吉比特游戏研发笔试题

1. 介绍实习，做了啥，然后追问了一些具体内容2. 测试难点在哪里？3. 印象比较深的Bug ？4. Java常见的异常有哪些？5. 什么情况下会发生空指针异常？6. Hashmap底层原理了解过吗？7. mysql常见的索引类型？8. sql查询怎么提高查询速度？9. Selenium 定位元素有哪些？10. 写UI自动化常见的设计模式？11. TCP / UDP的区别？做题：最小非连续子数组和一面过了 #测试开发# #字节跳动# #牛客AI配图神器#

真实工作体验~先说结论：非常安利！！！ 在滴滴成长很快，对新人有培养体系。老板们和同事都很职业，能力强，培养了我比较好的职业习惯，也拿到了比较好的结果。当然有时候压力也会大一点点，挺过去就好了。 上下班不打卡，包晚餐，9点后打车免费。有商保报销90%，过节有公司礼盒。有人情味，相较其他厂老人（3年以上司龄）相对更多些！⭐关于职场氛围：真的很爱滴滴🍊的氛围，大家都很亲近，组里人也会一起吃饭，而且经常被请客，嘻嘻。还有就是可能职场不是很大，整个二楼一半人我都认识了！我从最开始比较害羞到慢慢主动和别人搭话噜，感觉这次实习认识的小伙伴还是比较多的！ ⭐关于成长：mt和同事不管在日常工作上还是求职...

个人背景：  - 985硕士，计算机专业，研究方向为机器学习/数据挖掘  - 有推荐系统相关项目，Kaggle竞赛经历  - 面试岗位：滴滴出行-算法工程师（机器学习/运筹优化方向）📝 面试全流程回顾  1. 笔试（线上编程+数学） -算法题（2道，LeetCode中等偏上难度）    - 动态规划：最长递增子序列变种（需优化到O(nlogn)）    - 图论：Dijkstra算法实现+路径还原- 数学题（概率统计+线性代数）    - 贝叶斯定理应用题（拼车场景下的概率计算）    - 矩阵分解（SVD）的原理与优化意义  2. 技术一面（1小时）- 代码能力  - 手撕：实现带权随机抽样（Reservoir Sampling变种）    - 代码优化：如何减少时间复杂度？  - 机器学习基础  - XGBoost vs LightGBM的差异？如何选择分裂点？    - 如何解决推荐系统中的冷启动问题？  - 业务场景题  - 滴滴拼车订单匹配如何建模？（聚类+贪心算法的取舍）  3. 技术二面（1.5小时）- 项目深挖  - 详细介绍Kaggle竞赛方案（特征工程、模型融合技巧）    - 追问：如果数据分布偏移（如疫情前后出行规律变化），如何调整模型？  - 系统设计  - 设计一个实时ETA（预估到达时间）系统：      - 数据源（GPS/交通路况/历史数据）      - 模型选型（时序模型+在线学习）      - 异常情况处理（突发拥堵如何动态调整？）  - 算法发散题   - 如何用算法减少司机空驶率？（转化为图的最短路径问题）  4. HR面（30分钟）  - 团队协作经历、抗压能力举例  - 期望薪资与工作地点偏好  🌟 滴滴算法团队特点业务驱动：算法直接影响亿级用户体验，成就感强  技术栈前沿：时空预测、强化学习、因果推断等均有落地  成长快：技术大牛密集，新人可接触核心项目  🚘投递方式【内推链接】https://app.mokahr.com/campus-recruitment/didiglobal/96064?recommendCode=DScKP9qC#/jobs【内推码】DScKP9qC立刻投递，快人一步，抢跑未来全流程跟进，投递的同学评论区留言，方便后续跟进，秋招加油！ #春招#                     #实习#                     #校招#                     #内推#     #滴滴#

客观聊一下韶音入职一个月感觉，个人评价感受:个人岗位偏工程技术，整体感受还好，后续持续更新。 优势: 1.工作氛围:1.1 整体还是比较好，领导的话还是比较和蔼，工作上的话针对具体项目推进难点和具体情况可以直系上级沟通，基本都能得到比较正向的回应和支持。针对项目验证还未落地情况也基本会支持验证推进，和一些稍微大一些企业对比的话，这边还是比较鼓励尝试新的工艺&流程，个人想法更能去实践与铺开。 1.2 针对于工作强度的话，这边也没有强制要求加班，新产品项目导入验证难免会有问题需求加班（即使华为的话在新品上线基本会有），但针对一些国企为了数据好看要求强制加班的话这边基本不存在。加班的一些待遇...