| 面试核心心态准备 |
|---|
| 把它当成一次“学术约会”，而不是“审判”：你是去和一个你很仰慕的教授聊天，看看你们在学术上、想法上是不是合拍。你是去展示自己，同时也在考察这个项目是否真的适合你。心态一变，整个人的状态都会松弛下来。 |
| 真诚是永远的必杀技：教授们阅人无数，一眼就能看穿你的套路。与其背诵完美的模板答案，不如展现一个有优点、也有思考过自己不足的真实的人。你的热情、你的思考过程，远比一个“标准答案”更打动人。 |
| 记住，你已经被筛选过一轮了：能拿到面试，说明你的标化成绩、你的文书已经得到了初步认可。面试是为了看到一个纸面材料之外，活生生的你。所以，自信点！你已经很优秀了。 |
NUS硕士面试，大神级面经助你上岸
哈喽，各位准NUSer们！我是你们在lxs.net的老朋友，学长Leo。还记得去年这个时候，我的学妹小A同学，半夜三点给我发来一串尖叫的微信语音，点开一听，原来是收到了NUS商业分析（MSBA）项目的面试通知。前一秒她还在床上激动地打滚，后一秒就抱着电脑开始焦虑：“学长，怎么办怎么办？面试要怎么准备？听说都是大佬教授亲自面，万一问到我不会的怎么办？我要不要去买件正装？”
看着屏幕上她一连串的“灵魂拷问”，我仿佛看到了去年的自己。那种感觉，就像是跑完了万米长跑，眼看终点线就在眼前，却突然被告知还有一个百米冲刺，而且裁判是奥运冠军。兴奋、紧张、迷茫，五味杂陈。这种关键时刻，最怕的就是自己像个无头苍蝇一样乱撞，在网上搜罗一堆过时的、零散的面经，东拼西凑，最后心里还是没底。
所以，今天学长就把自己当年“渡劫”的经验，加上后来从小A和其他上岸朋友那里搜集到的一手情报，熬夜给你们整理出了这篇超硬核的NUS面经。这不仅仅是一份问答指南，更是一套完整的备战策略。咱们的目标不是去“背答案”，而是要打造出属于你自己的、能让教授眼前一亮的回答逻辑。来，泡杯咖啡，咱们慢慢聊。
第一步：别急着准备问题，先当一回“侦探”
收到面试通知后，90%的同学第一反应是立刻去刷面经，找“必考题”。打住！这个动作要做，但不是现在。你得先搞清楚，你要“约会”的对象是谁。不做好背调，你怎么知道对方喜欢聊什么？
深挖项目和教授，信息量决定你的交流深度。
官网上的课程介绍只是“开胃菜”，你要挖的是藏在细节里的“宝藏”。举个例子，申NUS计算机学院（School of Computing）的同学，你不能只说“我对人工智能很感兴趣”。这太宽泛了。你要做到什么程度？你要去学院官网的教职员工（Faculty）页面，找到面试你的那位教授，或者你未来想跟的导师。点开他的个人主页，看看他最近发表的论文是关于什么方向的？是“Federated Learning in Healthcare”还是“Natural Language Processing for Southeast Asian Languages”？他最近有没有参加什么学术会议，或者在带什么有趣的研究项目？
比如，你看到面试官之一是Abhik Roychoudhury教授，他是研究软件工程和程序修复的顶级大牛。你在自我介绍或者回答问题时，就可以不经意地提到：“我本科时做过一个关于代码自动纠错的课程项目，虽然很简单，但让我对program repair这个领域产生了浓厚兴趣。我还拜读了贵系Roychoudhury教授关于Angelix系统的一些论文，觉得非常受启发。” 你看，这一句话，瞬间就把你从“众多对AI感兴趣的申请者”中，提升到了“对我们系特定研究方向有深入了解和思考的准研究者”的高度。
数据支撑你的选择，让理由更硬核。
空洞的赞美是没有说服力的。为什么选NUS？别再说“因为它是亚洲第一”。这种话教授一天听八百遍。你要用数据和事实说话。NUS在2025年的QS世界大学排名中位列全球第8，亚洲第1。这当然很牛，但你要把它和你自己联系起来。你可以说：“我了解到NUS在计算机科学领域常年位居全球前十，尤其是在人工智能和数据科学方向。我注意到贵校不仅有像NUS-Tsinghua Extreme Search Centre这样的顶级研究中心，还和业界（比如Grab和Shopee）有非常紧密的合作，这对于希望将学术研究与产业应用相结合的我来说，吸引力是致命的。”
这样的回答，既展示了你对学校的了解，又巧妙地表达了你的学术追求和职业规划，一举两得。
第二步：自我介绍，打造你的“黄金三分钟”
面试通常都以“Please introduce yourself”开始。这三分钟，不是让你复述简历，而是你整个面试的“定调”环节。一个平淡无奇的开场，会让教授觉得兴味索然。一个精彩的开场，则能瞬间抓住他的注意力，并引导后续的谈话方向。
