经常收到大家的各种留言、私信，询问如何到微软亚洲研究院实习？微软亚洲研究院需要什么样的实习生？到研究院实习能够学到什么？…… 带着这些问题，小编咨询了在微软亚洲研究院实习生招聘过程中“久经沙场”且对带实习生有丰富经验的研究员和研究工程师，希望能够解答各位申请者的一些疑惑。其中关于“令人眼前一亮的简历”、“面试时考察的能力”、“跨专业实习”等回答或许对提高综合实力也有借鉴意义哦。

Q：微软亚洲研究院的实习生招聘都有哪些渠道？

谢幸：与我们合作的高校老师推荐的学生是我们实习生来源的渠道之一。这些老师中有一些也是我们之前的实习生，对我们的各个方面都比较了解，而且还与我们有长期的科研合作，所以推荐的学生匹配度也比较高。此外，我们也非常欢迎曾经/现任的实习生推荐人选，许多同学是通过同学或者师哥师姐的介绍前来实习的。还有一些同学是通过官方网站、微软学术合作和微软研究院AI头条的公众号等渠道看到实习职位向官方邮箱直接投递简历的。

Q：对实习生的学历、院校有要求么？

杨玉庆：没有要求。根据经验来看，国内外顶级名校的学生中接受过比较好科研训练的比例更高一些，但是其他院校的同学中也不乏理论水平和动手能力都很强的高手。我们组招实习生的时候，主要观察同学们的实际动手能力和解决问题的能力。其中，解决问题的能力是一个综合性的要求：要能够分清主次，抓住重点，将自身的领域知识迁移到其他领域中去。另一个主要考察的因素是个人对学科的喜爱或者“折腾”程度，喜爱其实不光是看过很多论文，还表现在实际的动手操作。

任侃：对学历和在读院校没有特别的要求。其实，有时候那些本科生以及所谓“非名校”的同学反而有着对研究的巨大热情和自我驱动力，我就见过非顶尖本科院校的同学在博士毕业的时候手握数十篇顶会一作的，也见过大二毕业就拿到顶会一作论文高分录用通知的同学。我们对于优秀的同学都非常欢迎。

王泽华：从工程角度来说，我们对能力有要求，对学历没要求。是否招为实习生，会根据面试情况，判断同学是否具有相应的技能。例如，针对后端开发岗位，我们会看同学是否做过相应的项目，是否学习过相应的知识，知识掌握是否扎实，这些才是比较重要的考察方向。

Q：可以跨专业实习么？

谢幸：是否招收跨专业实习生，和研究项目密切相关，例如我们组曾经开展过与环境有关的研究，那么这时候环境专业的申请者就相对有优势。我们的研究领域是社会计算，有很多“跨专业”的项目，之前心理学、社会学专业的同学都在项目中发挥了重要作用。

杨玉庆：我们组并没有特别的专业限制，但会要求同学具有基本的思维知识和动手能力，也要有自己专业领域里基本的 CS（计算机）知识。这里基本的 CS 知识指的是“代码能力不能弱”，例如经济学专业的同学要熟悉 stata 软件，统计学专业的学生要能掌握基本的R语言。有些岗位可能对某些特定专业有偏爱，比如一个 AI 模型和硬件加速器协同优化的项目，那肯定有硬件背景的同学更有竞争力。

陈琪：我们组就招过物理和数学方向的实习生，跨专业的同学看待问题会有不一样的角度，比如数学和物理专业的同学对数学建模以及理论分析有明显优势，能够给课题研究带来不一样的思路和更扎实的理论基础。我们对于跨专业的实习生的要求是要有一定的编程基础，并且对我们的研究课题感兴趣。

