首先是培训部经理和我电话面试了一个多小时，然后问了我一些专业方面的问题，比如说ct 的基本构成，x线产生的原理等，然后根据我的简历发散性的问了一些问题，比如说我说我是班上的心理委员，他就会问我平时心理委员的职责是哪些，我觉得主要是要能够放得开。然后第二天接到了线下面试邀请。
我周六去的，是人事部的hr和部门经理已经面的我，首先让我做了技术性的几个题目（很难，我正确率20%，但是不影响）然后让我自我介绍然后部门经理问了我很多专业上的问题，比如实习中遇到的一些难处，和书本不一样的地方。
然后人事部hr问了我很多关于性格，兴趣爱好，以及优缺点，的问题。然后就让我走了

1,简述x线的产生原理
2，空间分辨率和密度分辨率的区别和联系
3，x线观察心脏可以观察哪些结构
4，公司哪种人你最不喜欢
5，如果老板让你做你不喜欢做的事，你会怎么办
6，说说自己的优缺点

在递交网上申请后，收到笔试链接和群面链接。
我们这一组群面同学大概有8-10人，加上面试官共有14-15人。分下来一个case，无领导小组讨论20min，将现场同学随机分为两个组，每个组讨论的时候分别有2-3名面试官旁听。结束后两个小组由reporter进行报告，后可以向对方组提出问题，时间总共进行1.5小时。

针对case的一些问题
对各组表现较为突出的同学进行提问，其次还对表现并不突出的同学提问，询问他们对本场群面结果的看法，有一点点压力面。
有英语提问

根据简历来问问题，总体感觉还不错，问的问题也比较基础，面试官很和善，体验还不错。先是自我介绍，接下来问项目，有项目背景，为什么做这个东西，以及我所遇到的问题。

1.技术面
1 自我介绍
2 对于两个项目简单介绍一下他的背景，以及你所做的工作（为什么要用Hardy空间，和傅里叶又怎么扯上关系的？）
3.最优化算法讲一两个你会算法
4.Python会吗 c++会吗
5.深度学习里面你现在可以了解几个算法，可以介绍下吗？
6.对他们公司和岗位的理解（提前了解他的工作职责很重要）
7.对他们公司进行提问。
8.我回答的涉及到EM算法，（最优化算法中的）梯度下降法，用C实现支持向量机，fisher判别器 主要会MATLAB， Python会一些.

一共三次面试
一面，电话面，主要问了下项目，了解了下个人求职意向，十几分钟
二面，技术面，针对项目发散延伸，问了很多细节，面试官很好，40分钟
三面，hr面，主要问个人家庭情况、性格、学生期间经历等

1、项目都是自己独立完成的吗
2、常用接收机的架构，会设计吗
3、天线隔离度和滤波器抑制度的关系
4、低噪放如何实现宽带放大，难点在哪
5、用什么仿真软件，几个软件的优势和区别

1面 电话面试 30min
1、自我介绍
2、yolo中正样本和负样本如何定义的
3、如何提高模型的泛化能力
准备项目PPT 问一些深度学习 视觉 机器学习的基础知识 coding
主要是针对简历中的项目具体问，精确到每一步为什么这么做

C++中，指针和引用
如何解决长尾分布（数据不平衡）
concat和add区别 各自使用场合
Transformer中为何使用多头
LN和BN的区别 为何Transformer中使用LN
sift和surf区分 各自定义作用我项目中为何用surf
讲讲K means 聚类算法
Python中reshape和transpose的区别

一面直接给了视频面试，主要问关于软件开发的问题，偏向操作系统，数据结构方面以及C++编程相关问题，包括sql相关概念，程序内存分配模型，static关键字作用等相关知识。

1.static关键字作用
2.sql包括哪些容器，vector的原理是什么
3.你对类与对象的编程有什么看法，什么是封装继承多态
4.程序内存分配模型是什么，什么是堆栈
5.顺序表和链表的区别
最后现场手撕代码要求写一个检查链表中是否存在环程序，很经典的编程题网上都有相关答案。