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答是“Graph Neural Network based Active Learning”，但本来这个作答不久跟我的专著老师进行谈判改了，过去的正向实质上跟抽象代数不打算一点白水系）

看你的消息来源有很多AI量化方法的境况，尽可能约莫却说却说吗？（我就挑了几个我自己来得为满意的工程项目却说了一下）

你有两个瑞典常识产权，能详实却说却说吗？这个常识产权你的参与度是多少？

你实在你来得偏于向那样的人，是来得为擅于微积分和理论还是具体量化方法理论和code？（美学后生出身的我果沦备考虑了后者）

你有在顶刊上公开样表过专著吗？（我实质上不打算，软着尾却说毕业专著的技术细节打算跟老师季末期刊）

你的code灵活开放性如何？常用的脚本语言语言有哪些？热门的机器学习框架都精通了吗？

你过去的专著什么时候结束？最早什么时候可以入职？

这一串消除急于此后，他却说对我的境况极为感兴趣，打算要进一步备实地考察一下我各全面开放性的灵活开放性。不一定可能下，他们是有一个Interview Day就跟Assessment Center来得为像的一种应征法则，就是从早到晚4到5轮应征，但是由于过去霍乱，线上就把应征分布到一整周。他答我下周应征可以吗？我最初就实在也实在太雷厉风行了，给的打算小时也之外少（因为不实在太可能周中的了，基本上上只有2.3天小时打算）。

此后在从斯图加特下回莱比锡的路上，不实在太可能是傍晚十一二点了，连着样了一大堆传真号码给我，是下周应征的MS Team请来。就让销售业务的同僚下午4，5点就人间蒸样的原则上，深深感觉到科研成果人约莫都是日常007吧。大叫我从坐车就开始念专著应征的专著。

右方的应征日程是：

1年初21日 10:00 - 10:30 sync up：不该算是自始，跟右方的应征官们认识一下

1年初21日 10:30 - 11:30 Coding Interview：code灵活开放性应征

1年初25日 9:00 - 10:00 Paper Interview：专著应征

1年初27日 13:00 - 14:00 Team Interview：在他们整个科学研究的团队竟然Presentation和相知晓

1年初27日16:00 - 17:00 HR Interview：就是再一一轮人事管理机构工作的人应征

梦幻的是，我那时候不打算碰到过这种传真应征此后就把此后所有应征小时备考虑的。一般的应征，为了节谢尔省大家双方的小时，不该是顺利完成一轮，通过此后其后亦只需右方的应征小时。所以我断定，他们有显然是给每个候选人不公的机则会，让所有人尽显然的观感。（因为显然有人code灵活开放性不是很好，但是念paper的灵活开放性很强）而且也侧面反映了候选人数量不是很多，因为如此耗费的应征，不显然亦只需极为多。

sync up

其后自始前，因为在应征请来的传真号码之中能看得见所有应征官的数据资料，所以我马上重新启动我的所有渠道（哈姆内网，领英，Google Scholar等等）给与他们的数据资料，这也算是应征前打算的小善于，或许知己知彼，总则会心之中有底一点。应征官的数据资料分界如下：

主应征官：

俄罗斯人，西西之中岛公费留学后生

曾经在牛津所学校想到研究员，前后6年senior科学研究所，丰富的电子技术密切合作潜能

在BCAI创立不打算多久就被招进来想到 Senior Expert

应征官1:

俄罗斯人，维也纳所学校研究员

马普所3年senior科学研究所

应征官2:

越南人，乌尔姆所学校研究员及科学研究所6年

code应征官：

北阿尔巴尼亚人

马普所研究员

新创子公司co-founder

虽然是应征小善于，但是也谨慎用，就像我查完应征官的履历整个惊恐。感觉舆论压力瞬间就大了。

在自始的时候，基本上上的数据资料互动跟前传真应征一样，只不过过去人来得多了。录得他们也却说到，因为相对来说所学校念博和基本上的产业研究员都有非常大的军事优势，所以他们对应征者的敦促很极低。看得见我科学博士后生均匀分布只有1.5 有一点勉强（一般念博其实敦促均匀分布在1.3以内），但是备考虑我专著的平均匀分布还不打算算，和我只花了三个学期就修满了科目，就透露还能接受。我颈上却说我则会在右方的应征证明我的灵活开放性，本来这着实上来就是给我来了个下马威，因为一般佳绩这一项在惯常核样全过程中的都仅指我的军事优势。在右方一段最简单寒暄此后，就扯比赛场地开始了code应征。

code应征

由于只有两天小时打算，本来确实来不及其后去刷Leetcode之类的作答，所以应征前极为缓和，也不本来不该怎么打算，就把所有python的基础常识其后过了一遍，把我常用的封闭源码包又前前后后看了一遍，就到了应征这天了。

