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銀行的 業(yè)務(wù)條線數(shù)據(jù)分析 算科技崗位嗎

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個(gè)人背景:- 985碩士,計(jì)算機(jī)專業(yè),研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘- 有推薦系統(tǒng)相關(guān)項(xiàng)目,Kaggle競賽經(jīng)歷- 面試崗位:滴滴出行-算法工程師(機(jī)器學(xué)習(xí)/運(yùn)籌優(yōu)化方向)?? 面試全流程回顧1. 筆試(線上編程+數(shù)學(xué))-算法題(2道,LeetCode中等偏上難度)- 動(dòng)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(shí)現(xiàn)+路徑還原- 數(shù)學(xué)題(概率統(tǒng)計(jì)+線性代數(shù))- 貝葉斯定理應(yīng)用題(拼車場景下的概率計(jì)算)- 矩陣分解(SVD)的原理與優(yōu)化意義2. 技術(shù)一面(1小時(shí))- 代碼能力- 手撕:實(shí)現(xiàn)帶權(quán)隨機(jī)抽樣(Reservoir Sampling變種)- 代碼優(yōu)化:如何減少時(shí)間復(fù)雜度?- 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)- XGBoost vs LightGBM的差異?如何選擇分裂點(diǎn)?- 如何解決推薦系統(tǒng)中的冷啟動(dòng)問題?- 業(yè)務(wù)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(shí))- 項(xiàng)目深挖- 詳細(xì)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(shè)計(jì)- 設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)ETA(預(yù)估到達(dá)時(shí)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(shí)序模型+在線學(xué)習(xí))- 異常情況處理(突發(fā)擁堵如何動(dòng)態(tài)調(diào)整?)- 算法發(fā)散題- 如何用算法減少司機(jī)空駛率?(轉(zhuǎn)化為圖的最短路徑問題)4. HR面(30分鐘)- 團(tuán)隊(duì)協(xié)作經(jīng)歷、抗壓能力舉例- 期望薪資與工作地點(diǎn)偏好?? 滴滴算法團(tuán)隊(duì)特點(diǎn)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng):算法直接影響億級(jí)用戶體驗(yàn),成就感強(qiáng)技術(shù)棧前沿:時(shí)空預(yù)測、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、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(xiàng)目??投遞方式【內(nèi)推鏈接】https://app.mokahr.com/campus-recruitment/didiglobal/96064?recommendCode=DScKP9qC#/jobs【內(nèi)推碼】DScKP9qC立刻投遞,快人一步,搶跑未來全流程跟進(jìn),投遞的同學(xué)評(píng)論區(qū)留言,方便后續(xù)跟進(jìn),秋招加油! #春招#                       #實(shí)習(xí)#                       #校招#                       #內(nèi)推#      
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