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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#        

Shopee是干什么的？ Shopee是纳斯达克上市公司Sea下面的电商子公司，成立于2015年，是东南亚和台湾地区最大的电商平台，其业务覆盖十余个市场。2022年订单量高达76亿，GMV高达735亿美金。 根据不同人才分布和地区职能，不同地区的Shopee大概划分为：- 新加坡总部 - 中国研发中心 - Shopee Local 薪资待遇 从薪资待遇上来说，Shopee在国内应该算得上Top级别，比肩BAT，技术算法应届生一般base在20-35k之间，可能会有部分的股票，总包大致在30-50w之间。对于产品/数据分析来说，base一般在18-27k之间。配上15天的年假，和五险一金+全额医...

timeline3.31 一面4.1二面4.3三面总的来说非常紧，面试官也很友好，只是到现在都是面试中我看是要横向我了

1️⃣通勤久。从学校到公司得花一个多小时，不仅要换乘两次地铁，出站以后还得步行近两公里。有一说一，早高峰挤地铁绝对是更适合中国宝宝体质的无氧运动，在沙丁鱼罐头般的车厢里，人不用自己站，路不用自己走，有时最头疼的不是挤不上地铁，而是到了站却下不去。 2️⃣环境佳。对于我这种第一次进大厂实习的土鳖而言，公司的环境可以说是没得说。每一层楼都设有许多会议室，有的以国家的首都命名，有的以星球命名，还有的以长沙的著名景点或美食命名，这些会议室风格各异，特色鲜明，很难不爱。 3️⃣氛围好。公司整体的工作氛围更偏向外企风格，崇尚平等、开放、坦诚；提倡用“理性思考”代替“拍脑袋”，用“实质”代替“形式”，追求效...