Research Scientist 面试经验分享：ML问题与分布式训练解析 | 面试准备 编程面试 面试技巧

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面试流程

在 Research Scientist 岗位的面试流程中，候选人经历了多个不同环节的考察，包括背景了解、技术问题、场景问题和编码测试。以下是具体的面试总结，帮助您更好地理解这个岗位的面试重点。

第0轮：HR 面试

核心内容：
这一轮非常轻松，HR 主要是简单了解候选人的背景和基本信息。通常不涉及技术问题，所以可以通过这轮快速进入到下一阶段。

第1轮：Hiring Manager 面试

核心内容：
时间为1小时，前半小时候选人展示博士期间的项目，Hiring Manager 根据项目提出了相关问题。后半小时，主要是一些情景（scenario）问题，考察候选人的问题解决能力。

• 展示博士项目：针对博士期间的项目进行详细讲解，是展示研究能力和项目经验的好机会。
• 情景问题：没有标准答案，主要考察候选人解决问题的思维方式和判断力。

通过我们的 面试辅导 服务，您可以掌握如何有效展示项目成果，提升问题解决的应对能力。

第2轮：ML 面试 (来自兄弟团队的 manager)

核心内容：
45分钟。该轮面试与候选人的研究方向高度相关，考察了简单的机器学习问题和一些与语音技术相关的场景问题。

• ML 问题：考察 decoder 的工作原理、常见问题及解决方法。
• 语音方向的情景问题：由于候选人有相关经验，较顺利地回答了问题。

在类似场景问题面试中，结合 技术面试辅导，您将能够更好地准备跨学科的机器学习问题。

第3轮：编码面试

核心内容：
45分钟。该轮面试主要考察候选人的编程能力，问题为经典的 edit distance，并涉及一些后续的 follow-up 问题。

• edit distance：是一道常见的动态规划问题，考察了候选人对算法和数据结构的掌握程度。

我们提供 编程练习 和 在线编程平台，帮助您快速掌握经典算法题目，提升面试通过率。

第4轮：ML 面试

核心内容：
45分钟。该轮与之前类似，考察了机器学习中的问题。这次被问到 bq 的问题，候选人稍有紧张，但仍然较好地传达了主要思路。

• bq 问题：考察了候选人对大规模数据处理的理解。

提前了解可能的技术问题并进行 模拟面试 能帮助您更好地应对突发状况。

第5轮：背景和技术面试

核心内容：
这一轮是最终面试，只有通过之前几轮的候选人才会进入。前20分钟主要了解候选人的个人背景，后面则有一些意外的技术问题。

• 技术问题：当面试官了解到候选人本科背景不是 CS 或 EE 时，问了 distributed training 和实现方法的问题。候选人由于紧张，未能完整回答。

面试准备 和 职业规划咨询 可以帮助您在面试中更有自信地处理技术问题，即使在紧张的情况下也能展现出最佳水平。

面试亮点

Research Scientist 岗位的面试覆盖了广泛的技术内容，从情景问题、机器学习原理到动态规划和分布式系统的应用。通过我们的 面试经验分享平台，您可以获取更多类似岗位的面试资料和关键应对策略，帮助您在高强度的面试中脱颖而出。