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一共进行了两面，第一面深挖简历，理论和模型方面问的比较深，算法AUC实现和搭建一个mlp层。 但面试官人很好，有不会的地方，厚着脸皮让面试官提醒了一下，总体都答上来了，一共一个小时。二面体验感很不好，也可能是网络不好，自己这边听面试官说话断断续续，但面试官人还可以，自己反应了几次，面试官也在调整，但还是听不清，整个流程我都是半猜半听回答的问题，应该更注重思维和解决问题的方式，面试完立刻联系hr，是否可以重新安排二面，结果不可以，挺可惜的。二面半个小时结束。

面的营销模型算法岗，总共三轮，全程没有问一点关于算法的知识，都是问项目，问怎么评估项目是否成功，怎么确定新模型比旧模型好，怎么判断策略有效等等。准备了很多机器学习模型的知识，结果一点没问，感觉像是在套项目经验。面试大概经历了一个月，每隔一个星期一面，效率真的太低了，体验一般

首先，我是通过我的研究生导师推荐给一个熟悉的主管研究员进入面试流程的。在这里要感谢我的导师，他的推荐让我顺利地进入了面试阶段。面试全程采用电话进行，整个过程大约持续了45分钟。面试主要包括以下几个方面：学习和科研经历:面试官首先询问了我的学习经历，包括我的专业、研究方向以及在校成绩等。接着，我们聊到了我的科研经历，包括我曾经参与过的项目和发表过的论文。感兴趣的科研方向:面试官对我感兴趣的科研方向进行了深入了解，询问了我为什么选择这个方向，以及我在这个领域的研究成果。我详细地介绍了我在机器学习和边缘计算方面的研究成果和目前正在进行的项目。过往论文实现细节和insight:面试官对我发表的部分论文表示出浓厚兴趣，追问了论文的实现细节以及我在研究过程中获得的insight。我尽可能详细地回答了面试官的问题，包括模型结构、优化方法、实验设计等方面的内容。整个面试过程比较轻松，主要是对我的学术背景和研究方向的了解。面试官非常友好，提问也比较深入，让我感受到了亚洲研究院的专业氛围。最后，我想说的是，面试准备要充分，对自己的研究方向和过往成果要有深入的了解，这样才能在面试中展示出自己的实力。祝愿大家面试顺利！

笔试：3道编程题，相当于leetcode 中等和困难难度，有刷题经验的很好通过一面：主要聊在学校里做的项目，需要详细介绍项目内容，遇到的问题，和自己在解决问题的过程中的经验二面：主要聊价值观，方法论。两次面试感觉都比较迅速，不超过15分钟

硕士应届生面试研发岗。线上面试，面试官有三个，一个是HR，一个是部门主管，还有一个身份不清楚，应该是一个技术大牛。面试大概15分钟左右，主要是了解个人经历。然后详细问了做过的课题。那个技术大牛很厉害，不管聊哪个方向，他总能挖到很细节的技术问题。最后和部门主管聊了会天，感觉他很看重自驱力和自学能力，因为他一直在问我平时看什么书，从这些书上都学到了什么。总而言之，面试氛围轻松愉快，专业深度适中。

面试岗位，视觉调试 你投简历就叫你来线下面试，估计每天有十几个来面先做一份简单的数学试卷，初高中内容都有，可以看手机，做对做错对面试结果加分不大，主要还是面试答问最重要第一轮人事面，看你简历是否真实，1问为什么选择这个公司、行业、岗位，2问会哪些技术，3问上份工作内容，4有没有offer，住哪，5如果面试失败会去找自动化工作吗面完hr说明天等结果，有回复就来技术面，没回复就寄去面试人挺多的，我去到离开看到6个来面试的，不知道能过的有几个自我总结，面试了大约15分钟，这是我第一次面试，面试不紧张对答如流，答得太快有2个地方没答好，不够沉稳，细致懂自动化技术，或有视觉调试经验，我觉得还是能过面试的，毕竟这工作不难，公司培训下就能干这次面试没过，去另一家小公司了，以后有机会还是挺想进华汉伟业的

笔试完之后收到了一面，两轮面试都是在牛客上，并且都现场出了手撕代码。一面先问了下简历，然后问了ML的一点八股，比如损失函数，metric，optimization等，通过。二面深挖了下简历，针对实习经历问的比较多，问了前沿技术，没怎么答上来，后来反问面试官想要什么样的人，说是希望对前沿技术跟踪比较勤快的人，感觉可能是因为这个原因导致Fail。二面5天后显示返回人才库。