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一共经历了三面挂在最后一面，如果过了的话很快就有人follow-up安排下一轮。一面：一面是一个非常phd的小哥，因为我是学数学的，所以问得非常深，概率和随机过程要从测度角度解释，大叔定律的证明（特征函数），delta方法及其证明。 然后是一些和业务结合的A/B testing，focus more on Statisitic assumptions and model set-up，当你抛出一个方法的时候会追问原理甚至证明，现象必须用数学定理/公式解释。但是小哥哥人非常好，会给你hint，帮你拆解问题，如果没回答好会告诉你如何分析。 二面和三面都是从简历出发，讲项目及其一些发散的问题，二面后有一个非常简单的笔试，三面没有展示出自己的优势所以挂了。大家加油。

问推荐系统算法经历，本人的NLP项目中的难点-答曰如何设计融合算法，参数思考NLP项目常见困难？我随便说了些超参数权衡问题召回算法有哪些？没答出来应该是协同过滤向量化召回和深度树匹配模型。没复习这个问机器学习项目经历，GBDT等，需要Python写过过拟合等一般常见机器学习问题，然后做了一道编程题圆桌会议没写对，面试官说大致看了一下有瑕疵差不多没什么问题了离线，面试时间共40分钟。