Q：什么样的简历能够让您眼前一亮？您着重看简历的哪个部分？

罗翀：一份简历，我会先看排版。简洁，优美的排版就能让我眼前一亮。简历“混乱”对应的是态度上的不认真，我曾经见过项目罗列符号混用的“不细致”简历。

同学们在制作简历的时候，一定要设法突出自己的优势和亮点。举个例子，之前我收到了一位同学的简历，简历上写的 GPA 是3.6，虽然也不错，但在我的直觉里他可能不是“尖子生”。后来，我打电话问这位同学才知道，原来他们系里课程分数给的非常低，3.6分的 GPA 已经是排名前三了，他当时如果在简历上直接写上 Top3 会更好地帮助自己的简历脱颖而出。

另外，有一些同学拿到的比赛奖项可能不是计算机领域的，这时候就需要在简历上点明奖项的级别、难度。例如，我曾见过一位同学简历中写道在某比赛中获得了省级优秀奖，但并没说清楚到底有多少支参赛队伍。后来我们才知道，当时有1000多支参赛队伍，只评选了6个优秀奖，这位同学在简历中应该备注这个关键信息来突显这份奖项的含金量。

谢幸：我会着重看简历中的科研经历。你可以没有发表过论文，但简历中一定要写出“和研究相关的，曾经做过的”事情。从我个人角度来看，相对于“发水刊”，我们更青睐虽然论文不多但有潜力的。

Q：面试都会考察什么能力？

罗翀：我面试的时候，主要侧重项目经历和科研经历。对于科研经历较少的本科生或研究生低年级的同学，会问课程大作业的经历。通过对细节的探讨，挖掘学生的思考能力、动手能力、知识面、以及团队合作能力。

杨玉庆：我们会主要考察同学们对一些问题的理解。例如写在简历上的项目，是不是能够把项目的难点、技术点以及方法选择说清楚。我们还会考察基础能力，例如在近期的几个项目招实习生时，我们会问一些机器学习的基本原理、与数据结构相关的知识等。如果同学的基本功扎实、逻辑清晰，那么就是一位竞争力非常强的候选人。

陈琪：主要会考察编程、沟通交流、分析问题、解决问题和创新能力。编程能力会考察实习生现场写代码的能力，是否逻辑严谨，思路清晰；沟通交流能力会结合实习生的简历考察，看看他是否能够简洁、条理分明地介绍和回答与简历相关的问题；分析问题和解决问题的能力则主要看实习生对于给出的新问题是否能够有清晰严谨的分析以及合理有效的解决方案；创新能力会结合实习生之前的研究经历以及现场对新问题的看法来考察，是否能够有新颖合理的想法。扎实的知识基础、敏锐的洞察力、新颖的看问题角度、清晰严谨的思维能力都能看出一个人的科研能力，清晰严谨的思维能力以及规范易读的代码风格则可以看出一个人的工程潜力。

王泽华：其实，我们面试还有一个主要的目的是，验证简历中所写的是否真实，因此会询问一些细节。建议同学们在面试的时候，诚实回答，遇到不会的问题，就说不会，如果答非所问，牵强回答，会给面试官留下不好的印象。面试的另外两个重点是软实力和硬实力。硬实力的考察方式大多是通过问问题，比如你做过哪些项目？对于这个问题，学生需要回答出这个项目如何体现出自己的代码能力、程序框架设计能力以及基础数学能力等等。而软实力的考察其实就是沟通与合作的能力，如果同学能在面试中，主动表现出这种能力，其实是非常重要的加分项。

Q：您认为同学们在申请实习前，应该锻炼哪些个人能力？

罗翀：正确的时间做正确的事情。学生在本科阶段主要任务是学习一些课程，进入研究生阶段，可能要涉及一些科研或者项目。本科阶段如果没有学习好相关课程，或者对学习完全没兴趣，在基础没打牢的情况下，跑去做项目了。这种情况下，除非在某些方面特别强，我才会考虑让他做我的实习生。研究生阶段，如果什么项目都没做，课程学的特别好，显然有点本末倒置了。当然了，在完成首要任务后有余力积累其他相关能力是非常理想的情况。

