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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- 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?? 總體而言，滴滴面試強度還是可以的，問題問的很細，如果不會的話，同學們盡量委婉回答，引導面試官問出問題。滴滴待遇還是相當可以的，最后給大家一個內(nèi)推鏈接，還有內(nèi)推碼。??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# #春招# #應屆# #滴滴# #滴滴出行# #算法工程師#

鼠鼠記得大一的時候 幻想畢業(yè)10k就已經(jīng)是我的極限目標了 大一疫情徹底擺爛一年大二開始醒悟 為了10k的薪資努力 開始看黑馬的java路線 跟著學習 從javase->ssm->springboot->redis->cloud當時找暑假實習 簡歷上就是黑馬點評項目去年的今天 正式開始面試 被云智后端拷打哭了 （詳見個人動態(tài)）于是開始 努力背八股 刷實習在24年5-8月在北森做后端開發(fā) 本以為秋招會有所好轉(zhuǎn) 結(jié)果秋招的時候 幾乎沒有面試機會 大廠就pdd后端和小米客戶端給機會了pdd后端三面掛的那天我天塌了 在健身房回來的路上碰上天氣下雨 內(nèi)心也久久不能忘懷小米安...

福州的安卓開發(fā)和上海的java開發(fā)糾結(jié)，薪資二者差不多，有沒有大佬給點建議

滴滴兩輪車java后端有oc的嗎，我上周五面完還沒動靜。秋招很慘，求滴滴開獎?? #滴滴求職進展匯總#