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昨天 20:56
滴滴_算法工程师
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#
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昨天 18:35
已编辑
门头沟学院 前端工程师
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03-19 22:14
门头沟学院 C++
叠甲防喷:本人考研失利,二月开始春招,技术这块很废,项目描述粗略,没有比赛奖项。菜且自知,所以请不要攻击和恶评。菜也有菜的凉经,饭一口口吃,路一步步走,复盘回忆出来是为了鼓励自己努力改进。也是不知为何没给笔试,直接发邮件让预约面试了,还是要感谢面试官很耐心地聊了一个多小时。难度应该也给的很低了。1,自我介绍2,你觉得哪个项目最有意义,着重讲讲(看得出来简历写得一般了)3,为什么选择SpringBoot+vue,有没有考虑其他的选型,有没有对比。4,为什么引入redis,redis的qps和mysql差距多少。5,redis在项目里的应用场景,有没有考虑mysql索引优化,redis存放在哪里,采用了什么数据类型,为什么用String,Hash行不行?(因为不会包装学生项目,所以redis,队列什么都是为加而加的。面试官一开始就挖出来这点,加上没准备具体的数据对比,实话实说了为学习技术而加,没有怎么测试。这在之后的面试里肯定要改。)6,mysql索引相关,优化效果如何。7,消息队列的应用场景,生产者和消费者分别是,消费后的数据存在哪里,不消费的数据怎么处理。8,还有什么优化吗,token的获取方式,为什么采用,有没有更好的安全方法。9,如果从做事的角度而不是学习的角度出发,这个项目应该怎么改进。10,C++的堆和栈,在缓存中吗,缓存是怎么用的,什么时候加载到缓存,如何加载,内存,外存,堆在不在缓存里。11,剩20分钟的时候开始做题:不重复的和为0的三元组。先聊思路,最开始直接给了一个O(n3)的解,然后问优化,提出滑动窗口想法,双指针O(n2),开写。途中还因为去重的问题调整了一下思路。12,还有什么没展示的优势吗13,对于职位有啥问题。(我比较委婉地问了自己和职位的差距)大概整理出来就是这些了,为了改进和洗刷心理阴影的去面的一次面试,整体氛围也比较轻松,之后就可以修整简历和准备项目相关回答。顺便攒攒春招人品?菜鸟求职的路肯定很长很难,在饭吃好,觉睡好,保证基本生活的基础上,可持续地准备,进步。不知道结果如何,但至少不让自己打垮自己。
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