四川爱柏生物

一开始先做自我介绍，说一下自己做了哪些项目。然后问而下kaggle那个项目，面试官还亲自查了kaggle记录。想让我大概说了下思路，我说我们跑了pytorch的model zoo，他回了一句：pytorch现在有这么多新模型了？，这句话让我觉得他大概也是搞DL，应该会问的比较专业。然后问了下我怎么finetune模型的，我说我们修改了模型，同时最后结果加了一层fc（1000,17），输出结果套sigmod。 然后他问了一些模型修改的细节，之后他问我最这些model zoo了解多少，我大概吧alexnet，VGG，inception，resnet，densenet说了一遍，感觉他还比较满意。之后他问我是不是在做强化学习，我说正在边学边做，他让我介绍一下，我大概跟他说了一下Q-learning和DQN的区别，然后让我说下现在主流的RL算法有哪些，我说有sarsa，Q-learning，但是现在不多见，因为搜索空间太大了。DQN的话有natureDQN，doubleDQN，优先级DQN和对抗DQN，面试官没有再深问，最后问了下有没有目标检测方面的经验。 总的来说，面试官比较温和，也比较专业，中间还给我科普了下alexnet的第一层窗口很大，VGG的比较小。

上午群面，下午单面。群面问题是对酒店故障严重程度排序，面试氛围很好，小组讨论时有积极参与讨论的话，一般不会被刷，我们那组是十个人全通过的。下午单面主要问了问自己做过那些项目，对公司有没有啥问题之类的。会要求英语回答，但答不上来中文讲也没关系。

Apply online - 官方網站投履歷OA - Talegen遊戲 and 100+ 類似survey questionsDigital Interview - HireVue (25分鐘面試我做了一小時)。

第一轮是笔试，好像在好几个考点都有考场。楼主是在光华考点。 第二轮是经理面，一对一，中英混杂，3个不同行业的case（消费、TMT、还有一个忘记了），基本就是麦肯锡style的，你回答问题就好了。 主要看你的sense和对数字的敏感性。summer就这一轮面试（全职是四轮），所以楼主感觉还挺简单的，但是return率也就40%左右，因此后续的实习表现很重要。

这个面试其实是闲聊 一共见了三层领导 其实公司不大 但是领导挺多的 问的问题是一样的 面试的也不是hr是“高级技术经理” 招实习生需要大老板点头 真的很国企了主要是投简历的时候说专业不限 然后打电话的时候确定了这个 做了测试笔试 环节也挺多的

是招商证券来我们学校招大四的，我大二就匆忙试图找份实习，面试的小姐姐就直接拿着简历问几个问题，我简历上写了参加过财富管理大赛，她就以这个为主题问我如果一个客户有100万怎么安排，我磕磕绊绊的，然后就凉了。那时候真的是不够严肃，感觉根本不知道要干什么，充足的准备真的非常重要。是我太菜了，经历没有任何参考。

面试官就是对方公司的HR，所以专业的问题提的并不多，大概三四个人一起面试，首先每个人先分别进行自我介绍，HR会根据你的简历具体问一些问题，比如你的有关经历，还有你能开始实习的时间、对薪资要求之类的，最后就是问你对公司还有什么问题，总体难度不大。