美团 机器学习/数据挖掘 一二三面面经 （8.26，已oc）

投递职位：搜推算法timeline：3月初投递，3月中笔试，3.25一面，3.28二面，4.11三面，4.12offerbg：双清信息学院，三段算法/开发实习经历，无搜推经历笔试：        A了三道，之前没怎么刷过算法，笔试结果不是很理想开始猛刷lc（事实证明对后面面试手撕代码有很大帮助）一面：60分钟        先做了两道题，一道easy，一道mid，都是链表。接着自我介绍，讲了之前的实习项目。由于没有搜推相关经历，面试官没有细问项目，开始问八股（由于时间比较久远，只记录一些印象深刻的问题）        机器学习相关：LR和FM，RF和GBDT区别，归一化方法，决策树特征选择        深度学习相关：transformer结构，lstm和rnn区别        搜索相关：了解learning to rank吗（这个没了解过，之前对搜推一无所知，一面后恶补LTR，找了几篇搜索排序的经典论文读，后面二面时候还真又问到了LTR和相关的评价指标）       反问：存在什么缺陷（背景和基础都不错，和其他面试者相比缺乏相关经历）二面：60分钟         开场自我介绍，介绍项目，开始问八股。（和一面差不多，机器学习，深度学习，搜推领域经典论文都问了，除了GBDT和XGBoost区别没答全其他都回答了）         coding：一道二叉树mid，一道动态规划mid         反问：问题和回答都和一面差不多三面：30分钟         自我介绍，项目介绍，简单八股         coding：一道链表mid         反问：结果大概什么时候出（三天内）从投递到最后offer差不多一个月的时间，由于本人投递的比较少，没有多少面试，所以有比较多的时间复习八股和阅读论文。不过没有相关经历还是比较大的硬伤。整体来说美团的面试流程还是很舒服的，面试官都很和蔼，决定暑期就去美团了。其他公司还有腾讯和抖音在面试流程，如果过了也准备拒掉了。 #美团暑期# #美团OC#

3.13做完笔试 现在显示还是笔试中🥲 #携程# #春招# #笔试# #大数据分析工程师#

优选部门，白菜价，拒了

第一次面试，直接开寄！3.29 投递，3.30 笔试（a3道），4.2 一面1.自我介绍2.开放性聊天，聊方向（生信），方向前景，你觉得生物的时代什么时候会到来？3.项目，你为什么要做分布式？CPU使用量怎么样？做了分布式优化了多少？你为什么要用redis？你线程池怎么用的？参数怎么设计的？固定线程和有界队列，当任务加入时，线程池是怎么运作的？4.八股面向对象三大特性是哪三个？你是怎么理解的？底层实现是怎么样的？做一个线程模块，比如网络并发，你要怎么做？零拷贝是怎样实现的好像还有一两个，记不起来了5.算法：简单题，合并两个有序数组6.开放性聊天，部门在北京，问前景怎么样，应该怎样做提升，你为什...