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Screening 环节
关键词：行为问题，深度学习，Transformer，线性回归
在 Screening 阶段，面试官以快问快答的形式进行了快速行为问题（Behavioral Questions）考察，包括两个常见的行为问题，面试者需要展示自己的沟通能力和团队协作经验。随后进入深度学习相关问题，围绕 Transformer 模型结构展开，考察面试者对该领域的理解深度和在实际项目中的应用。
面试者还被要求简要介绍自己主导的一个机器学习项目。面试官进一步对项目中的技术细节进行了快速提问，例如模型选择、数据预处理等。之后，面试官提出了一道简单的应用题：在线性回归模型中，出现异常的特征重要性，面试者需要分析如何 debug 并提供处理方法。最后的考题是一道与泊松分布相关的概率题，这道题目设计用于帮助面试者适应后续更深入的技术面试。
机器学习 Coding 面试
关键词：稀疏向量，稀疏矩阵，算法效率，性能优化
面试者需要从零开始实现稀疏向量和稀疏矩阵的数据结构。国人面试官希望面试者能设计出高效的存储和操作方法，重点考察了面试者的算法优化能力和代码实现效率。整个过程顺利进行，面试官对面试者的表现表示认可，并表示这种设计对于大规模数据处理系统至关重要。面试者成功通过这一环节。
机器学习设计面试
关键词：广告点击率, P_click 预测, 模型评估, 特征工程
设计环节聚焦于广告点击率（P_click）预测模型。面试官对面试者的设计思路进行深入讨论，特别强调模型评估和特征工程在实际广告系统中的应用。面试者需要结合实际案例，说明如何选择特征、如何进行数据预处理以及如何处理点击数据中的不平衡问题。尽管面试者提出了一些创新性思路，但因在细节掌握上稍有不足，未能满足面试官的期望，最终未通过此环节。
编程能力面试
关键词：算法设计, 代码洁净度, 编码效率, 技术代码质量
面试官提出了两道编程题目：“益尔骑”与“乌瘤”，这两道题目涉及算法的实现和复杂度优化。面试者需要编写高效、整洁的代码，同时确保逻辑清晰、变量命名合理。尽管面试官对面试者的代码风格提出了较高要求，面试者在代码洁净度方面未能完全达到期望，因此未能通过该环节。面试官指出了代码中存在的潜在优化空间，例如数据结构的选择以及减少代码冗余。
行为问题（BQ）面试
关键词：项目经验, 团队协作, 沟通技巧, 工作风格
在行为问题面试中，面试者详细介绍了自己参与的项目，分享了技术细节和项目中的团队合作经验。面试官对面试者的工作风格和沟通方式表现出兴趣，并提出了关于工作优先级管理、问题解决能力的标准问题。面试官注重面试者的实际经验，以及如何在高压力环境下完成任务。虽然面试者觉得面试风格不搭，但出人意料地获得了面试官的积极反馈，并成功通过此环节。
