個人背景：- 985碩士，計算機專業(yè)，研究方向為機器學習/數(shù)據(jù)挖掘- 有推薦系統(tǒng)相關(guān)項目，Kaggle競賽經(jīng)歷- 面試崗位：滴滴出行-算法工程師（機器學習/運籌優(yōu)化方向）?? 面試全流程回顧1. 筆試（線上編程+數(shù)學）-算法題（2道，LeetCode中等偏上難度）- 動態(tài)規(guī)劃：最長遞增子序列變種（需優(yōu)化到O(nlogn)）- 圖論：Dijkstra算法實現(xiàn)+路徑還原- 數(shù)學題（概率統(tǒng)計+線性代數(shù)）- 貝葉斯定理應用題（拼車場景下的概率計算）- 矩陣分解（SVD）的原理與優(yōu)化意義2. 技術(shù)一面（1小時）- 代碼能力- 手撕：實現(xiàn)帶權(quán)隨機抽樣（Reservoir Sampling變種）- 代碼優(yōu)化：如何減少時間復雜度？- 機器學習基礎(chǔ)- XGBoost vs LightGBM的差異？如何選擇分裂點？- 如何解決推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題？- 業(yè)務場景題- 滴滴拼車訂單匹配如何建模？（聚類+貪心算法的取舍）3. 技術(shù)二面（1.5小時）- 項目深挖- 詳細介紹Kaggle競賽方案（特征工程、模型融合技巧）- 追問：如果數(shù)據(jù)分布偏移（如疫情前后出行規(guī)律變化），如何調(diào)整模型？- 系統(tǒng)設計- 設計一個實時ETA（預估到達時間）系統(tǒng)：- 數(shù)據(jù)源（GPS/交通路況/歷史數(shù)據(jù)）- 模型選型（時序模型+在線學習）- 異常情況處理（突發(fā)擁堵如何動態(tài)調(diào)整？）- 算法發(fā)散題- 如何用算法減少司機空駛率？（轉(zhuǎn)化為圖的最短路徑問題）4. HR面（30分鐘）- 團隊協(xié)作經(jīng)歷、抗壓能力舉例- 期望薪資與工作地點偏好?? 滴滴算法團隊特點業(yè)務驅(qū)動：算法直接影響億級用戶體驗，成就感強技術(shù)棧前沿：時空預測、強化學習、因果推斷等均有落地成長快：技術(shù)大牛密集，新人可接觸核心項目??投遞方式【內(nèi)推鏈接】https://app.mokahr.com/m/campus_apply/didiglobal/96064?recommendCode=DSW46Dg7&hash=%23%2Fjobs#/jobs【內(nèi)推碼】DSW46Dg7立刻投遞，快人一步，搶跑未來全流程跟進，投遞的同學評論區(qū)留言，方便后續(xù)跟進，秋招加油！#實習# #校招# #滴滴# #大廠內(nèi)推# #內(nèi)推# #算法崗#      

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你是否渴望在科技浪潮中勇立潮頭，與行業(yè)先鋒并肩前行？小米，作為全球知名的科技企業(yè)，正以破竹之勢引領(lǐng)智能生活新變革。小米 2025 春季校園招聘火熱開啟，誠邀懷揣夢想、才華橫溢的你加入，一同在這片充滿無限可能的舞臺上，揮灑青春汗水，釋放創(chuàng)新活力，攜手塑造科技的未來藍圖 。小米專屬內(nèi)推碼: 4F3HWD7 內(nèi)推投遞通道（點這里）一、招聘對象【中國內(nèi)地】：畢業(yè)時間2025.01 - 2025.12【中國港澳臺及海外】：畢業(yè)時間2024.07 - 2025.12二、崗位類別軟件研發(fā)類、算法類、測試類、運維類、硬件研發(fā)類、產(chǎn)品類、運營類、服務類、供應鏈類、外語外派類、設計類、市場類、銷售類、職能類、交...