(运筹优化算法)秋招笔面经总结

秋招开始的有些晚了,投递了多家公司但是最后真正参加的和运筹有关的面试没有很多。总结一些相关经历(笔试、技术面)供大家参考。
背景: 双非本数学类专业+qs20硕运筹类专业

美团

笔试:4道算法题,有一定难度

一面:
1. 自我介绍、项目讲解
2. 项目针对性提问(问题定义、细节设置,为什么这样做?)
3. 考察基础知识:
单纯形法
检验数含义、影子价格含义
强对偶、弱对偶
拉格朗日松弛法系数怎么求?
互补松弛性怎么理解?
列生成(变量很多怎么办)
各种排序(时间复杂度)、各种数据结构(查找时间复杂度)
4. 提问环节

面试体验很好。面试官会主动先介绍自己和部门业务,问问题的过程中很有耐心,一步步引导,考察对项目、知识的深入理解。

4рх

一面:
1. 自我介绍、项目讲解
2. 仔细询问其中一个项目(问题的定义、细节的设置、规模、方法、结果、迁移),连环追问
3. 考察基础知识:精确算法(分支定界等)、元启发式(邻域搜索、模拟退火等)、TSP、VRP。。。
4. 场景题(网络流)

二面:
1. 自我介绍、项目讲解
3. 会哪些求解方法?整数规划熟悉吗?其它?
4. 考察基础知识:
单纯形法和内点法,复杂度?
LP增加n个变量,顶点数量变化?
精确算法(分支定界、割平面等)
如何缩小可行域?割的种类?
拉格朗日松弛的约束怎么选?
模型没有整数约束但是解是整数的情况?
各种求解器的使用、求解器内部使用的方法?
求解过程中gap长时间没有很大优化为什么?怎么办?
大规模VRP的解法?
5. 提问+聊天环节

三面:
1. 自我介绍、项目讲解
2. 看了一下我写的代码
3. 考察基础知识:概率论、马尔科夫链、TSP等
4. 提问环节

面试体验很好。面试官都很有耐心,知识面广,在交流的过程中学到了很多。

顺丰

笔试:选择题(单选+多选)+简答题+算法题
选择题考察运筹相关基础知识,也有需要计算的部分;
两道简答题分别关于单纯形法和Dijkstra算法;
2(还是3?)道算法题难度适中

一面:
1. 自我介绍、项目讲解
2. 项目针对性提问(问题定义、方法比较、创新点、难点、结果)
3. 项目引申知识:求解器的使用、元启发式(邻域搜索、遗传算法、模拟退火等)、数据预测、机器学习(没有深挖)、解决问题的流程
4. 工作需要的能力:抽象能力、工程能力
5. 提问环节

二面:
1. 自我介绍、项目讲解
2. 项目针对性提问(问题定义、变量、约束、算法细节、创新点、难点、结果、迁移),深度广度都有关注
3. 项目引申知识:求解器的使用、元启发式等
4. 提问环节

面试体验很好。面试官经验丰富,能一针见血地指出我思考的不足之处。氛围轻松类似聊天,交流互动感很强,给了我很大的鼓励。

京东

笔试:2道算法题,难度适中(我参加的那批不是很难)

一面:
1. 自我介绍、项目讲解
2. 学过哪些课?会哪些知识?
3. 提问环节

面试体验很差,笔试面试都感觉是KPI。面试官全程玩手机,话也没说几句,我仿佛在自言自语(没有得到回应所以我只能一直说下去),感觉受到了歧视。

华为

笔试:3道算法题,难度适中

一面:
1. 自我介绍、项目讲解
2. 项目针对性提问(算法、创新点、难点、结果)
3. 为什么投这个岗位?岗位匹配度?
4. 手撕代码(LeetCode673改编)
5. 提问环节

二面:
1. 自我介绍、项目讲解
2. 项目针对性提问(算法、创新点、难点、结果、如何评估)
3. 为什么投这个岗位?岗位匹配度?
4. 考察基础知识:元启发式,强化学习(Q-learning)等
5. 手撕代码(LeetCode1004改编)
6. 提问环节

面试体验好,面试官和善又耐心。但是自己没有提前了解清楚部门和岗位,投递了无线的AI工程师不太对口,没有和运筹很相关,建议大家投递时注意。

其它

除了上述几家的面试,我参与的其它运筹相关面试都只问了项目经历。
还有一些公司只参加了笔试:

便利蜂:

选择题+填空题+计算题+算法题,偏概率统计

阿里:

2道算法题,很难

永辉:

