个人背景：- 985硕士，计算机专业，研究方向为机器学习/数据挖掘- 有推荐系统相关项目，Kaggle竞赛经历- 面试岗位：滴滴出行-算法工程师（机器学习/运筹优化方向）📝 面试全流程回顾1. 笔试（线上编程+数学）-算法题（2道，LeetCode中等偏上难度）- 动态规划：最长递增子序列变种（需优化到O(nlogn)）- 图论：Dijkstra算法实现+路径还原- 数学题（概率统计+线性代数）- 贝叶斯定理应用题（拼车场景下的概率计算）- 矩阵分解（SVD）的原理与优化意义2. 技术一面（1小时）- 代码能力- 手撕：实现带权随机抽样（Reservoir Sampling变种）- 代码优化：如何减少时间复杂度？- 机器学习基础- XGBoost vs LightGBM的差异？如何选择分裂点？- 如何解决推荐系统中的冷启动问题？- 业务场景题- 滴滴拼车订单匹配如何建模？（聚类+贪心算法的取舍）3. 技术二面（1.5小时）- 项目深挖- 详细介绍Kaggle竞赛方案（特征工程、模型融合技巧）- 追问：如果数据分布偏移（如疫情前后出行规律变化），如何调整模型？- 系统设计- 设计一个实时ETA（预估到达时间）系统：- 数据源（GPS/交通路况/历史数据）- 模型选型（时序模型+在线学习）- 异常情况处理（突发拥堵如何动态调整？）- 算法发散题- 如何用算法减少司机空驶率？（转化为图的最短路径问题）4. HR面（30分钟）- 团队协作经历、抗压能力举例- 期望薪资与工作地点偏好🌟 滴滴算法团队特点业务驱动：算法直接影响亿级用户体验，成就感强技术栈前沿：时空预测、强化学习、因果推断等均有落地成长快：技术大牛密集，新人可接触核心项目🚘投递方式【内推链接】https://app.mokahr.com/m/campus_apply/didiglobal/96064?recommendCode=DSW46Dg7&hash=%23%2Fjobs#/jobs【内推码】DSW46Dg7立刻投递，快人一步，抢跑未来全流程跟进，投递的同学评论区留言，方便后续跟进，秋招加油！#实习# #校招# #滴滴# #大厂内推# #内推# #算法岗#      

面向对象：校招/实习岗位面向全体在校生（25/26届毕业均可），为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的前端实习机会，进组后有mentor手把手指导landing和技术成长，有转正机会，以往经验看，转正通过率100%。社招岗位需要25年之前毕业。专业要求：计算机及其相关专业优先，其他理工类专业有前端或者编码经验也可以。团队介绍：地理位置中台支撑字节系众多业务，抖音、生活服务、电商等，在前端也具有诸多技术挑战，如WebGL可视化方向的地图渲染，业务场景上有中后台产品和抖音C端产品。团队优势：leader非常棒，团队氛围轻松，技术有挑战不压抑，兼具中台团队的稳定性与业务、技术上的挑战性，来这里给...

1、C++ map底层数据结构2、为什么用红黑树而不是其他的树3、unordered_map和map的区别4、unordered_map和map查询哪个更快5、如何避免哈希碰撞6、智能指针7、linux使用过吗，哪些基本命令8、用过哪些调试工具，GDB用过吗9、MySQL InnoDB存储数据结构10、手撕（最大子数组的和）11、迪杰特斯拉算法12、其他问题：能实习多久、实习地点选择、反问

一面面完隔了一周HR约面，结果HR天天休假不回消息导致最后隔了半个月才二面，太抽象了约五十分钟，无八股手撕，全程项目拷打，好久没面试导致项目忘光了，边答边想，主要聊项目的扩展点，看有没有对项目深入思考过面试官人非常好，base在上海，但去不成了4.14 HR面 4.18 Offer，已拒