应征一开始答了一些来得为基本上的：

你一般用什么脚本语言语言？

我看你的消息来源有很多脚本语言的反观，你印象较深的工程项目是哪个？

刻画一下你脚本语言的方式上？

你怎么来管理机构你的code？

你一般怎么想到提极低你code的一致开放性？

你怎样跟别人密切合作念到code？

你听却说过Docker和Kurbernetes吗？他们分别是忘了的？你在哪个工程项目中的用过？

你与众不同哪些机器学习框架？（我下看看了sklearn，所以右方的消除急于显然是涉及的）

sklearn中的你本来哪些降维的法则？分别有什么特开放性，优缺点？（感觉来得只不过AI应征）

然后是第二个节目，最简单测试对python的与众不同程度

如何将一个PDF导向python储存为运算符（string）

怎样将之中面的片语基本上过渡到一个List？

怎样得不到List之中面不较每一次的片语？

怎样对每个片语个数？

个数结果不该置放那种实例中的？

第三个节目是确切消除急于的现场脚本语言，下回给你一个pdf一个大法则题，然后应征官则会解释作答的技术细节，答你有无不知道的地方，然后样给你一个关键字，是一个最最简单的文字脚本语言，然后敦促你分享画面。刚开始作答理解上面，我有一点理解确了，正向偏于了，不过只不过不打算消除急于，应征官则会纠恰巧你，直到你恰巧确理解作答原意为止。然后就是分享画面的时候，我的mac敦促白水掉Team专利权画面交换，然后我应征官却说能很难解散去一下，专利权一下，他同意了。不过也是个教训，在应征前确认一下所有这种技术技术细节有无打算好，谢尔省的像我一样应征的时候手忙脚乱的。

法则消除急于

有100个扣，有开白水两种平衡状态，toggle即开边白水，白水边开

初始平衡状态都是白水，第一个较每一次所有扣toggle，第二个较每一次2的以此类推的扣toggle，第三次较每一次3的以此类推的扣toggle直到100次较每一次后

请答有多少个扣是开着的？

念到code全过程中的，也可以跟应征官沟通，他打算本来你一个大为什么这么念到，则会答你有无来得好的急于。则会答这个能很难用一路上念到出来，这个能很难用来得好的实例之类的消除急于。直到再一你念到完，你很难运转来debug，才则会在脑子之中编译debug，如果备考虑不打算消除急于就跟应征官书。在再一也不打算给你确切的调谐（有无念到对）。

整体来却说，跟互联网生产商的code应征肯定比确实无法，消除急于还是很最简单的，但是对技术细节和观念的备实地考察来得为全面。而且或许科研成果人，code灵活开放性不是首要的灵活开放性，所以显然其实敦促也不极低。整体来却说，虽然有一些小甜蜜，整体还是顺利，不打算遇到卡壳的可能。

专著应征

应征技术细节：阅念两篇跟PhD一职涉及科学研究正向的专著，我此后的正向是Neural and Sybolic AI, 所以一篇侧较重symbolic AI， 另一篇侧较重neural AI，由于我惯常的潜能在machine learning的量化方法全面开放性来得为多就选了Neural AI。

应征的目标是为了备实地考察应征者的学术灵活开放性，念专著占有了科学博士后职业生涯的都是数小时，是一个极为好的备考点。观感形式可以是以笔录，ppt或者这样一来印证着专著跟应征官研讨专著的技术细节。主要是应征者引领应征官知晓专著的观感形式来顺利完成（部分应征官对专著实质上不打算观念，你的侦查就是让他们也能实质上给与专著中的的精髓部分，并且顺利完成密切合作工程项目）

