深圳市商汤科技有限公司

当前公司业务重心已从传统视觉AI转向生成式AI，并形成"1+X"生态——母公司承担研发与供给职能，聚焦生成式AI与传统视觉AI核心技术底座，统一复用算力（SenseCore）与算法（日日新系列），同时将垂直行业应用赛道拆分为独立子公司。 - 公司推崇"高效、公正且透明的绩效评价机制"，将战略目标层层分解至部门与个人，以业务成果和价值观践行作为考核激励依据，落实贡献导向分配机制，坚持"高绩效、高回报"原则。 - 设有管理者360度评估、导师制度和智能HR系统，构建"目标-支持-反馈-赋能"的发展循环。 - 参考材料中提到"聚餐没有酒桌文化"，这一点被认为较好。 - 有离职员工评价称，实习体验较好，尤其是偏研究性部门/团队，"跟在学校氛围比较像"，但劝诫"别把实习当正式"。 - 2020年曾发生员工在健身房外猝死事件，引发外界对工作压力的讨论。

- 离职员工反馈：传统AI部门工作强度相对好些，创新业务部门普遍21点后下班。 - 加班补贴：加班到20点补贴25元，22点后可报销打车费用。 - 外包技术支持岗位实行7×24小时运维排班制，排版轮休，早班08:00-17:00，晚班15:00-24:00，凌晨不值班但实行电话on call，周末、节假日班次可调休，晚班24点下班可打车报销。 - 2020年12月，上海商汤一名47岁业务系统开发经理在健身房外猝死，警方调查排除他杀，引发公众对互联网公司加班文化的讨论。 - 离职员工评论称"加班却更多了"，并指出"普调没了，年终奖骨折"。

根据（离职员工评价），校招薪资参考如下： - 岗位类别：产品岗；月薪范围：20K上下 - 岗位类别：开发岗；月薪范围：22-28K - 岗位类别：算法岗；月薪范围：28-35K；备注：优秀人才另有签字费 - 实习工资：300-500元/天。 - 年终奖：标称3个月，但实际很多人都在2个月以内。 - 公积金比例：12%，缴纳基数为全年收入/12。 - 社招薪资涨幅一般卡30%以内。

来自离职员工评价及招聘信息： - 公积金比例12%，缴纳基数按全年收入/12计算。 - 2天福利年假＋司龄假；15天全薪病假。 - 有食堂，早餐免费，餐补600元/月。 - 聚餐无酒桌文化。 - 加班到20点补贴25元，22点后可报销打车（外包技术支持岗位晚班24点下班可打车报销）。 - 公司表示"一直非常重视员工健康"，在2020年猝死事件后对家属进行了抚恤。

- 从面经来看，商汤校招/实习招聘流程包括网申、笔试（或面试中手撕代码）、面试等环节，面试过程"硬核"，竞争激烈。

- 参考一位成功拿到商汤算法岗offer的求职者分享："商汤很硬核，不太好啃"，建议求职者做好充分准备，不要海投后裸考。 - 有离职员工建议：实习体验好不代表正式工作体验好，偏研究性部门与业务部门的团队氛围有待改善异可能较大，实习转正要慎重考虑。 - 需要注意：目前公司人员规模大幅缩减（2025年减员1,284人），各类福利、年终奖缩减严重，最新财报显示尚未回到轨道。 - 外包岗位需要留意：部分岗位为外包性质，签署第三方人力资源公司劳动合同，与正式员工在福利、职业发展上可能存在差异。

- 根据商汤科技2025年年报及可持续发展报告：截至2025年12月31日，员工总数2,472人（较2024年的3,756人减少1,284人），总流失率为13.63%。其中男性流失率14.78%，女性流失率11.06%。 - 公司管理层女性占比37%，非管理层女性占比31%，研发岗位中女性占比23%，校招生中女性占比28%。 - 年龄结构：30-50岁员工1,814人，30岁以下633人，50岁以上25人。 - 离职员工评价："业务和职场都已经大不如前""普调没了，年终奖骨折""早已没有曾经从大厂抢人的风光了，但加班却更多了""近几年人员几乎缩减过半，各类福利、年终奖都缩减严重"。 - 公司长期坚持绩效评估管理体系，强调"高绩效、高回报"原则。 - 2020年员工猝死事件是公开记录中影响较大的负面口碑事件。

