美团 数据分析（产品经理）骑手业务 二面

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# #应届# #春招急招# #滴滴# #滴滴出行#                                                                                   

1.美团keeta-配送算法：做因果推断/运筹优化/时序相关，面试官说往年组内均转正，base北京（投的搜推不知道为啥被这个捞了）2.阿里控股集团安全部-机器学习算法：做数据安全异常检测之类的，转正率只说了优秀的同学可以转正，base北京（mentor在北京，主管在杭州，和leader不在一个地方会不会影响转正？）之前有搜推实习，目前搜推相关的面试均未出结果，个人不太想卷，求各位大佬给点建议~

bg机械研二在找暑期实习，本科时做过两段运筹优化的课题，一面感觉自己面的依托，项目也忘了很多细节，最后是把结题报告共享了屏幕跟面试官一起看的，结果一面过了约二面。想问一下各位大佬饿了么以及这个岗位未来发展如何，跳槽能往哪跳？目前手里还有鹅的游戏测试oc，这两个岗位哪一个会好点？

之前面的淘天是还没笔试就约面了，但是阿里国际一直不约面，已经两三周了 #阿里求职进展汇总#