在正确的时间做正确的事情，其实特别体现一个人的“排序”能力，这种能力能够让人在科研道路上辨清“什么事情最重要”。

杨玉庆：专业课一定要扎实，如果不扎实，面试一关就会很难过。专业课扎实的情况下，多“磨炼”一下自己动手能力，例如业余时间可以“打打”ACM 竞赛，Kaggle 竞赛等优质的项目。在校期间如果能够参加一些项目和比赛，确实能够给自己简历加分。另外建议计算机的同学可以修一些“信号与系统”，“控制理论与工程”等课程培养系统性思维。

谢幸：业余时间，建议同学们在学校跟老师先做些研究，作为一个开始，充分了解自己的兴趣。很多学生其实并不知道自己喜欢什么，刚学完图形学课程就认为自己喜欢图形学，刚上完数据挖掘的课，就认为喜欢数据挖掘。这里面很多都是假象，只有真正经历过研究项目，才能知道真正自己的兴趣所在。尤其是课程期末考试，有的同学得了100分，可能就认为自己在这方面特别有天赋。实际上，这与试卷难易程度有关，另外试卷考察的能力与从事相关研究所应具备的能力也是不同的。

我建议科研“小白”，例如大二、大三的同学，可以在学校先进行一些研究。找到自己的兴趣所在了，然后再通过导师联系我们。另外，个人建议不要执迷于“刷” GPA。4.72分相比4.71分对于科研而言相差不大。

Q：除了科研能力，您还会考虑同学们的什么品质？

谢幸：态度和自我驱动力比较重要。有些东西，例如编程能力、数学能力其实是可以学习的。我们组之前那些来自心理学、社会学专业的同学，在进入研究院实习之初，他们的编程能力并不强，但他们的态度很端正，自我驱动力非常强，最后也能出色地完成实习任务。

王泽华：沟通的能力，合作的能力。能否和组里的同学相处，能否完成项目任务是比较重要的。沟通能力的衡量标准是：能否有逻辑、清晰的表达出自己的观点。举一个例子，如果在面试的时候，有一个特别难的问题，面试者没有思路，那么沟通能力比较强的同学，会主动询问，比如“您能否在这个方面给点提示？”或者“您觉得我这个思路怎么样？”其实，这简单的一句话，就是交流能力的体现。然后，态度端正、认真负责，愿意去学习新的事物也是非常重要的能力。

罗翀：我比较看重独立思考能力和批判性思维。另外，学生深入思考的能力也是比较看重的。有些同学可能运气好，比如以前做了一个不错的科研项目，其中用了一个“拍脑袋”的方法恰好就成功了，然后发表了一篇比较好的论文。但是一篇好的论文并不能说明他有很强的科研能力。如果没有清晰的动机，论文延伸的知识点一问三不知，显然就不具备深入思考的能力。

Q：来微软亚洲研究院实习，您会着重培养学生什么能力？

杨玉庆：主要培养思考能力和动手能力。实习生刚进来的时候，我们组通常会先要求同学完成文献整理的任务，然后准备一个 presentation 来介绍文献整理的情况。进一步，就需要培养实习生透过文献的现象看本质。例如同一个问题，A 文献中描述的是一种情况，B 文献中可能是另外一种描述，这时候我会要求实习生思考这两种描述之间有什么联系。

此外，我们希望实习生要多问自己几个为什么。为什么在模型的"那个"地方加上设置就能够检测性能？设置添加过程中有没有统一指导思想？等等，这就是我培养实习生思考能力的方式。

罗翀：独立的科研能力。因为我们组的实习生大多是博士生或者是有“直博”打算的学生，他们或早或晚都要有独立做科研的能力。培养方式会因人而异。针对不同的实习生情况，mentor 会制定不同的方案。独立性比较强的学生，我们会让他独自探索一个课题；独立性相对较弱的学生，我们会考虑先让师兄师姐带着一起。总的来说，科研经历少的同学，我们会倾向于交代明确的题目甚至是既定的技术路线，而科研经历丰富的同学则会在技术路线、问题定义，甚至是科研方向上给他们更大的自由度。

谢幸：因材施教。我会根据个人特点培养学生的表达能力、演讲能力、交流能力。例如，在日常组会交流中，我会点名某位同学回答某类问题，会让他提出某些问题，会让他主持交流会等。

快问快答

1. 我代码写的特别好，但是我想找 AI 算法的岗位，有戏么?