忘掉流水账，用“故事线”串联。
别这么说：“我叫XX，本科毕业于XX大学，GPA是3.8。我做过三段实习，分别是在A公司、B公司和C公司。我的爱好是……” 这是简历，不是介绍。教授手里已经有你的简历了，他想听的是简历背后的东西。
试试这个结构：钩子 (Hook) + 关联 (Connection) + 愿景 (Vision)。
假设你申请的是NUS的金融工程（MSc in Financial Engineering）项目。你可以这样开始：
（钩子）“教授好，我叫李华。我本科期间最痴迷的一件事，就是用Python写各种量化交易策略模型。我曾经花了一个月的时间，基于GARCH模型和蒙特卡洛模拟，为一个虚拟盘比赛构建了一个期权定价和风控系统，最终拿了第二名。这个过程虽然很烧脑，但当我看到代码在真实的市场数据中跑出超额收益时，那种成就感是前所未有的。”
你看，这个开头没有说GPA，没有罗列实习，而是用一个具体的、充满激情的项目经历作为钩子，瞬间建立了一个“技术宅+金融迷”的鲜活人设。
（关联）“正是这段经历，让我意识到单纯的金融理论或者计算机技术都是不够的。我渴望系统性地学习随机过程、金融衍生品定价这些硬核知识，并将它们与机器学习等前沿技术结合。我仔细研究了NUS MFE的课程设置，发现像‘Stochastic Calculus’和‘Machine Learning for Finance’这样的课程，完美契合我的知识缺口和兴趣点。特别是了解到项目还有一个与业界合作的Capstone Project，这让我非常兴奋。”
这部分的核心，就是把你过去的经历，和你对这个项目的渴望，紧紧地绑在一起。告诉教授，你不是随便投的，你是“命中注定”要来这个项目的。
（愿景）“我的短期职业目标，是进入新加坡的对冲基金或投行，成为一名量化分析师。我相信，在NUS这个国际化的平台，借助新加坡作为亚洲金融中心的地理优势，我能为实现这个目标打下最坚实的基础。”
最后，用一个清晰的职业目标收尾，展示你的规划和雄心。整个自我介绍，就像一个迷你TED演讲，有故事、有逻辑、有目标，让教授听完就觉得：“嗯，这小伙子/小姑娘，有想法，知道自己要干什么。”
第三步：拆解必考题，给出“教授想听的答案”
自我介绍之后，就是经典的Q&A环节了。有几道题，出现的概率高达99%。准备这些题，关键不是背答案，而是理解教授问这个问题的目的，然后构建你的回答逻辑。
经典问题一：“Why our program?” / “Why NUS?”
这道题我们前面已经铺垫过了，核心就是两个字：具体。教授想知道，你是不是真的懂我们，你来了之后能不能充分利用我们的资源。
错误示范：“因为NUS是亚洲最好的大学，师资力量雄厚，课程设置也很好。”（说了等于没说）
大神级回答模板：
“选择NUS和这个项目，是基于我对自己未来发展的三个核心考量：学术深度、实践机会和地理位置。”
“在学术上，我被贵项目在[某个具体领域，如“城市可持续发展”]方面的课程深度所吸引。比如[课程A，如‘Urban Analytics’]和[课程B，如‘Smart Cities’]，这两门课的授课教授[教授名字]在该领域的研究成果[简单提一下，如‘关于利用大数据优化公共交通网络’]我非常关注。这正是我希望深入研究的方向。”
“在实践层面，我了解到项目和新加坡的[某个机构，如‘市区重建局URA’或‘陆路交通管理局LTA’]有合作项目。这种能将课堂所学直接应用于解决真实世界问题的机会，对我来说非常宝贵。”
“最后，选择新加坡和NUS，是因为这里是亚洲创新和科技的枢纽。根据新加坡经济发展局（EDB）的数据，超过40%的《财富》500强企业将其亚太总部设在新加坡。我相信在这里学习，不仅能获得顶级的教育，更能接触到最前沿的行业动态和机遇。”
看到了吗？每一个理由，都有具体的课程、教授、合作机构、甚至数据来支撑。这表明你是一个做了充足功课、有独立思考能力的申请者。
经典问题二：“What are your career goals?” (short-term and long-term)
教授想通过这个问题，判断你的职业规划是否清晰，以及我们的项目是否真的能帮你实现目标。你的回答需要现实、具体，并与项目强相关。
错误示范：“我想在一家大公司工作，做一个成功的经理。”（太模糊，没有信息量）
大神级回答模板：
“我的短期目标（毕业后3-5年）是成为一名数据科学家，专注于电商或金融科技领域。我希望能在像Shopee, Grab Financial Group或者DBS（星展银行）这样的公司工作，利用我在[项目名称]中学到的机器学习和数据可视化技能，来优化用户推荐系统或构建信用风险模型。”
