华为海外留学生phd算法/开发面经

急需大米，所以把之前面试华为的过程详细介绍一下. 坐标美国加州，phd，在校园座谈会上和hr聊了聊，递了简历，回头就收到了面试。这是一个海外phd专场，所以基本去了的phd都会收到面试请求。这里要提一下，他们第一次打电话过来问我有没有时间约一下，结果就直接是面试了，并没有约时间。。因为我之前没有面试过，所以并不知道，这难道是普遍流程?

说实话我甚至不知道这个到底是什么岗位，也完全没有任何准备，只知道是消费者云市场部
第一轮问了一些比较基础的机器学习，比如激活函数的种类，优缺点；batch size的问题；列举几个optimizer，优缺点；两个小时内手写一个logistic regression发回给他。我觉得答得一般，因为也不是这个专业，自己学的平时不用也不太记得。
第二轮又来了另一个面试官，还是问了一些机器学习的问题，都是概念性的；再有就是我自己的项目介绍，cuda怎么用在机器学习上，有什么想法。
接下来就是online assessment，三道题，2个小时。平台是叫牛客网吧，跟leetcode比起来很不友好。第一题是字符串比较，相对简单，但是怎么都过不了所以tests，我怀疑输入输出格式有问题，但是找不到问题在哪，最后过了40%。第二题是一道矩阵递归，又只过了40%，这个是真不明白问题在哪。第三题属于很难的那种吧，是三子棋判断局面是否可能，若可能出现则接下去谁赢谁输。当时并不知道，现在才知道大概用bitmask dp去做可能可以。总的来说，相当于leetcodes上easy-mid，mid-hard，hard+的难度。三道题应该分别是100/200/300分，最后还是通过了，大概200分是一个bar。
第三轮技术人员面试，但是基本问的都是研究经历，就没什么值得分享的了。
第四轮是主管面试，问的更深入一些，基本还是那些问题，更多介绍了他们整个部门的情况，特别关注我们的领域和他们部门怎么联系。最后我作死讨论了一下华为的市场风评问题，回头想起来觉得不太好。。他还问了我偏向data/算法/开发的顺序，我回答的是data/算法/开发，然后他似乎勉强的说，开发很重要。。

说的是HR联系，到现在也没有下文，基本是没通过的意思吧。发出来给大家看一下，也反思一下到底什么地方没有match他们的需求，1，他们岗位偏向开发，附带ML算法；2，研究经历怎么转化为工业需求，他们要的是能上手的人，而不仅仅看中phd的学术能力；3，机器学习需要深入学习，结合实践，他们问的很基础，但是不断深入。

希望大家好运吧!
求米!