腾讯机器学习面经

佬们，我纯菜鸡，目前大三下学期，技术没怎么学习目前看了看python，我看网上都说python不行岗位少的很，学校春招我去看了确实就一两个😭，现在学java感觉根本来不及了又卷学的又多，我想问问现在搞python后端有搞头没，现在就想找个小公司实习混混学学

公司还是很香的~快来工作时间：一般是上午 9：30 - 下午 6：30，实行双休和弹性工作制度工作强度：整体工作强度适中，不是很卷，一些核心业务或研发岗位在项目攻坚阶段可能会面临较大压力。福利待遇：除了六险一金（公积金按 12% 缴满，还有商业保险）外，还有很多其他福利。例如每月可享受 150 元 / 人的团队活动基金，每月有一天带薪病假，新入职员工即有每年 10 天的年假，转正后 12 天，工作满 10 年后 15 天。每天有 35 元餐费补贴，或在食堂可包 4 餐。公司设有免费的健身房、浴室、按摩室，提供年度体检、免费班车、节日福利、零食下午茶等。工作环境优良：公司内部设有 2 个食堂，提...

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🌟 总体而言，滴滴面试强度还是可以的，问题问的很细，如果不会的话，同学们尽量委婉回答，引导面试官问出问题。滴滴待遇还是相当可以的，最后给大家一个内推链接，还有内推码。🚘投递方式【内推链接】https://app.mokahr.com/m/campus_apply/didiglobal/96064?recommendCode=DSW46Dg7&hash=%23%2Fjobs#/jobs【内推码】DSW46Dg7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！#滴滴# #应届# #实习# #算法工程师# #校招# #滴滴出行# #内推#

春招实习能搞一个尽量弄着，我当初就是实习后面转正进来的 准备的差不多了就可以投了，太早投面了也面评低，难捞起来，或者被一些不相干部门捞起来，太晚投offer已经被拿了一批，拿offer难度更大【工作地点】苏州、北京、上海、深圳内推码：R7S6WA3 （输入不进去的话换一下渠道来源，系统有点bug）直接点内推链接一键内推：https://momenta.jobs.feishu.cn/s/NDh6xaReO_E塔子和其他互联网大厂差差不多，早上10点到公司晚上9-10点走，也不算太卷，周六居家，没有打卡，灵活上下班主要得把活干完。部门的氛围还是挺不错的，经常晚上大家还在热火朝天的讨论问题。...