞fpga研发工程师面试题

一面问题：
1、你觉得前端工程师是做什么的？
2、说一下你的前端学习经历
3、大学&研究生期间学过哪些课程，觉得哪个掌握的比较好？说下你知道的数据结构
4、如果岗位调动，你接受吗？
二面问题：
1、原型链、闭包、前端性能优化
2、数据库的索引含义、用途
3、第三范式？（这个问题我一个前端才是一脸懵逼）
4、数组和链表的数据结构有什么区别？

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到了给面试官打电话，面试官到门口接进去，找个会议室坐下来，就开始自我介绍，然后争对简历写的项目经验问问题

科大讯飞中级软件测试工程师面试题

1自我介绍
2说一下研发流程，测试在每个环节中的主要工作
3在需求评审中，测试主要站在哪些角度提出问题
4怎么写测试用例的
5怎样提高测试效率
6开发提测的标准？
7对于开发会延迟提交测试或者开发按时提交但是不能保证质量，怎么解决？
8在工作中，有辅导新人的经验，具体是怎么辅导的？
9实施反馈的问题是测试对接吗，具体包含哪些类型的问题，是怎么处理的？
10怎样保证交付的功能质量？
11测试交付的时候测试要怎么保证质量
12项目上线后的问题，一般是哪几类问题，怎么样解决，降低线上的缺陷率。
13除了基本的功能测试之外，还有哪些类型的测试？
14项目组类不同的项目使用的版本不同，怎么来管理不同版本的问题
15性能测试是怎么做的？
16性能场景是怎么选择的？

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当时是大四上学期，正值秋招，但我还没有实习经历，想实习。就在很多个app上投了简历，也拿到了2个实习offer。由于家在合肥，就一直投科大讯飞的简历，没想到卡学历的讯飞找我面试了。面试当天早上突然通知我可以立即面试，当时有课所以推到下午。没想到我下午一等就是等到晚上8点面试官才有空面试。大概半小时的时间，还蛮顺利，面试官就是实习阶段我的领导。

科大讯飞人力资源助理实习生面试题

首先是5分钟的自我介绍，我没准备这么久的，就只把稿子背了一遍，大概3分钟。接下来就是问我为什么会想来合肥（大学在成都），又问我为啥选择不是本专业的岗位实习，你认为有什么优势，以及对hr工作的理解。然后ta说了好多，因为教室很吵，听得断断续续的，大概就是介绍了部门情况，又问我能不能胜任？为什么觉得能胜任？还问了啥我记不太清了。当天晚上就给我答复问我多久能来上班了。反正讯飞实习生工资都是2000左右（不加福利）。

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面试官还挺和善的，因为面的是算法岗，所以我大都不会，但是面试官还是经常笑，挺放松的，整体感觉还不错，但因为我面的不好，估计是凉了

科大讯飞hg测试工程师面试题

1、简述二叉树的过程和应用场景（因为看到了简历上的数据结构）
2、说一个你比较熟悉的算法并详聊
3、说一下awk和sed
4、测试过程主要包含哪些过程，这些过程主要依赖于什么，输出是什么
5、测试计划包含哪些内容
6、说一下你主要负责的模块
7、说一下你在项目中担任的角色和任务
8、如果我ping百度的时延很高，怎么定位和优化
9、怎么测试ping百度的网速
10、对python的了解程度，装饰器了解吗
11、python为啥比其他的语言性能要差，因为什么
12、为啥python更适合作为脚本语言
13、测试的目的是什么，除了尽可能多的发现问题外
14、给定一个角度，范围是（30度，120度]，请设计用例
15、有没有做过单元测试
16、有没有了解过机器学习、深度学习

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有三面
一面是HR面，主要围绕简历基本信息、岗位专业问题、论文深挖、场景题等。
二面是部门经理面，进一步深挖论文、前景方向、机器学习题、深度学习框架题，同时考察对讯飞岗位的意向度
三面是直属主管面，考察项目、算法、编程，同时评估候选人是否适合入职团队。

科大讯飞算法工程师面试题

1.描述一下你熟悉的一种深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）的工作原理。
2.请解释一下卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用。
3.请详细介绍一下你在简历中提到的一个项目，包括项目目标、你的角色、使用的技术和遇到的挑战。
4.未来3-5年内，你的职业规划是什么？你如何计划实现这些目标？

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初面一对一视频面试，首先做自我介绍，介绍了自己的工作经历、项目经验以及掌握能力。然后面试官开始提问，提问的主要内容是围绕项目展开的问题，对算法优化、DSP核间通信等问的比较多，其次就是一些包括跳槽原因、薪资期望等。面试大概一小时，面试官和蔼可亲。

科大讯飞dsp软件开发工程师面试题

1.2.1 算法优化
SIMD如何能够提升效率，在ARM上实现的原理(arm上有支持SIMD的寄存器和支持单指令多数据的架构)
1.2.2 DSP核间通信
1.2.3 Cache的优势以及如何为什么需要cache
1.2.4 音频处理框架如何搭建，多线程如何实现，临界内存保护的方式
1.2.5 Aes67协议的实现原理
1.2.6 Makefile以及Linux gcc编译的流程

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