任侃：绝对有戏，代码能力好的同学非常欢迎。

2. 申请实习对顶会论文发表有要求么？如果有的话，是加分项么？

陈琪：我没有要求，这个只是加分项。

3. 你对发“水刊”怎么看？

任侃：我们不投水刊，抵制发水刊。

4. 本科生参加人工智能实训项目可以加分么？

陈琪：有一些真实的项目经历肯定是加分项。

任侃：如果只是为了“混经历”而去参与实训项目，我认为不如参与各个实验室的真实科研项目。

5. 有导师写推荐信会加分么？

王泽华：会！

任侃：会加分，但也会更加细致地考察参与到导师项目里面的细节，以及能够体现个人能力的部分。

陈琪：会！

6. 没有项目经验是不是就没有机会了？

陈琪：并不是，我们也会看申请实习的同学有没有其他优势以及潜力，比如编程能力很强，算法很好等等。

7. 如果有要求项目经历，什么样的项目经历能够加分？

陈琪：与研究组比较相关的项目经历以及负责较大的项目中比较重要部分都会有所加分。

8. 实习累么？实习项目做不出来，导师会“骂人（严厉训斥）”么？

任侃：实习项目对于尚在学习成长的同学们来说，大部分情况下会“看起来”挺难的。但是我一般会根据同学们擅长与不擅长的部分去设计实习的具体内容，并帮助同学们设计详细的研究方案。平时我会更关注“为什么”，即为什么 work 或者为什么不 work；即使最终的结论是“做不出来”那也是一种非常好的尝试，过程中的收获对未来的研究一定也是有帮助的。

陈琪：单从工作时间上来谈的话微软亚洲研究院的工作时间是弹性的，所以主要还是看 mentor 和实习生双方根据项目的进度来安排。mentor 和实习生是合作共赢的关系，对于工作节奏的安排双方应随时沟通，及时了解双方的进度和难题，有助于项目的顺利进行。

说到严格，其实也是我们在研究院探讨科研问题时经常会出现的一种状态——对发现的问题“深揭猛批”，但这种严格、严厉只是针对项目或者科研问题，我认为这个非常有利于研究者个人的提升，所以要正确看待严厉的批评。

9. 我不会深度学习，还能拿到 AI 算法岗的 offer 么？

王泽华：可以不会，但进来要学。

任侃：可以的，我的第一篇机器学习相关论文就和深度学习没有关系。

10. 大牛直接带实习生么？

王泽华：所有导师都会认真带学生的。

11. 可以自己选 mentor 么？

陈琪：可以，实习生可以根据自己的研究兴趣提交选 mentor 的申请。

12. 对英语水平要求高么？

陈琪：不会比学校要求的高，一般实习项目也没有严格的英语要求。其实，微软亚洲研究院是一个很好的学习环境，有来自不同背景甚至不同国家的实习生，可以在这里多跟大家交流，语言都是靠多交流来提升、进步的。

任侃：对英语水平要求不算很高，但对于代码能力要求高。

13. 微软亚洲研究院的实验室设备怎么样？跑模型费劲么？

王泽华：我猜应该比你们在学校条件好。有微软的云计算 Azure 平台，完全不用担心设备不够的问题。

14. 微软内部的代码库是共享的吗？比如说我是一个组的，能不能看到另一个组的代码?

王泽华：分项目的不同阶段，但很多都是共享的，One Microsoft。

15. 单身的多么？我能在研究院里找到男/女朋友么？

王泽华：据我了解，有好几位同学都在研究院里找到了自己的另一半。

任侃：单身的据我所知有很多，找到另一半的也不少，据说有各种各样的实习生 club 可以帮助大家交朋友。能找到男女朋友可能取决于好多不同因素，研究院可能只是个地点因素…

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