牛客逛了一圈没有看到类似的面经，就分享一下。lz港校cs phd，非主流生物方向。找了一圈quant的实习，没有相关实习经历，research也不太行，基本都在简历就挂了，akuna上海挂在第一轮电面，大城堡投了两次终于被捞起来，上个月给了一个电面，上周又面了一轮，然后挂了。  一面小哥是刚毕业的牛津统计phd，ml方向，聊了十几分钟简历项目，然后开始问线性回归，解析解是什么，如果样本数量n很大不能同时放进内存怎么办，分成几部分来算，为什么可以这样做，因为XTX是dxd的矩阵。如果两个变量0.999相关，权重会如何分配，如果是lasso 和 ridge分别会如何，实践中如何选择保留哪个变量。如果在x加上噪声，会怎么样，分别从直观感受和推导上说，最后一直说到给x加噪声可以起到和正则化同样的作用。 二面是刚毕业的牛津数学phd，俄罗斯小哥。先聊了二十分钟简历项目，然后问一堆数据复制一遍，mean和variance会不会变。接下去本来以为会问数学，结果问了两道算法，都不用写代码，口述思路。先是求第n个斐波那契数，时空复杂度，然后问了如何优化，说了矩阵快速幂，问了一些具体的做法。然后是给定一堆x，求y使得 sum|x_i-y| 最小，随口说了mean，面试官说是median，然后问怎么median，先说了排序，又问怎么优化，说了quick select，然后让对比quick select和quick sort。