(好像有选择题+)简答题+算法题
有SQL相关(where和having区别、rank和dense_rank和row_number区别。。。)和运筹相关的题(Bland's Rule、牛顿法&梯度下降法。。。)


总结:笔试算法题多刷题练习,熟悉各类基本方法(dp,dfs,bfs等),复习运筹相关基础知识。面试要熟悉项目里的细节和技术,问题会围绕经历逐步拓展。同时注重对知识点的理解,通常会有不断追问。实际工作中接触的问题比理论复杂的多,规模也很大,所以数据处理(sql)的技能很必要。对于复杂问题,建立美观简洁的模型会很困难,所以将问题抽象的能力很重要,代码落地的工程能力也很重要。

以上是我对这次秋招中运筹相关的笔试面试的总结。目前我的能力和技术有限,现有的经验和想法还有很多不足。这些经验不一定适合所有人,大家可以根据自身情况参考。
祝大家学习、工作顺利!

#运筹优化##秋招##面试题目##美团##华为##顺丰科技##校招#
全部评论
大佬你好,我是研一的学生,未来也想从事运筹优化算法方向的工作,求问对于学习路径有没有什么建议(要学的知识/技能之类的),谢谢🙏
1 回复 分享
发布于 2022-09-26 17:13 天津
想问一下lz,投递了顺丰运筹优化岗2023届的暑期实习,但是一直没后续,能捞一下吗
1 回复 分享
发布于 2022-03-30 15:28
请问大佬你做的项目都是什么呀,感觉自己的项目太水了想赶紧补一个
1 回复 分享
发布于 2022-03-03 15:15
想问一下运筹优化的八股在哪找啊,怎么找不到像别的岗一样整理好的八股
点赞 回复 分享
发布于 05-18 18:20 天津
请问一下关于运筹基础知识问的深吗,需要掌握到什么程度
点赞 回复 分享
发布于 2023-03-28 17:05 浙江
楼主  美团的算法题考的也是DP DFS这些吗?
点赞 回复 分享
发布于 2022-11-11 15:20 北京

相关推荐

四月中旬才开始投递,总算是抓住了暑期的尾巴time line如下:4.15投递5.6一面5.7二面5.8三面512收到offer(一周速通三面,感觉可以挑战全网最快流程)一面(技术面):约80分钟1. 自我介绍2. 详细盘问了科研论文的项目(深度强化学习方向),问的非常详细,包括论文的主要创新点、具体的建模细节等,非常刨根问底,几乎每个设计都要问一下为什么,其中也交叉问了一些八股,主要是强化学习方面的,如loss如何计算与传递等。常规问题以外,面试官还进行了一些拓展,比如让我思考这个科研项目距离落地还需要做哪些工作,多目标的奖励权重如何更新等,这部分我答的不好,但是面试官也非常耐心,一步步引导我去进行思考,也和我交流了他们实际业务中应用强化学习的一些设计。3. 然后又盘问了在滴滴做的项目,这个主要是大致介绍了业务的背景、项目的目标、模型选型的考虑等。其中具体问了一些推荐系统模型的八股(因为简历里有写),如w&d、deepfm、d&c network等的模型特点。4. 面试官介绍了下组里的一些业务,以及如果我能进来的话可以做的一些方向,涵盖的内容非常广,从传统运筹的路径规划到强化学习再到营销用增方向。由于项目和业务上聊了很多,导致没时间手撕,面试官就让我自己截图回去做,做完微信发给他即可。手撕的题是一道力扣mid,最佳股票策略。二面(技术面):约40分钟一面结束后立刻发来了二面通知,第二天上午十一点有趣的是,大概当天十点半的时候,二面还没开始,三面的链接就已经发来了1. 自我介绍2. 滴滴实习项目盘问,问的也很细,跟一面的问题有一些重叠,还问了业务中如果遇到没出现的特征应该怎么处理等数据预处理的问题3. 科研论文盘问,dtw距离是什么,如何计算?k中心聚类的步骤,都是一些常见的八股4. 手撕:力扣mid 编辑距离,发现美团很喜欢出动规题5. 业务介绍,一面时介绍的已经比较仔细了,也没什么需要反问的三面(hr面):约20分钟都是一些开放性的问题,开始侃侃而谈1. 经过前两轮面试,对业务有什么了解?2. 平常有没有用过业务相关的产品?体验怎么样?有哪些痛点?3. 如何利用ai来辅助进行业务升级?举几个具体的场景4. 简历中最能体现自己能力的项目是哪个?具体展开说明5. 过去的几段实习经历里,给自己带来最大改变的是什么?带来了哪些改变?6. 反问    
查看16道真题和解析
点赞 评论 收藏
分享
评论
49
293
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务