- 公司业务重心从传统CV视觉识别（安防/金融视觉识别领域）转向生成式AI，聚焦视觉AI核心技术底座，统一复用算力（SenseCore）与算法（日日新系列）。 - 从面试内容来看，大模型应用落地、RAG、Agent框架、知识问答产品、多Agent协作、多模态问答、办公场景应用（PPT生成、文档撰写、论文写作/审核、财务报表处理）等是当前热门方向。 # 面经部分 ===面试流程=== 未完整描述商汤校招从网申到offer的全流程。从面经信息来看，整体流程大致为：投递简历 → 笔试/测评 → 技术面试（多轮）→ 反问/HR沟通 → offer。有求职者描述自己"投了大概20多家，只有4家跟我面试"，从投递到拿到商汤算法岗offer经历了约2个月的"打怪升级"过程。 ===面试轮次=== - 商汤大模型算法应用实习岗：共两面。 - 一面：偏基础和简历深挖，由面试官针对简历内容深入提问。 - 二面：偏多Agent、多模态和开放系统设计，针对简历实习工作进行开放的系统架构设计，并包含一道开放设计题。 - 商汤CV算法岗：面经提及"1面"、"2面"（具体内容被截断，仅展示了一面的CornerNet相关问题），说明该岗位至少有两轮及以上技术面试。 ===常见面试题=== 技术题（大模型/算法方向，/5-1）： - LoRA的原理、常见超参、一般加在Transformer哪些模块 - Self-Attention公式，Q/K/V分别是什么 - PPO/RLHF中Actor、Critic、Reward Model、Reference Model分别做什么，为什么要KL约束 - 分布式训练：常见模型并行方式，ZeRO-1/2/3的区别 - RAG原理，向量数据库、相似度计算、chunk切片策略 - 多模型动态路由：不同模型适合不同视频场景时，如何根据视频特征、任务特征、成本、延迟和效果选模型 - 系统容灾：所有模型超时或故障时怎么兜底，何时用规则引擎、何时人工干预，服务恢复后如何回切 - 能否让系统自动发现问题、尝试策略、验证效果，并自动生效和回滚 开放设计题： - 设计智能家庭安防管家：识别入侵、火灾、老人跌倒、宠物破坏等事件，路由到报警、通知、开灯、联系家属等流程。考虑视频、声音、传感器时效不同下的渐进式响应，用户用自然语言配置规则（如外卖员放门口不报警） 其他技术题： - CornerNet介绍，CornerPooling是怎么做的，怎么解决CornerNet检测物体合并为一个框的问题 行为/基础题： - 自我介绍 - Git、AI Coding、Python基础 - 基础手撕代码 - 针对简历项目经历深挖：项目流程、数据增强方法、关键技术、性能指标、个人角色与贡献 ===通过率=== 有求职者分享称"今年算法岗竞争也太激烈了，神仙打架""投了大概20多家，只有4家跟我面试"，侧面反映竞争激烈，但无精确通过率。 ===面试技巧=== - 对于简历中的每一个项目经历，需要准备充分的项目细节和实施过程，包括项目流程、数据增强方法、关键技术、性能指标和技术细节。 - 需要熟悉相关的专业知识和算法原理，如卷积神经网络、目标检测、图像增强等。 - 面试中一般会先自我介绍，然后根据简历内容展开讨论，面试官会考察编程能力、算法理解能力、团队合作能力和问题解决能力。 - 二面开放系统设计题需要展示系统设计思维，如并行/顺序流程分析、异常兜底方案、用户场景拆解等。 - 反问环节可以主动了解岗位实际业务、是否支持论文/专利、算力资源、用开源还是闭源模型等。 - 有成功拿到offer的求职者建议，可以通过刷题社群、学习群积累经验，多面试积累面试经验，有助于后续拿到心仪offer。 ===面试难度=== 整体难度评价为"困难"。有求职者评价"商汤很硬核，不太好啃"，面试内容涵盖算法原理、系统设计、开放问题、手撕代码等，考察全面且深入。面试者需要具备扎实的AI基础（如LoRA、RLHF、分布式训练等）和较强的系统设计能力。 ===面试时长=== 说明：以上内容全部基于提供的参考材料生成。部分薪资、福利数据来源于离职员工评价，可能与商汤官方最新政策存在差异，仅供参考。