“这个目标并非空想。我在本科时，通过[某段实习或项目]，接触了真实的用户行为数据分析，这让我对这个角色有了初步的了解和热情。而贵项目的[课程C]和[课程D]，恰好能补足我在高级算法和大规模数据处理方面的短板。”
“长期来看（5-10年），我希望能够成长为一个能带领团队的技术负责人（Tech Lead）或数据科学经理，不仅仅是执行分析任务，更能从商业战略层面推动数据驱动的决策。我相信在NUS积累的校友网络和领导力训练，将为我实现这一长期目标提供坚实的支持。”
这样的回答，有明确的行业、公司、职位，并且把这些目标和项目课程、学校资源紧密联系起来，逻辑链非常完整。
第四步：应对追问和压力面，展现你的“底层能力”
面试的后半段，教授可能会脱离常规问题，开始进行更深入的追问，甚至给你一些压力。这是在考察你的思维敏捷度、抗压能力和学术潜力。
当教授追问你的专业细节时……
他可能会抓住你简历或自我介绍里的一个点深挖：“你刚才提到你做过一个关于图像识别的项目，那你能不能解释一下你为什么选择用CNN而不是传统的机器学习方法？它的优势和局限性在哪里？”
这时候千万别慌。如果你真的懂，就用清晰的逻辑，比如“第一，CNN能自动提取空间特征……第二，它的参数共享机制……”来回答。如果你记得不是那么清楚，也不要不懂装懂。你可以说：“教授，这个问题非常好。当时我们选择CNN，主要是基于文献和项目需求，它在处理图像数据上表现出的优越性。关于它的具体局限性，比如对旋转、尺度变化的敏感性，我当时可能没有进行非常深入的对比分析。但我理解，这正是我需要在研究生阶段系统学习和弥补的地方。如果可以，我也很想听听您的看法。”
这个回答，既承认了自己的不足（真诚），又把问题巧妙地转化成了一次求教和探讨，展现了你的谦逊和强烈的求知欲。这比胡说八道要强一百倍。
当教授给你施加压力时……
“我看你的数学成绩不是特别突出，而我们这个项目对数学的要求非常高，你认为你能跟得上吗？”
这是一个典型的压力测试。教授不是真的要否定你，而是想看你怎么应对质疑。
错误示范：“呃……我会努力的……我会多花时间学习……”（太无力，没有说服力）
大神级回答模板：
“教授，您观察得很仔细。我承认，我本科的某几门数学课程分数确实不是我最满意的。这主要是在于当时我还没有完全找到适合自己的学习方法。但我想强调两点：第一，为了弥补这一点，我从大三开始就主动选修了[更高级的数学或统计课程，如‘随机过程’]，并取得了[一个不错的成绩，如A-]，这证明了我有能力和决心学好高等数学。第二，我还通过Coursera自学了吴恩达的机器学习课程，里面涉及的大量线性代数和微积分知识，我都通过编程实践的方式加深了理解。我认为，我或许不是最有数学天赋的学生，但我绝对是那个面对短板，会主动采取行动去解决问题的学生。我非常有信心能够应对研究生课程的挑战。”
这个回答，先是坦然承认不足（不狡辩），然后立刻给出两个具体的、已经完成的行动来证明自己（有行动力），最后再拔高到自己的优点（解决问题的能力），一套组合拳下来，完美化解压力，甚至还能加分。
最后，别忘了问一个好问题
面试结尾，教授通常会问：“Do you have any questions for us?” 这不是客套，这是你展示对项目的好奇心和思考深度的最后机会。
千万别问那些官网上能轻易查到的问题（比如申请截止日期、学费多少）。
可以问一些关于学术体验、学生发展或者教授个人见解的问题。
比如：
- “教授，我想了解一下，项目里的学生通常会面临的最大挑战是什么？学校或者学长学姐会提供什么样的支持来帮助新生度过这个阶段呢？”（关心学生体验，体现思考深度）
- “我看到您最近的研究方向是关于[某个具体领域]，我想知道，研究生有没有机会参与到您的研究项目中？或者说，项目里的Capstone Project选题，在多大程度上可以和教授的研究方向相结合？”（表达学术热情和主动性）
- “对于我们这些即将进入[项目领域]的学生，您认为在开学前的这几个月里，我们最应该在哪些方面进行准备，才能更好地适应研究生的学习节奏？”（展现积极进取的态度）
一个好的问题，能让整场面试在你来我往的愉快交流中结束，留下一个非常好的印象。
好了，洋洋洒洒写了这么多，希望能给你一些实在的帮助。记住，面试不是一场考试，而是一次沟通。你对面坐着的，是一个希望找到优秀、有趣、有潜力的学生的教授。你要做的，就是把最真实、最闪光、最有想法的那个自己，自信地展示给他看。
现在，关掉这篇文章，去倒杯水，然后开始列出属于你自己的故事线和回答逻辑吧。offer从来不是等来的，是靠每一步扎实的准备争取来的。去吧，去征服那间小小的面试房间，去开启你在新加坡国立大学的全新旅程！
