阿里一面、二面、三面分享

今天面完了阿里技术三面，面完之后内心只有一个疑问：什么样的人能进阿里呢？答：肯定不是我，我好菜，呜呜~~

部门：阿里高德事业群

一面 8.10

主要问的实习期间以及在学校做的几个项目

1. 针对第一个项目

• 项目介绍
• 上线了么？怎么设置的用户提醒？
• XGBoost怎么做多分类？第k个类别的决策树拟合的目标是什么？
• 特征怎么提取的？标签怎么划分的？、
• baseline有什么？有没有试过一些简单的baseline？
• 离线测试效果怎么样？
• 预测错了怎么办？注重precision还是recall？

2. 针对第二个项目

• 项目介绍
• 怎么聚类的？用的什么算法？距离的度量是什么
• 如何进行的上车点的匹配？精度怎么样？
• 特征有哪些？
• 类中心有没有物理意义？
• 跟我讨论了一些算法改进方面的问题

3. 针对第三个项目

• 项目介绍
• 怎么判定司机是否接单？接单的概率怎么计算？
• 司机拒单的理由有哪些？
• 有没有做过归因，可视化各个特征贡献的百分比？
• 派单的目标是什么？最终的派单矩阵怎么计算？

4. 针对第四个项目

• 项目介绍
• 方法概述
• 与推荐系统中评分矩阵的填充有什么区别？

5. 一个拓展性的问题：对于相同的一条路径，做ETA，你觉得主要的困难是什么？（其实我不知道，瞎扯了几句）
6. 灵魂拷问：笔试只得了10分，怎么搞的？代码写的倒是不错，很规范。

全程一个小时，最后可能因为时间不够了，没有写算法题。

二面 8.13

第二天就接到了HR的电话，很鸡冻。

这一面很煎熬，一方面我的网络不好，声音断断续续的，经常听不清面试官的问题；另一方面，面试官一直在跟我讨论做过的项目中的不足以及改进的方向。

二面下来，一个问题也没记住，只记得面试官在面试中经常说的一句胡：你这样不行啊……（我：是的是的，您说的对）

最后写了一个算法题：一个无序数组中第k大的数字

大概一个小时吧。

三面 8.25

一周后才收到hr电话，约到了三面。

• 自我介绍
• 为什么用集成学习做这个项目呀？
• 这个项目这么做好像不能解决这个问题哎
• 这个项目最终为什么搁置了呢？怎么不上线呢？
• 影响司机接单的因素都有哪些呢？
• 怎么预测司机的接单行为呢？
• 为什么在个项目中LR会比GBDT好呢？（我不知道为啥LR要好，这地方花了很长时间，经过我们一通分析得出GBDT应该要好于LR，问题更加破朔迷离了起来，笑死，最后不了了之）
• 这里用的什么损失函数呀？交叉熵和KL散度有什么区别？
• 这里怎么求得最优解？说一下爬山算法吧。
• 你实习多久了？打算什么时候离职呀？下个月要离职吗？
• 你在实习的时候项目怎么分配的？有跟别的部门交流过吗？
• 你觉得你实习对你帮助大吗？有哪些提升呢？
• 面试了几家了？拿到多少offer了？
• 反问1：最后一面了吗？——最后一面技术面了，下面就是hr了
• 反问2：刚才问的技术问题我有个疑问，可以指导一下吗？（我也顺着扯了几句，希望能弥补这一问的损失）

半个多小时就结束了。

面完一个小时，官网状态没有更新，期望有好的结果吧。救救孩子吧，好想上岸。