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到公司总部后等了一会儿，HR就通知美术教师进来面试，当时一共两个人，简单问了一些工作经历和学历的问题，HR的笔记做得非常详细，然后说了一下公司的介绍和大概的薪资状况，就回去等通知了，有相关工作经验的需要留下来进行教学演练。

面试效果极差，一上来就填一张信息表，涉及巨多隐私问题，二面是人事主管面，两个女的戴着口罩，特别不尊重人。先叫你自我介绍，之后谈一下你自己的优势。面试的是谷歌运营助理，他会问你岗位职责是什么。另外，一年之内这个岗位也不能转正，也不能升薪。这些都没有在boss直聘中说明，是纯纯的刷KPI。真的面试体验感很差劲

笔试难度较大，各种类型的题目，有涉及金融专业知识和时事热点面试分两轮，第一轮群面，我们组的问题是“你认为成功更有益还是失败更有益”，第二轮单面，主要针对个人简历提问，有问我的专业对这个岗位的工作有什么帮助。

我总共经历了三轮面试，在第三轮时被淘汰。第一轮是投递后的电话面试，由一个上海座机打来的，表明身份之后，先让我做自我介绍，问了一些简单的问题，就非常常规的问题，回答完毕之后当场就会给结果，说后续会有HR联系，安排下一轮面试的时间。第二轮是视频面试（疫情期间），5人一组，面试官是manager，自我介绍之后，先给我们看了一个招聘的宣传片，问了一些关于短片内容理解的问题。第三轮还是视频面试，3人一组，这次面试的人跟上一组是一致的，应该是筛选掉了2个，面试官是一个直营店的BOSS，问了一些与实际销售产品时的问题。

首先交简历后流程走的很慢，过几天让我写个网上测评，做题目（技术类），又是几天等待流程，后面通知我笔试通过，参加面试，线上面试，面试官全程无视频，仅语音，问了问题比较结合个人简历内容，我输出我的观点后，应该是不符合，所以未等到二面，也没有感谢信通知,整体流程一般，不是很理解面试面试官不开摄像头，个人面试时候有点不知道该看哪里。。。

NLP开发工程师暑期实习生 四道编程题，每道20分。前两题忘记是什么了，总之很简单类似于打卡题，第三题是吃金币，考察的应该是DFS，浪费了很长时间最后还只有27%，最后一题是观测流星雨数量，考察的是差分+离散化，最后83%。四道多选题，分数各不一样，考察的是简单的深度学习和机器学习常识。笔试第二天约面。面试上来先自我介绍。然后根据项目问问题。1. 介绍一下CRF，不要说作用，介绍它的原理，和HMM的关系。没说好，开了个坏头。2. 介绍一下项目用到的模型。正常介绍。3. 介绍一下BERT模型的结构，它和Transformer之间的关系和区别。正常回答。4. 详细介绍一下Transformer层，用了什么机制。正常回答，面试官不满意，没有继续追问，开始下一题。5. 介绍一下BERT模型的预训练任务。介绍MLM，追问mask了多少，15%；介绍NSP，没有追问。6. 还了解什么自编码模型，介绍一下和BERT的区别。回答RoBERT，正常回答区别。追问还有哪些，回答不了解。7. 讨论一下BERT、LSTM和CNN的训练收敛速度，并给出原因。回答得一般。6. 介绍一下自编码和自回归。一开始理解成Auto Chain，后面误会解除但是回答得很浅，面试官不满意。7. 介绍一下实习期间的业务。正常介绍，追问事件抽取模型的构建思路，正常回答，没有追问。8. 询问LLM的相关内容。回答做过本地知识库，追问有哪些常用的LLM，想了半天回答ChatGLM有一些。NLP相关内容的回答给面试官一种很不专业的感觉，基础知识不扎实，前沿技术不追踪。于是开始询问开发相关内容：1. Linux下查看端口占用的命令。回答netstat，追问后面的参数，不会。应该是lsof -i。2. 杀死一个进程的命令。回答先PS看PID，然后kill，追问参数，回答-9。3. 查看某一资源利用率的命令，回答nvidia -msi，和面试官说她想听的应该不是这个，但是不知道。应该是ps auxw。1. 多线程和多进程的区别。回答出了三点，没回答全面。1. 最长路径和，any to any。需要在读题后和面试官说明思路，思路被面试官肯定，最后没有实现。心里知道凉了，真的没啥心情反问，象征性地问了一下知识图谱在公司的应用。其实这种面得糟糕的情况，可以直接问”我觉得这次面试表现得不好，请问一下可以给哪些建议，我如果想胜任这个岗位需要补足哪些能力。“一点约面，五点半收到感谢信。

面试流程很正规，没有一系列复杂的登记。不知道面试官的名字，但是很想说，真的特别棒。不管是气质还是谈吐都非常nice。面试先是自我介绍、自己对岗位的了解，我面试的美术老师，在答疑时间，面试官普及了很多行业知识。交流下来，感觉和公司的职业理念还蛮契合的，整体感觉很不错，自己也正常发挥，这次面试都收获良多，期待加入~