初面主要是问项目细节，如何建模，算法中很细节的都会问。笔试主要是运筹学建模，有写代码的题目，一天内完成。个人感觉题量不大，但是需要有一定运筹学背景。马上要终面，回头再分享。

挺好的，面试hr非常温和有礼，可是有好几个问题没答上来，代码题也没撕过

l两轮面试，面试官很友好，主要是针对简历内的内容进行问询。

收到了面试通知，询问hr形式为腾讯视频，之前听说会针对OR问题展开很详细的提问，如VRP问题的约束都有什么代表什么意思，问题深入细致，因此需要对自己的项目了解深入，同时对基础知识掌握全面。但是否会对机器学习方面提问还未知，但目前的其他面试来说二者联系紧密，建议都复习一下。

只是去实习，所以要求不高，主要问了过往的项目和学习研究经历，以及用到了哪些技术、哪些语言，是否用过相关优化求解器，确认了能到场实习的时间

一面 首先是自我介绍然后是项目介绍。介绍了一下博士期间做的一些工作，主要是计算复杂性方面的东西。然后介绍了具体的项目。针对项目中的转化提了一些问题。接着针对运筹学的相关知识进行了提问，包括线性规划的流程，检验数意义以及影子价格，拉格朗日松弛法的应用，还有列生成算法的相关内容。总之面试感觉不错。

首先是自我介绍，然后因为岗位有明确需求，面试管根据岗位需求着重问了过往经历中与岗位匹配的内容。包括该项目中，面试者是如何构建产品，构建产品的过程中遇到的最大问题是什么，如何解决？面试官人很和善，面试者的问题也很仔细的回答了，总体感觉还是不错的。

简单介绍自己的背景和经验。技术问题：面试官会问一些与岗位相关的技术问题，以评估面试者的专业知识和技能。这些问题可以涵盖编程语言、数据库、数据结构、算法、操作系统等方面。解决问题：面试者可能会被要求解决一些编程问题或算法题，以展示他们的解决问题的能力和思维方式。项目经验：面试者会被要求介绍他们在过去项目中的经验，包括项目的规模、使用的技术、遇到的挑战以及如何解决问题等。行为面试：面试官可能会问一些关于面试者的行为和工作方式的问题，以了解他们的沟通能力、团队合作能力和解决问题的态度。