先做了自我介绍，然后开始问项目，会一点点的问下去，挖内容，后面会根据你回答得内容继续提问比如随机森林和GBDT的区别，决策树特征提取都是什么算法，回答了具体什么算法后，会问你如GINI系数具体讲一下，然后会让你手撕一个机器学习算法，再问一些数据结构与算法的知识。

随机森林和GBDT的区别。
kmeans算法原理，手撕代码。
快排手撕代码。
决策树的原理和如何调优。
动态优化的原理简单介绍。
介绍一下transformer模型。
介绍一下resnet网络模型，残差结构是什么，有什么作用。

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基本上整个过程还是比较愉快，由于参加的是提前批，所以先进行面试。
面试一般是两轮，但是由于疫情的缘故，基本上就是两轮面试放在一起面试。
前一部分是技术面，基本上问一些深度学习算法还有计算机基础知识以及根据简历进行深挖；第二部分就是HR面试，就是问一些常规的Behaviour问题。

实习经历分别介绍一下；
每个实习经历的收获有哪些；
了解如今的技术框架吗，比如pytorch，tensorflow等；
讲一下框架细节；
还会别的机器学习算法吗；
意向的工作地方；
遇到压力怎么解决的；
怎么看待我们公司；

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30分钟左右，一轮技术面一轮hr面，没有笔试。整体流程在一个周内结束。面试官都很和善，面试体验极好。

主要围绕项目提问，深入了解细节，没问多少八股。HR提问父母工作、城市，印象深刻。

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