40min，面试过程中明显感觉到更注重基础，楼主很显然基础比较拉1. 自我介绍2. 单节点模式如何设计？（上来楼主就懵了，说是为了解决同时多个类对象吧啦吧啦的，楼主表示不会）3. spark的宽依赖和窄依赖？4. union算子为啥依赖了多个分区，但是还是窄依赖？5. 讲几个排序算法，挑一个讲讲原理 （楼主讲了快排）6. 时间复杂度是多少？7. 是否存在退化的情况？8. 怎么优化？9. 还有没有更快的方法？10. 场景题：有一个user_id，长短不一，需要你来排序，你会如何设计？（楼主答了bitmap，但是讲不出所以然；又说了桶排序，还讲不出所以然）11. 介绍一下你这个AI的项目12. 深挖项目13. 大模型在输出结果之前的等待时间，在做什么？（楼主答了个投票选最佳结果，面试官告诉我不是，我答了个激活参数的等待时间）14. 除了这个工作中，还了解哪些AI技术？15. 日常工作中是否涉及到多个部门的交流？16. 怎么交流的，有没有什么问题？17. 举一个例子说一个交流阻碍的case无手撕，最近面的都没啥手撕环节吗...反问：1. 业务2. 技术栈3. 应届生的要求

1. 英文自我介绍2. 英文：对这个岗位的了解3. 英文：介绍一个学生工作4. 在项目中遇到的最大的困难是什么，怎么解决的5. 这个问题是行业通用的问题，还是自己欠缺的6. 介绍一下核心的创新点7. 有实际转化应用的项目吗8. 介绍实验室课题9. 介绍论文的主要创新点10. 介绍中国机器人大赛，用了什么技术11. 你在其中做了什么12. 视觉方面有什么可以选择的算法，最终为什么选择目前的算法13. 视觉识别的识别率14. 在技术维度的职业规划15. 在未来的三年到五年期望达到什么水平16. 怎么理解卷17. 技术专家和管理想往哪个发展18. 技术方面兴趣爱好，平时都是从哪里获取行业最前沿技术信...

整个过程很快，简历筛选，综合测评，英语测试之后，会通知安排面试，一共有三轮。第一轮是群面，说话不要怯场，如果不能hold住全场就别太张扬，表达观点，别一直沉默就行。8人一起面试，自我介绍后围绕一个题目讨论，每4人组成一个小组，各自持一个观点，选出一人汇报。汇报后面试官会挑人追问，比较刁钻，挺压力的，例如“你认为本轮该淘汰谁，为什么”，“你认为你们组谁最差”，“你认为自己是表现最好的吗”诸如此类。博主还被问到为什么自我介绍这么简短😤我觉得自己表现的一坨，但还是通过了。第二面是技术面，主要是围绕简历问问题，看看成绩，讲讲科创经历，团队合作经验，解决问题的经历等等，然后开始聊天，很轻松愉快。第三面是业务主管面，围绕简历问，然后会看你的性格怎样，是否具备解决问题能力，对这个岗位的认识怎样，你的专业水平如何，我个人觉得这一轮可以提前做做功课。华子的面试体验很不错，茶歇吃撑了(嗝)，中午麦当劳无限供应，面试官也很nice，不刁难我，走的时候还说“谢谢你今天的面试”。三轮面试3小时内就结束了，非常nice，丝滑入池，希望能泡出来，希望大家都能收获满意的offer

一对一：时长：半个小时左右1.自我介绍2.讲项目经历，包括难点，矛盾处理，合作方式3.讲实习经历，包括工作内容，遇到的困难，对工作的评价4.讲科研项目，包括难点、创新点，科研期间工作强度5.如何排解压力6.参加过哪些校园活动7.怎么评价自己8.反问环节