这次分享一场 Microsoft AS 26 Intern 的完整面试流程，从 Phone Screen 到 3 轮 VO，全程节奏不算特别高压，但风格差异挺明显。整体感受一句话：难度中等，方向很看组和面试官背景。
Phone Screen
Phone Screen 一开始是自我介绍，然后很快进入 ML 基础问答。
面试官主要围绕机器学习基本概念展开，比如怎么避免过拟合、Recall 和 Precision 的理解、Bagging 和 Boosting 的区别。这一部分明显是在看基础是否扎实，不会特别追问公式推导，但会关注你是否理解背后的逻辑，而不是只会背定义。
后半段开始转向 LLM 相关问题。问了 Self-Attention 机制的核心思想，也聊到 prompt engineering、fine-tuning，以及 PEFT 这种参数高效微调方法。整体感觉是，只要概念清楚，能讲明白为什么需要这些方法、各自适用什么场景，就基本可以过关。节奏比较平稳，没有特别刁钻的深挖。
VO Round 1
第一轮是 Behavioral 加技术结合的一轮。
开场让我完整讲一个做过的项目。面试官会顺着项目细节往下问，比如当时为什么选这个模型、有没有对比其他方案、实验怎么设计、结果怎么验证、有没有遇到失败版本。整个过程更像是拆解你是否真的做过，而不是听你讲故事。
后半段是现场手写 K-means。要求写完整流程，包括初始化中心点、分配样本、更新中心、判断收敛条件。代码写完后，面试官追问了 time complexity，以及如果数据量非常大该怎么优化，比如是否可以做 mini-batch，是否能并行化处理。
这一轮整体节奏挺舒服，没有刻意卡时间，最后还留了几分钟让我提问。
VO Round 2
第二轮是 manager 面，风格明显变化。
这一轮的问题更多围绕组内业务场景展开，大量集中在 hypothesis testing 和实验设计上。比如如果某个 feature 上线后效果提升不明显，该如何判断是否真的有效；如果多个指标表现不一致该怎么解释；A/B test 应该如何设计，如何保证统计显著性。
说实话这部分我准备得不算充分，很多问题都是结合自己理解去回答，把思路往 sample size、显著性检验、confounding factor 这些方向靠。整体不是特别技术化，而是更偏思考能力和业务理解。
最后十几分钟给了一道 Python debug 题，难度不大，主要是找逻辑 bug。这部分算是稳住了节奏，不至于整轮都在偏抽象讨论里。
VO Round 3
最后一轮是 PM 面，整体氛围非常轻松。
一开始还是讲项目，但更多关注的是产品价值和落地效果，而不是模型细节。之后做了一个 case study，更像开放式讨论。比如如果要做某个功能，你会怎么定义成功指标；模型上线后用户体验下降怎么办；如何在 accuracy 和 latency 之间做 trade-off。
面试官全程比较互动，会根据我的回答不断追问，也会给一些反馈。更像是在讨论一个真实产品，而不是考试。
整体体验很好，没有压迫感。
整体感受
这条线难度不算特别高，但方向差异很明显。第一轮偏 ML 基础和算法能力，第二轮偏实验设计和业务理解，第三轮偏产品思维。LLM 相关内容建议准备，但不用过度押注。我这次是配合了 programhelp 的面试辅助一起，面完一周状态变 offer。如果你正在准备类似岗位，基础还不够稳，或者对 VO 没什么信心，其实可以找 programhelp 做针对性的 VO 辅助 。提前模拟高频问法，关键时刻有实时思路提醒，稳定输出真的会轻松很多。
