滴滴地图事业部数据算法电面面经(一面&二面)-已发offer

楼主不知道在哪儿投的滴滴地图事业部,岗位是数据算法实习生,今天中午突然小哥突然打电话过来约晚上面试,约的是7点半微信语音。

整个面试过程65分钟 + 20分钟(写代码),具体记录如下:

1. 介绍一下简历上面的项目

2. 从头到尾介绍一下在平安实习的项目(问得比较细)

3. 训练和测试数据分布是什么样的?分别用了多少图片

4. 说效果提升了30%,相比较于哪个baseline提升的?在哪方面提升的?

5. 这个项目如果让你继续做下去,你觉得应该要如何进行改进?

6. 说一下信用卡欺诈的项目

7. 数据不平衡的处理方法?

8. 除了数据重采样方法之外,你还知道哪些方法?

9. 除了简历上的项目,你平时做的比较长的一个科研或者项目是啥?

10. 看你是做图像分类的,那你这些经典网络都比较熟悉吧,说一下ResNetDenseNet的区别?

11. 为什么DenseNetResNet效果好?

12. 你说你是做医学图像分类与分割的,说一下你用的经典的图像分割网络(楼主回答得是UNet系列)

13. 问为啥UNet在医学图像分割上面效果比较好?

14. 目标检测了解吗?Fast-RCNN Faster-RCNN的区别是啥?

15. 场景题:如果一个模型最后效果不好,你会从哪些方面来考虑?(这个聊了很久,楼主从loss,扯到过拟合,然后介绍避免过拟合的方法,然后被问避免过拟合的方法的采用顺序)

16. 模型发生过拟合了,怎么判断它是数据量不够还是模型复杂了?

16. 决策树和随机森林的区别?

17. 数据结构里面的树和图论你熟悉哪个?(楼主自作聪明的选了树,结果把自己坑了,见下面。。。)

18. KNN你知道吧,里面搜索k近邻用的数据结构叫kd树,你知道吧,说一下kd树用在KNN的哪个步骤里?

19. kd树的作用是啥?

20. kd树是怎么构建的?它的时间复杂度是多少?为什么kd树能够比较快的找到k近邻?

21. 目前手上有哪些实习? 选择公司有哪些考虑?

22. 我的问题问完了,你有啥要问的。

最后,用collabedit远程白板写了道题,剑指的变体:给定一个无序数组,要求把奇数放在数组前半部分,偶数放在数组后半部分。并且奇数部分和偶数部分均有序。

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间隔一面过了大约一周,一面面试官微信跟我约二面的时间。约的是今天(周三)的11点。
大概11点10分的时候,面试官(目前是leader)的电话打了过来,整个面试过程大概30分钟左右,现将面试过程记录如下:

1. 自我介绍

2. 介绍一下在平安的实习经历

3. 说一下在实习过程中遇到了哪些问题?收获了什么?

4. 讲一下随机森林,假如你之前没有接触过,你应该怎么学习?

5. 说一下随进森林的缺点?

6. 在实际应用中,是怎么做改进的?

7. 你对于计算机视觉和机器学习的前景怎么看?

8. 多久能来实习?能实习多长时间?

9. 你觉得面试给你的影响有哪些?

我这边没问题了,你有啥问题嘛。问了两个问题,说下周一或周二给结果。


#滴滴##面经##实习##算法工程师#
全部评论
乾坤大佬
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发布于 2019-06-03 22:30
16. 模型发生过拟合了,怎么判断它是数据量不够还是模型复杂了? 这个怎么回答
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发布于 2019-06-03 22:35
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厉害啊老铁
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发布于 2019-06-04 08:23
哈哈哈,跟你太有缘了老哥,我很早之前也面过滴滴地图事业部算法岗,但是最后没去
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发布于 2019-06-04 12:30
我昨天滴滴一面结束了,一般会啥时候通知二面呢
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发布于 2019-06-04 17:08
自己顶一下~~~~
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发布于 2019-06-13 20:27
请问 避免过拟合的方法的采用顺序 lz咋回答的呀? 感谢!
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发布于 2019-06-30 14:13

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