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#携程求职进展汇总# 今晚的题，可能还是更考虑算法的优化。一直 在优化前3道的算法。最后一题就没看。 #笔试#

私信的、投简历的 我都是已读必回， 然鹅某些、极小部分同学的操作 令好脾气的脑斧姐无语😒😒😒 1. 热脸贴冷屁股型：无论我说多少句，对方一句都不回 2. 明明是你先找我型：对方主动、沉默地投递，我帮对方内推了，提醒完成邮件确认，对方已读且不回 3. 你就静静看我装x型：每条消息都秒读，然后不回；再发消息，再已读，再不回 佬们，这是为什么呀，我有哪里做的不对吗，我改 顺便问问，大家理想中的 hr 是什么样的呀

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#

我看哪里都查不到苏宁的面经，自己就来写一下一面技术面，35分钟主要是问了项目相关，还有个人的一些经历，技术上没有太多的问问了一些transformer，还有大模型的知识，比如 transformer在图像上是如何做的，自己也记得看过，但是很模糊，答的不是很好反问面试流程，具体业务，自己回答的一些不足的方面PS.面试官人挺好的，说让我可以多看看大模型方面的东西，我自己做的东西说我答的挺好，然后应该就是kpi面了，早知道不请假了。后续：被约了二面，实属没想到