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算法工程师
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2023-11-06 19:41
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未填写教育信息 算法工程师
要开奖了攒点RP,不算大佬,比不上这个岗offer拿到手软的佬,bg9硕,简历挂了很多次,大小公司加起来也面了很多场遇到的一些记忆比较深刻的问题,具体公司就先不说了,等秋招彻底结束了有空看看能不能整理下这个岗可以投的企业。项目相关运筹优化相关项目(竞赛,论文,项目)等是主要拷打内容,不管主管面还是业务面无一幸免,包括大部分八股也是从项目扩展问出去的,不仅要特别特别熟悉的自己的项目,更需要回头深度思考一下。熟悉的内容主要包括:业务背景,主要目标函数,主要约束条件,问题规模,如果是自己设计的算法,有什么创新点,性能怎么样,有没有和最优解比较过gap,如果是启发式算法,为什么会选取这个启发式算法,自己的模型和设计的算法会不会有什么缺陷,会不会有什么极端情况,如果是多目标优化是怎么取的。这个印象最深的是一个公司的主管面,就一个项目聊了半个小时,问的非常细非常深入,而且经常伴随着各种讨论和假设,有没有什么实际情况,如果遇到的话约束条件怎么给,基本会问到彻底答不上来为止,后来聊天说,这都是实际业务会遇到的情况。八股相关建模技巧(线性化技巧,指标设计)+精确算法(分枝定界,分枝定价,列生成,benders分解,kkt条件)+启发式算法(模拟退火,遗传,蚁群,邻域搜索)+一点机器学习基本都是基于项目问的八股,但是会随着对话问的越来越深入,比如建模技巧会问怎么处理均衡性这个指标,给出解答会问如果这样设置了会不会有什么极端情况,怎么处理。精确算法需要了解内部原理,还需要熟悉之间的区别和关系。启发式算法也要熟悉每个算法的常见场景。除了这些经典的,遇到很多很广的问题,包括被问过常用求解器相关,被问过数据处理,这个其实不是很好准备,还是看平时积累了。NP复杂性这些问的特别特别少,尤其是我有一篇论文方向就是关于这个问题的情况下,所以我感觉这个稍微过一下就行了。另外我项目和论文基本都是运筹,所以问了一点机器学习,但是问的不算很多。场景建模题这个遇到过的都还蛮难的,很考验临场发挥。遇到过如何用最少的正方形覆盖不规则区域,优惠券发放问题,需要很快给出一个建模思路,说的时候要明确已知信息,目标函数,约束条件。祝大家都能拿到自己的满意的offer啦,分享有一位HR和我说过的话:“面试的偶然因素非常之多,千万不要因此怀疑自己”。
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2023-10-11 06:09
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未填写教育信息 算法工程师
补TL9.16笔试9.18约一面9.21一面9.22约二面9.25二面9.25约hr面10.7hr面10.10 OC————————平台,问了面试官是二轮技术面+一轮HR面 9.21一面30min 1.拷打项目和论文,详细问了VRP精确算法(论文里的)2.国赛项目继续拷打3.八股:启发式算法,精确算法(分枝定价,列生成,模拟退火),也都是论文里的4.手撕:矩阵左上角到右下角的路径数9.25二面30min1.继续拷打项目和论文,但如果说一面侧重点是项目和论文里的八股,二面就侧重拷打整体思路和想法,工作2.实习经历,什么场景,做了什么 3.继续国赛项目,什么场景,做了什么,有什么优化方面 4.场景建模题问了才知道二面就是主管面了,所以更多是问的想法,评价指标,做了些什么,有什么改进方法这种整体的东西,感觉答得一般,估计会是凉经,这个岗位面经太少了发一下攒点RP吧10.7HR面29min很好很轻松的HR姐姐,基本就是所有HR面面经里的问题的大汇总实习经历,实习中和别人的沟通,遇到最有挫折的事情,项目中和别人的沟通,老师对自己的评价,自己对自己性格的评价,别人对自己的性格评价,哪里人,base的选择地,offer的情况,有什么兴趣爱好等反问多久要有结果,说两个星期内,十月底到十一月初会正式发放offer最后收获面试官“和你聊天也挺轻松愉快的”,srds听上去很像好人卡许愿OC吧10.10已OC
投递美团等公司10个岗位
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