本文经AI新媒体量子位（公众号ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处。大多数学生在申请工作之前都会经历实习过程，因此面试是必不可少的。Reddit上一位NLP领域的研究生问了这样一个问题：researchinternshippositions面试时会问什么问题？这些问题主要考你自己的经验，或者对领域的了解程度？Google面试经验分享|附资源》>想必这个问题也反映了大部分同学的心声。那么Reddit网友给出了怎样的答案呢？Reddit网友分享了自己的面试经历。网友hyhieu参与了第一届GoogleBrainResident项目，他在评论。首先，大部分所谓的“研究访谈”（researchinterviews），意思是“告诉我你过去的研究项目”。我觉得这个技巧是为了吸引面试官的注意力，因为在面试中在这个过程中，没有足够的时间做任何真正的研究，准备好应对一些棘手的问题，例如，面试官可能会问“为什么在NuerIPS2019论文中使用XYZ？我认为UVW会更好用。”其次，《软件工程》的面试题都差不多，虽然跟AI关系不大，但还是会继续问这些问题，你只要去LeetCode，或者你喜欢的任何网站，并且解决足够多的问题就好了，我想大部分researcher都不会关心你在“软件工程”上的表现。谷歌面试经验分享|附资源》>网友mrpogiface最近参加了谷歌的面试，今年夏天将加入谷歌大脑团队实践，他分享道：一共3轮面试，都是电话面试。首先谈谈我的研究和论文，包括为什么这个领域很重要，有哪些未解决的问题，我做了什么，应用等。这是最简单的一轮，因为我可以聊几个小时而且我喜欢我的研究。然后，我被问到一些非常基本的机器学习问题，都是关于监督学习的。第二次面试看起来更像是一次普通的ML面试。他们问了一个相当复杂的NLP问题。我讨论当前SOTA的最基本解决方案，更多技术方面，但没有代码。第三轮是普通的谷歌编码面试。我的背景是数学，但他们没有问任何“棘手”的数学脑筋急转弯，或任何古怪的数据问题。这都是非常标准的机器学习/深度学习的东西。准备工作很困难。但如果你擅长机器学习课程，并且看过文献研究等，应该很容易通过面试。Google面试经验分享|附资源》>网友ajayrfhp也说：这要看公司本身了，一般机器学习和数学一般都会考，公司不希望你是AI领域的全能专家。高级面试题会根据你的背景和你参与过的项目量身定做。谷歌面试经验分享|附资源》>资源分享Qubit也为你整理了一套AI相关的教程和资源，希望能给你带来帮助。哥伦比亚大学应用机器学习课程2020博客：http://www.cs.columbia.edu/~amueller/comsw4995s20/schedule/GitHub：https://github.com/amueller/COMS4995-s20视频：https://www.bilibili.com/video/av86820508《剑指Offer》TopicSummary&常见考题总结（Python实现）GitHub：https://github.com/shenweichen/coding_interviews免费中文深度学习课程，北大同门课程视频本科生：https://www.bilibili.com/video/av88056282/课程PPT：https://pan.baidu.com/s/1dN4NUtDs-tXLvGyKEO1MFQ提取码：126a书籍推荐：《自然语言处理》GitHub：https://github.com/jacobeisenstein/gt-nlp-class/blob/master/notes/eisenstein-nlp-notes.pdf即将进入春招阶段，无论是实习还是正式岗位，你准备好了吗？传送门https://www.reddit.com/