打算阶段可以想到到示例几点：

对专著的涉及科技领域有基本上认识（看该科技领域的survey）

知晓该科技领域是为知晓决哪个现实消除急于

知晓该科技领域最近的一些科学研究正向

对专著的idea有深刻的认识，确切专著消除了什么确切消除急于？

专著用了什么数据资料集？该数据资料集有什么特开放性？有什么或许？

专著中的用到了哪些法则？为什么只能同类的其他法则？好坏量化

专著的结果是如何评估的？与之来得为的另皆专著的结果是编者在相同周边环境下实现的还是从何处这样一来引用的？（比如我的那篇专著的结果编者用自己的结果这样一来与别人在别的周边环境得不到的结果来得为，我实在显然未必具备却洞察力，视觉效果好有显然是因为评估器不一样，只不过不具备可复现开放性）

专著的框架或法则有哪些军事优势和或许？

专著中的的潜在消除急于？针对这些潜在消除急于有无都可的简而言之去消除？

专著对自己过去恰巧在想到的心之中有何启迪？（比如我在其中的一部分得不到灵感，并且打算要量化方法在我自己恰巧在念到的毕业专著中的）

ppt的结构最好是从整体到技术细节，从整个科技领域，到专著的整体idea到法则，表达式，表单。这样一来从技术细节主导的演谈论则会较难随之而来应征中的对专著不与众不同的应征官很差人声（这未必透露专著的技术细节有多难，才则会暴露出应征者的运算子灵活开放性有消除急于，而我实在对于研究员科学博士后生书念到和口尾的解念灵活开放性也是至白水较重要的， 尽量要能想到到把专业度很极低的技术细节谈论的行业皆的年青人也能听知道来得为好）

应征全过程中的还是来得为缓和的，即便我实在我的打算极为充分，但是得知专著的一作，二作都到场的时候，还是免确实无法缓和了。

首先开始有一些最基本上的消除急于，对专著中的的一些观念答了一些消除急于，比如究竟triplets? 微积分解念是什么？什么是常识图说？究竟RDF data等等，第二层次的消除急于是针对ppt之中的技术细节的，第三层是对专著本身，之外是我老师在专著刻画结果的表单上答了很多消除急于。再一就是来自编者的消除急于，我感觉这是最具备挑战开放性的一层，因为编者则会答极为有系统，技术细节的消除急于。唯一可的消除急于就是在我提出的一些潜在消除急于上则会刨根答底，比如我有什么来得好的法则，我的法则跟他们的比为什么好，好在哪之中，对新法则的结果预估。都是提前只能打算到的消除急于，得临场境况极低度密集的，随机应变。

的团队应征

这个应征的目标就是跟老师的团队的同僚增进双向知晓

首先我想到自我参考，然后把我前想到过的工程项目最简单的过了一遍

随后是他们答我白水于我境况的消除急于

消除急于都是密集的在我的这个工程项目创新点在哪之中，对社区的建树在哪之中（如果对于前一直跟着在电子技术的朋友绝对是个难题，科学研究所的答消除急于的法则跟同僚们的正向实质上不一样，比如在电子技术同僚们来得加注目你的结果是否是尽可能对的团队有具体利益上的借助，即有无封闭源码，或者可执行）

然后是交扯几位，他们参考的团队的科学研究正向和工程项目，我可以具体来说的提答，也可以跟值得注意来参予应征的在念研究员后生顺利完成互动。整体的感官还是很轻丰的。

HR 应征

这个应征就是大家极为与众不同的值得注意应征，目标就是让group leader和HR知晓你除了专业文化背景皆，开放气质上跟的团队跟这个恰巧职符不符合。我还能录得的消除急于有：

为什么来瑞典？

为什么扯专业？

扯专业来瑞典的时候家人支持吗？怎么面临的？怎么打算的？

实习中的老师对你制约较深的心之中，对你来却说最好的借助？

所学校期间备考虑了哪些课程，为什么备考虑他们？

在的团队中的一般是什么角色？

在工程项目全过程中的的实习方式上，如控工程项目运转，如何给与资源？

如果在答实习之皆的人，怎么刻画我？则会有哪些特开放性？好的两个，坏的一个

为什么打算念研究员？

为什么备考虑哈姆这个工程项目？

期盼从这段研究员境况的到什么？

期盼在研究员阶段提极低什么善于？

以后的职业规划？

你有什么消除急于吗？

整体来却说这是我遇到过的准确度最极低的应征，应征了一周此后，好几天都不打算怎么缓过来！期盼大家研究员核样一切顺利！大家学界却说！

。

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