美团点评 机器学习/数据挖掘工程师 面经

之前在一个算法实习群里面看到了美团的大佬发的招聘机器学习推荐相关的实习，就抱着试试的心态往邮箱里投了一个简历。

时隔一周，今天突然接到了一个上海的显示推销的电话，犹豫了一下还是接了。没想到对方说，我这边是美团的面试（美团的笔试这么久了还没消息，看来还是这种线下发邮件投递的靠谱啊）。

先聊了半天项目，从细节创新点，讲到了整体的架构。聊了大概15分钟左右。。

然后问了下GBDT的原理，以及常用的调参的参数

xgboost的跟GBDT比优点都有哪些

一道SQL题，count(1),count(*),count(列名) 这三个有什么区别

然后问了下什么时候能来实习，实习多久

我问了他他这边都做什么，就这么愉快的结束了面试

ps：我可能有毒，每次电话面试都是20多分钟。。这次又是

美团点评二面  4.12

两天后收到了美团点评的二面

L1、L2正则化，区别

项目，长短期兴趣，如何验证，时间敏感

文本内容推荐中有哪些内容可以应用到商品团购推荐当中去

Xgboost中的行抽样，可以起到哪些作用

样本少了不是会过拟合么，为什么行抽样可以防止过拟合

算法题，一个数组，找出第k大的数

这些方法的时间复杂度是多少

接下来都是我问他的

算法工程师的工作模式大概是什么

他这边推荐主要是基于传统机器学习还是深度学习

可以不可以将深度学习关于图像方面的东西加入到推荐系统中去