1. 自我介绍   2. 选一个简历中的项目讲   3. 项目中自己参与的工作   4. xgb，gbdt，bagging，boosting，正则化，过拟合，聚类，LR，还了解什么别的机器学习算法，数据结构，常见的排序方法和其时间复杂度   5. 假定一个场景，要求给出一个solution   6. 写题：最长无重复子串，输出子串本身   7. 反问      总结：再次称赞微软的面试官人很好，很尊重面试者，也会引导和控制面试节奏，无论面试是否通过都能学到东西。这次我在讲项目的过程占了比较长的时间，从头到尾介绍了目前在做项目的workflow，但是对于自己所参与的部分，确实不够深入（其实也跟自...

1. 自我介绍   2. 讲实习中做的项目   3. 讲自己参与的部分   4. 写一道mid题：字符串相乘，在面试官提醒下大体思路对的，但是还是没写出来   5. 口述一道easy题：找叶子结点的最小深度   6. K-means优缺点和优化，SVM， LSTM和RNN的区别，xgb的特性和实现细节   7. 反问      总结：微软的面试官人很好，不会的地方会提示和鼓励，面试体验佳，但是自己太菜了，没好好准备呜呜，题没写出来，八股文也跳过了两点，所以最后还是挂了      不足：1. 项目准备太不充分，对自己的项目内容表达混乱，没有条理，没有整体的梳理过自己实习参与的内容        ...

一面：   1. 讲项目   2. 聊简历上的个人信息   3. 聊推荐相关项目细节   4. xgboost论文中关于节点分裂的实现细节，优化点，Shrinkage等      二面：   1. 讲项目   2. 深挖特征工程细节   3. 项目发散：有什么改进点和优化思路   4. 写一道easy题      三面hr面：   1. 聊实习   2. 如何看待快手和抖音   3. 如何看待长视频和短视频      hr面后当晚收到口头offer，快手的一系列面试效率真的很高👍   决定去老铁厂学习一波啦

1. 自我介绍不好，时间太短，基本没有内容，没有体现出自己的优势，也没有正确引导面试官到自己熟悉的领域   2. 紧张，不从容，不自信，面试时候谈吐磕巴，有些合理的交流和请求也用了不自信的语气讲出来   3. 代码环节和面试官的交流过少，有出现尬住的情况，应该先讲清楚思路再写   4. 对自己做过的实习和项目讲的思路不清晰，让面试官听了有疑惑   5. 代码风格不好，有时候写出冗余的代码让面试官皱眉头      推荐给自己和大家的一些方法（来源：程序员库森）   1. 自我介绍注意事项    自我介绍部分是非常关键的，用1-2分钟介绍下自己，突出下自己的相关亮点，有几点要注意：      面试...

1. 先自我介绍（没有准备自我介绍导致随便说了几句戛然而止让面试官很诧异）   2. 问为什么19年毕业，20年才入学，中间干什么去了？（实习，考研）   3. 为什么选择前两个实习，从数分转算法的想法？   4. 学过哪些相关的课？   5. K - means过程（项目里有写），如何优化初始K个代表点的选择（没答很好）   6. 介绍自己做过的最感兴趣的项目？过程，运用的工具，算法，评价指标   7. 决策树，RF，GBDT的原理和区别，特点，弱学习器和强学习器，偏差和方差   8. ML和DL哪个掌握的更多，答ML（紧接着开始问DL）   9. 手写LR推导（磕磕绊绊在提示下勉强写了） ...