美团机器学习算法工程师一面，二面，三面(已oc)

楼主8.22做完笔试，今天终于给一面了。
面试内容:
项目细节，比赛细节
gbdt,xgb,lgm的区别
算法题:判断点是否在矩形框内
算法题题目刚开始理解错，被考官指点了，写对了。
感觉面试有点水，怕被刷kpi。楼主蛮想去美团的，希望能顺利进入二面，三面，hr面，求求美团爸爸了。也祝各位还在征战的牛油们，早点上岸，冲。

11.30二面更新
全程问项目和相关细节
开放问题:如何去做门店的推荐匹配
rf和gbdt的本质区别
如何对图片拍摄角度进行纠正(没学过，不是很懂)
继续求美团有个好的部门收留我

12.02三面更新
项目介绍
注意力机制
你知道哪些分类算法
算法题:
给定一个数轴，在数轴上放一些点，给定一个长度的标尺，在标尺内最多能有多少个点(当时题意理解不对，说用滑窗，考官说思路对。然后给了示例反而没做出来。事后觉得很可惜没写出来)
开放题:
设计基于lbs的推荐系统(说了不是很好的方案，但是楼主没学过推荐算法哦，凉)
反问:推荐系统怎么做的(说实话，考官说的方法那些名字我都没听说过)
求求hr面鸭

12.7
常规hr电话面结束

12.10
oc 感谢牛客
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