蚂蚁暑期实习漫漫长征路－喜提意向书🐶🐶🐶

4月19日更新：已收到意向书~完美收官

系统未开之前参加的预面试，第二轮做的笔试，但还是战线非常长，一个月才完成流程，不得不感慨走到最后确实难得。笔试做了0+50，最后hr面之后又补了一轮笔试，着实痛苦…

蚂蚁花呗一面（3月14日 60mins）：

上来先做自我介绍，然后介绍科研论文和项目。面试官问了一些细节，因为这部分全是自己一手完成的所以回答很迅速，大概进行了25min。

然后全部都是统计的问题，如鱼得水……

1. 估计量的无偏性、相合性、有效性
2. 依分布收敛，依概率收敛，几乎处处收敛的定义与相互关系
3. p-值的定义，p-值为什么好多人说应当废除，有什么缺陷
4. 中心极限定理的叙述
5. 线性回归的基本假设
6. ……想起来再补充

接下来就是问工作规划是什么，为了这个规划你有做哪些准备，你觉得你做这方面工作缺陷在哪里

接下来问：你有什么想展示的？

接下来问：你有什么问题问我吗？

蚂蚁花呗二面（P9面，3月24日，55mins）：

1. 上来自我介绍，结合科研及项目询问了一些细节。
2. 什么时候产生风控的兴趣，说说最初的影响因素
3. 你是否了解传统金融风险管理中怎么去构建违约概率模型？这一模型在实际中效果怎么样？为什么

接下来的问题我觉得很开放性，回答相对天花乱坠、短时间很难回答的很精细（30min）…

1. 上面的模型主要考虑了企业贷的违约概率。个人消费贷，对于这方面建模需要考虑什么？（比较开放的问题，回答了最初额度的给予和使用过程中的反馈调整）
2. 上面你遗漏了一点是违约率可能也跟额度有关，怎么考虑对高额度人群建模：相当于额度会影响违约概率，违约概率又会影响额度，自己影响自己的这种感觉。（条件概率加贝叶斯网，考虑属性之间的依赖，把依赖关系转化为条件概率的形式。然后扯的太偏我自己都忘了…）
3. 基于上面的回答又开始深挖几个小问题，忘记细节了
4. 你想问我什么问题？

蚂蚁花呗突击面（P9面，4月3日，40mins，很凶残）：

1. 在哪个转折点觉得以前觉得没法做的，现在能比较好的去做好
2. 学习期间，比较大的提升点在哪里
3. Python、R常用哪些库
4. 使劲怼论文，质疑无数细节。介绍这个领域当前的研究方向主要是什么。(挖得很深，问了很多问题)
5. 被批评过的经历，有哪些想法

蚂蚁花呗交叉面（达摩P10，4月11日，22min）：

1. 为什么用ADMM，目标问题本身不是convex；你验证（Yin, 2018）条件的时候遇到了哪些困难
2. Exponential family有哪些好的性质（答：一二阶导数的性质），问积分上面好的性质
3. 讲下EM算法，EM算法通常来讲E步和M步哪个更复杂
4. MAP和MLE区别在哪，MAP怎么算置信区间。（HPDI）
5. lasso缺点，发现lasso不好的时候怎么去解决
6. 
   

蚂蚁花呗HR面（4月15日，13分钟）

1. 为什么会对风控感兴趣，学习的课程中有涵盖哪些金融风控的知识
2. 看到你获得了一些数模竞赛方面的奖项，你是如何学习数学的，有什么学习技巧
3. 说一件让你觉得压力很大的事，你是如何解决的

蚂蚁花呗补笔试（4月16日，5道算法题120分钟）

本来美滋滋等hr通知，结果说最初统一笔试分比较低，需要加一轮笔试（心态炸了，万幸最后完成的不错

时至今时今日，终于可以结束一个流程了，躺尸去了