我的机器学习实习生面试经历——被美国一家创业公司录取了

嗨！好久没在这里发文章了。希望你看了我最近在Medium上发的文章。

下面，我将介绍我是如何成功地通过一家美国创业公司的机器学习工程师实习生职位面试的。我会根据收到的私信提问，把内容分成问答形式。

我在哪儿申请的？

我在 Twitter/X 上看到一条帖子，是一位公司内部的 MLE 分享的帖子，他们在招聘 MLE 实习生的信息。我有 ML 背景，所以相当感兴趣于这个职位，所以我把我的简历和简短的自我介绍一起发了过去。

那周我有考试安排，所以把面试定在了9月24号。

第一轮面试开始了

这次1小时的面试由一名MLE-2进行，主要考察我的Python能力。我被要求用Python解决两个中等难度的编程题，这两道题我都轻松搞定。

在回答了DSA问题之后，她问我关于NLP的问题，包括从头解释变换器架构、关于位置编码的概念问题（比如使用正弦和余弦函数），以及我之前的经历。当我回答的时候，还有一些关于“为什么”和“如何”的问题。

我觉得这一轮挺简单的，因为我大部分的问题都能回答。

裁定：入选啦！

第二轮面试

我收到了一封邮件，得知我进入了下一轮。这一轮持续了大约45分钟，由公司的AI研究总监主持。面试官是一位非常出色的人——一位印度理工学院孟买分校的毕业生，曾在跨国公司工作，还创立了后来被收购的成功初创公司。我原本预计这一轮会有更多概念性的问题。

这次讨论从RAG（检索增强生成）相关的问题开始，涉及ViTs（视觉变换器模型）、CLIP模型和SigLIP。因为我一直在使用这些模型，所以回答这些问题对我来说并不困难。还有一些概念性的问题，比如“什么是对比损失，为什么要在CLIP中使用它？”还有关于如何为一段100个单词的内容获取嵌入，以及解释编码器和解码器的架构，特别是自注意力的工作原理。我还记得需要解释GPT、BERT和Llama模型。接下来，还有关于视觉-语言模型（VLM）的问题，比如Gemma和Paligemma模型。

我发现这次面试主要测试我对深度学习的理解以及内部工作原理。特别是那个基于损失的问题，比如CLIP和SigLIP，我特别喜欢。因为我大部分的问题都能回答，所以我对自己进入下一轮很有信心。

结果是入围！

面试 — 最后一轮

我被告知最后一轮面试是和CEO进行的。查看了他的资料后，我发现他曾在雅虎、易贝和Vimaan等大型跨国公司担任技术架构师和工程经理，并且他还创立过初创公司。“维曼”是Vimaan的音译。这是最短的一轮，大约20分钟。这轮面试并不完全是技术性的，更多地讨论了我的项目和经历。更让人意外的是，在讨论了期望和公司的目标后，他说我周末会收到录用通知。

这总结了我在这家初创公司的面试体验。由于这是一个长期实习，我期待着学习机会以及更多的机会。

希望我已经回答了你们大多数的疑问。

嗨 :)