腾讯二面

求你了🙏给我发一次 offer 吧，一份🤌，一份🤌也行，求你了🙏。我知道之前面试可能有些地方没表现好，我保证以后工作里肯定不会再出这样的问题了，我真的太渴望能加入贵公司了，求你了，我会特别努力工作的，我以后再也不会让你们失望了🤐，求你了呀，给我发这份 offer 吧，我现在心里忐忑得要死😫，求求你了🙏，您就最后再考虑下我这一回吧，我求求你了🙏，您要是有啥要求我都尽力做到呀，您再给我一次机会🤌就好，我现在心里就像有蚂蚁在爬一样😫，太煎熬了，您就答应了吧，最后一次，我发誓✋，真的是最后一次了，就一次就好了转自@莫欺冬招穷

1.部门工作内容和岗位要求；2.自我介绍，讲了上一段实习的项目；3.没八股；4.手撕，非力扣，非算法

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！#内推# #应届# #滴滴出行# #算法工程师# #校招#

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