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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。

第一面是个很nice的小哥哥，问的问题主要还是集中在简历中的项目，会问一些模型的细节以及相关的衍生问题，比如验证模型的稳定性、变量筛选的方式等；总之第一面相对还是偏技术，并没有涉及到太多业务相关的内容

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！

一面不用开摄像头，问了课题以及代码的一点基础知识，我的课题用的python，问了*args和**kwargs的作用和区别，问了论文情况二面问了兴趣爱好，并且在其中有没有取得一些成绩，详细问了课题，因为简历上写了，所以也问了matlab和c，以及职业规划

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

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。

一面：自我介绍姓名 学校 哪个院 方向 成绩 介绍项目：介绍了简历上前两个项目，重点是如何处理数据的，数据集里都有哪些参数，预测什么参数（这边确实不清楚，但是圆过去了，得补充）图像怎么去噪的（这个问题也问了，但是没具体讲）（需要自己补充）反问：公司时长，是否双休？（半小时）二面：自我介绍介绍项目：第三个项目 和第一个项目 还是如何处理的数据的 数据集中有哪些参数（我就说了三个：风力大小，功率，相对位置） 是否为预测（补充：对数据的熟悉）第一个项目：叙述了怎么处理数据的，随机切分 构建数据集 等等 多性能预测 故障预报（0/1分类问题，以后我们需要做的东西 最后做的准确率是多少，宁愿误报也不能漏报）反问： 公司待遇：14k*13+年终奖（部门效益，个人绩效完成工作） 五险一金 无加班费 （半小时）总结：完善简历里对项目的深度了解了解，写上去了 就很有可能被问到。其他根本没问八股文基础知识