字节推荐算法三面面经

补3月1日📍面试单位：隐私和数据保护办公室👜面试岗位：大模型算法工程实习生📖面试问题：先自我介绍，然后问简历上的项目。无手撕代码。🙌面试体验：似乎是日常实习，时间太远细节不记得了。#找实习#

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#

写在前面：无论你在读研之前怎么打听导师的消息，当你入学之后，你会发现，你打听到的和实际感受到的，很有可能是两回事！！！就算去了华五，如果学院本身不怎么样的话，不如放弃，选个次九的软件学院，都比来个半吊子的电子信息专业强，我现在只要在小红书搜我们学院的就业情况，得到的答案就是“我周围的人都很后悔来到这个学院，除了得到一个学校的title之外，什么都没有了”（这是小红书的评论区的一个用户的留言，我认为反映得很精准），碰上个Push的导师，更是要命。本人简历情况：9本❀5硕，本科完全非科班，没写过一点代码；硕士只能算半个科班，研一啥都没做，研二现在进度也很缓慢，老板的指导很少也很有限；有一段推荐算法的实习，但是场景很稀疏，收益主要体现在点击率的提高，但是模型古老有一段推荐算法的项目，感觉不水，但是有时候面试官理解不了有一段CV的项目，基本没有被问过淘天  美团  腾讯  百度 二面挂      拼多多   三面挂B站  携程 京东   一直都没约面，甚至连笔试邀请都没有蚂蚁  字节  快手  小红书 简历一直挂很多乱七八糟的想法：自从来到魔都，觉得眼界开阔了很多，同时也遇到了很多事情。研一因为我研二不想上课，所以研一选的课很多，组内没有学长带我，当时的我连文章都看不懂。我现在最后悔的事情，就是研一的老板选中了我，可能因为他出了一些情况，导致他性格大变，十分偏激。研一天天被老板PUA，每次组会很想哭，当时他都明确表示让我换组，也没有指明具体给我换到哪个组，让我自己去打探消息。我当时和很多同学聊过，有人给我说“你们组的就业方向是整个学院最好的，你为什么还想换导师呢？”事实上，从就业来看，组内也就是去个华为14级，不可能有更好的去向，而且最近两年受到大模型的冲击，就业更是难。研二开始整理破碎的心情，并且申请换到了一个比较放羊的组里在一位从未谋面的学长的建议之下，走进了搜广推的赛道里互联网真的很卷很卷，我周围能拿到暑期实习的人，要么是有两三段实习，要么是顶会＋实习。我当然比不了这些人。当下的困惑：我真的很想留在大城市，我不想再回到三线城市了，我受够三线城市了我只要回三线城市发展，我的孩子必然会像我一样，从小背负着“你要好好学习，咱们家没有门路，只能靠你自己”从小就要被迫和周围的各种孩子比成绩，考不过别人就不开心。从小遇上过各种人品糟烂的老师和同学：初一的时候因为我爸爸和班主任说话说得难听，就被班主任天天针对，把我的座位放在全班人都不喜欢的两个男生之间，其中一个男生每天就像个小混混一样，时不时言语攻击＋X骚扰；初二初三的时候因为成绩很好，班里也有些成绩很好，但是每次都考不过的男生，每到我临近考试之前，就跑到我座位面前骂我SB，我明明什么都没招惹别人，就得被他们攻击，人性阴暗善妒，这是我早早就体会到的因为我从小成长环境比较单纯，家里大人也是心眼比较少的，所以我很老实很老实，别人说几句狠话我就会被吓到，所以我到了大学也很吃亏，别人收了我很大的恩惠也对我没有感激，反而变着法地想气我。也就是来了魔都，还没有太多人际交往上的压力，这也是我对魔都有好感的原因之一，而且城市越大规则越明显，违抗规则的暗箱操作也会变少，不像小地方，人均素质实在堪忧，我真的不想让自己的孩子重蹈覆辙了！！！我不知道自己该转进哪个赛道里：国央企的话， 该选什么岗位？开发我目前没有碰过，代码随想录的测开项目可以吗？我现在转行做测试还可以吗？我目前不考虑考公走选调的

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/m/campus_apply/didiglobal/96064?recommendCode=DSW46Dg7&hash=%23%2Fjobs#/jobs【内推码】DSW46Dg7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！#实习# #校招# #滴滴# #大厂内推# #内推# #算法岗#