首先是简历筛选，重点关注计算机视觉、图像处理的相关项目经历。接着是在线编码或笔试，主要考察算法基础与编程能力。技术面试阶段，深入考查卷积神经网络（CNN）、目标检测、图像分割等算法的理解与实现。面试官也会讨论简历中的项目细节和实际应用。最后是HR面试，评估候选人的职业规划、团队合作及文化匹配度。

详细讨论简历上的项目经历，分析候选人是否对项目的关键算法、模型、实现细节等有深入理解。
涉及一些算法理论问题，如经典的机器学习算法（如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等），以及模型优化、调参、正则化等方面的内容。
深入讨论过往项目中的算法实现细节、模型选择以及遇到的挑战。

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直接线上开视频，软件是ZOOM，整个过程都是直接线上线上交流。
先问了一些初级问题，大概五分钟就问完了，后面都是在做leetcode。
leetcode是共享屏幕现场写代码，面试官特别好，会一步步指引，从难到易，总共三道题，一道hard，第二道是中等，最后一道题是简单题。

1. 你在学校做过什么与NLP相关的项目没有？
2. 说一下你使用过的模型
3. 讲一下transformer
4. leetcode 滑动窗口最大值
5. 长度最小的子数组
6. 括号匹配

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面试过程：
面试收到邮件和电话通知在腾讯视频面试，面试官是一位HR小姐姐和技术人员（后来得知是公司创始人）。面试首先是人事小姐姐问我的个人基本情况。之后就是技术人员提问部分，主要分两部分，第一是机器学习和计算机视觉的一些基本知识和概念，第二部分主要问了简历上的项目经历，用了哪些方法，最后结果怎么样。技术人员问完大概就过去半小时，面试过程结束。

HR问题：
为什么会选择去德国留学以及为什么申请算法实习生这一岗位
技术问题：
机器学习中的主要激活函数有哪些，分别有什么特点
分别解释过拟合和欠拟合，以及如何避免过拟合现象

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