先说一句整体感受： Waymo Research Intern 面试强度不低，但方向非常明确。整个流程不追求花哨题型，也不考刷题速度，核心就一件事——你是不是真的做过研究，并且能把研究讲清楚。下面分轮次回顾一下整个过程，仅供参考。
Waymo Research Intern 面试流程概览
第一轮：Recruiter Screen（约 30 分钟）
第二轮：Research Deep Dive
第三轮：ML + 数学基础
第四轮：Applied Research Case
第 1 轮：Recruiter Screen（约 30 分钟）
节奏很快，主要是做背景和匹配度确认。不会深挖技术，但会反复确认你做的事情是不是偏 research，而不是工程或纯实现。
常见问题包括：
你目前最熟悉的研究方向是什么
之前做过的项目里，哪一个你最有话语权
毕业时间 & 实习时长是否符合团队安排
第 2 轮：Research Deep Dive
这是整场面试最重要的一轮。面试官会让你完整讲一个你最熟的研究项目，从 problem definition 一直追问到实验和结论，中途几乎不会打断，但问题非常密集。
被重点追问的点包括：
为什么这个问题值得做
baseline 是怎么选的
metric 为什么合理
有没有做 ablation
当结果不理想时，你是如何调整假设的
中途还被追问了一个很典型的问题：如果数据分布发生变化，这个方法还能不能 work？你会怎么验证模型的稳定性？
第 3 轮：ML + 数学基础
这一轮偏基础能力验证，但难度不低，问题基本都结合自动驾驶场景。
印象比较深的包括：
如何理解 bias / variance 在感知模型里的 trade-off
当 label noise 很重时，你会如何设计 loss
不考偏门 trick，但要求你把原理讲清楚，并且能落到具体场景。
第 4 轮：Applied Research Case
这一轮更偏“真实系统中的研究决策”。会给一个自动驾驶相关的研究场景，让你现场拆解思路，比如：
哪些 failure case 会让你直接否决这个模型，如果 inference latency 变高，但 accuracy 提升，你会如何权衡
真正卡人的不是题，而是研究逻辑
我们在长期陪跑 Waymo / Google / Meta 等 Research 类岗位面试的过程中，发现很多候选人并不是能力不够，而是在实战中表现不稳。如果你正在准备 Waymo Research Intern，或者已经拿到面试、但心里没底，可以直接联系我们，进行针对性的 面试辅助 。
