莫到用时方恨少——2020年保研面试总结

PS：以下说明是将工程（项目）与学术（论文）分开对待

A老师（偏工程）：

1. 上来先寒暄一下（家是哪里呀~）然后马上进入正题
2. 按照你的简历项目一个一个问（一定要对自己的项目表达狠狠狠熟悉）

• 项目是什么，解决了什么问题
• 自己负责了什么
• 项目/你编写的代码部分采用的模型是什么
• 最后的测试结果怎么样
• 评判你的项目结果的指标是什么

3. 论文

• 论文做了什么
• 你的贡献（老师会很在乎你有没有进行核心算法/模型的代码编写

4. 突出的爱好（老师会夸一下）

B老师（学术型）：

1. 上来先寒暄一下（家那的疫情严不严重呀~）然后马上进入正题
2. 论文

• 论文做了什么
• 你的贡献
• 用到的核心算法/模型是什么

3. 项目

• 不会都问，挑几个老师感兴趣的大概问一下做了什么以及工作量

4. 从专业课中你学到了什么

• 高等数学/数学分析、线性代数中你还记得哪些概念，实际中应用了哪些，举例说明
• 说一下对毛泽东思想的理解（ps：老师看我的成绩单上毛概成绩较高，我当时真的语塞，老师说那看来这分你是考的，不是你真正学到的o(╥﹏╥)o）

5. 你看问题的视角

• 老师可能会以某个事情问你的看法，比如阿尔法GO战胜了柯洁，你的回答会显露自己的视角，是从媒体/技术/人类发展……角度来看问题

6. 为什么要读硕士/博士

• 如果没有什么想法但还想说的好听一些，你可能要揣测一下老师的用意；如果有自己的真实想法说出来就好，老师会（from his view）告诉你硕士、博士的区别

7. 喜欢看什么类型的书
8. 突出的爱好（老师会夸一下，感兴趣地会再了解一下）

 

C老师（项目+学术）：

1. 上来先寒暄一下（在家呀~）然后马上进入正题
2. 简历中的项目一个一个问

• 项目编写语言用到的是什么（千万不要说应该是、大概是这类的用语）
• 你做了什么

3. 关于ML学过什么样看课程

• 如果回答吴恩达，老师会问看到了哪里，做过课后题吗，做过哪些
• 课程专业/选修课，老师会问课上讲了什么，作业做过什么

4. 关于ML的语言

• Tensorflow、Pytorch、Keras会哪些
• 用以上语言编写过怎样的程序

5. 突出爱好（老师依然会夸一下）

总结

1. 根据我的经历，我发现不同类型（项目/学术）的老师关注点不同

• 项目型老师会对项目问得较细致，所以你要对自己的项目如何表达给他人非常熟悉，不用非得说得高大上但是我觉得起码熟练（比如事先写写草稿，简短写一下项目/论文是什么，自己的工作是什么），以及会看重你项目整体的完成，是不是草草结束连个最终的评价指标也没有
• 学术型老师会在乎你的学科基础，以及你是不是真正想做学术，还是单纯为找工作。老师会想深入地了解你看问题、思考、学习的方式（面试问到这类问题时我挺惊讶的，但是后来反思了下不得不承认学术老师的仔细与负责，老师是真的在挑选愿意从事学术的人）

2. 面试被问到基础学科的时候特别后悔与羞愧，曾经只是一味刷题，当初学习的时候没有花时间思考数学可以用在哪里，后来学到的各种知识与算法也没有找到与之前基础学科的联系
3. 写简历的时候本以为老师不会怎么看自己的hobby，但是在面试的时候感觉有个比较突出的爱好还是能给自己加分的，果然不管走到哪，自己的爱好都不能丢呀~
4. 几乎每个老师都会问你的问题就是会什么语言，编程怎么样，有些老师会问哪门学科学得比较好