這次分享一場 Microsoft AS 26 Intern 的完整面試流程，從 Phone Screen 到 3 輪 VO，全程節奏不算特別高壓，但風格差異挺明顯。整體感受一句話：難度中等，方向很看組和麵試官背景。
Phone Screen
Phone Screen 一開始是自我介紹，然後很快進入 ML 基礎問答。
面試官主要圍繞機器學習基本概念展開，比如怎麼避免過擬合、Recall 和 Precision 的理解、Bagging 和 Boosting 的區別。這一部分明顯是在看基礎是否紮實，不會特別追問公式推導，但會關注你是否理解背後的邏輯，而不是隻會背定義。
後半段開始轉向 LLM 相關問題。問了 Self-Attention 機制的核心思想，也聊到 prompt engineering、fine-tuning，以及 PEFT 這種引數高效微調方法。整體感覺是，只要概念清楚，能講明白為什麼需要這些方法、各自適用什麼場景，就基本可以過關。節奏比較平穩，沒有特別刁鑽的深挖。
VO Round 1
第一輪是 Behavioral 加技術結合的一輪。
開場讓我完整講一個做過的專案。面試官會順著專案細節往下問，比如當時為什麼選這個模型、有沒有對比其他方案、實驗怎麼設計、結果怎麼驗證、有沒有遇到失敗版本。整個過程更像是拆解你是否真的做過，而不是聽你講故事。
後半段是現場手寫 K-means。要求寫完整流程，包括初始化中心點、分配樣本、更新中心、判斷收斂條件。程式碼寫完後，面試官追問了 time complexity，以及如果資料量非常大該怎麼最佳化，比如是否可以做 mini-batch，是否能並行化處理。
這一輪整體節奏挺舒服，沒有刻意卡時間，最後還留了幾分鐘讓我提問。
VO Round 2
第二輪是 manager 面，風格明顯變化。
這一輪的問題更多圍繞組內業務場景展開，大量集中在 hypothesis testing 和實驗設計上。比如如果某個 feature 上線後效果提升不明顯，該如何判斷是否真的有效；如果多個指標表現不一致該怎麼解釋；A/B test 應該如何設計，如何保證統計顯著性。
說實話這部分我準備得不算充分，很多問題都是結合自己理解去回答，把思路往 sample size、顯著性檢驗、confounding factor 這些方向靠。整體不是特別技術化，而是更偏思考能力和業務理解。
最後十幾分鍾給了一道 Python debug 題，難度不大，主要是找邏輯 bug。這部分算是穩住了節奏，不至於整輪都在偏抽象討論裡。
VO Round 3
最後一輪是 PM 面，整體氛圍非常輕鬆。
一開始還是講專案，但更多關注的是產品價值和落地效果，而不是模型細節。之後做了一個 case study，更像開放式討論。比如如果要做某個功能，你會怎麼定義成功指標；模型上線後使用者體驗下降怎麼辦；如何在 accuracy 和 latency 之間做 trade-off。
面試官全程比較互動，會根據我的回答不斷追問，也會給一些反饋。更像是在討論一個真實產品，而不是考試。
整體體驗很好，沒有壓迫感。
整體感受
這條線難度不算特別高，但方向差異很明顯。第一輪偏 ML 基礎和演算法能力，第二輪偏實驗設計和業務理解，第三輪偏產品思維。LLM 相關內容建議準備，但不用過度押注。我這次是配合了 programhelp 的面試輔助一起，面完一週狀態變 offer。如果你正在準備類似崗位，基礎還不夠穩，或者對 VO 沒什麼信心，其實可以找 programhelp 做針對性的 VO 輔助 。提前模擬高頻問法，關鍵時刻有實時思路提醒，穩定輸出真的會輕鬆很多。
