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第一轮：电话面试

• 内容：实现Trie树，支持全匹配和部分匹配搜索。

• 特殊经历：面试官在面试初阶段对公司和团队给出了负面的评价，这可能影响了面试的气氛。

• 反思：尽管面试官的评论可能带来了压力，但能够顺利通过这一轮显示了你的专业能力和心理承受能力。

现场面试

ML系统设计

• 轮次一：设计广告转化率模型（CVR）。

• 轮次二：简历深入讨论及模型选择和实现的常见问题，面试官表现出对你背景的怀疑。

• 反思：在系统设计面试中，展示你的技术知识和解决实际问题的能力是关键。对于面试官的态度，保持专业和自信是应对的最好方式。

编程与ML知识

• 内容：讨论了机器学习的基础知识，包括梯度消失/爆炸、损失函数的不同计算方式，以及批量洗牌的影响。最后进行了编程题解答。

• 题目：根据给定的屏幕长度，计算最多可以放置的图钉数。

• 反思：面试中需要平衡理论知识的展示和编程能力的测试。面试官的指示表明他们可能在寻找更多实际经验和直接的答案，而非书本式回答。

Hiring Manager

• 内容：常规的行为问题面试。

• 反思：这一轮主要评估候选人的行为和性格特质，确保回答具体且有反映问题解决能力的实例。

XFN / Bar Raiser

• 内容：跨团队协作的问题。

• 反思：这一轮通常用于评估候选人是否能够融入公司文化和处理复杂的团队动态。你的表现似乎很好，因为与面试官的交流非常融洽。

总结

整个面试流程是对你的技术和软技能的全面测试。尽管在某些轮次遇到了挑战，如面试官的负面态度或对你背景的怀疑，但你能够持续推进并完成所有环节，这本身就展示了你的能力和韧性。对于未来的面试，可以更多关注如何有效地展示你的专业技能，并准备如何应对压力或意外情况。同时，确保在行为面试中提供具体的例子和在技术面试中展示解决问题的能力。希望这次的面经总结对你未来的职业道路有所帮助！