欣旺达内推-欣旺达内推码

4.18更新，已oc有佬oc了吗，许愿oc

对于清澈的大学生来说，跨越大半个中国到一个完全陌生的地方工作，多少有点慌。幸好同部门小姐姐人都超级温暖。为了入职方便，我提前到公司，是星期天。本以为大家都休息，想着要“自力更生”时，同部门的姐姐主动联系我，在公司接我，陪我入住，拖行李，带我熟悉周边环境，吃了好吃的糖水。入职前，姐姐们就开始关心我，会问我“有没有去吃饭呀，食堂今天的排骨好吃。”感觉并不是完全上下属，前后辈的关系，更像朋友和家人一样。 园区环境更不用说了，免费单人宿舍，干净宽敞，独卫，空调，热水器还有小阳台一应俱全。食堂超好吃，作为一个没在南方生活过的东北人，口味完全可以适应。 工作方面，现在岗位是我的梦岗，但疫情实习机会少，没接...

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# #应届# #春招急招# #滴滴# #滴滴出行#                                                                                   

玻璃心 讲讲饿了么暑期实习的感觉， 一个小白进入到大厂里，客观来说阿里的新人需要很强的学习能力+适应能力+抗压能力，因为大厂新人入职进来就是一个新的螺丝钉，需要你自己快速磨合自己适应岗位上手工作，所谓的师傅、主管大体上很难遇到一个非常负责、有耐心、心善的人的，因为都是工作，who care you，如果有遇到一个很有责任的主管、师傅的话，那你非常的幸运，捡到宝了，一定要抱紧他的大腿，快速从他身上学习与成长，个人觉得一个好的主管、师傅的评判标准，不仅仅是他告诉了你怎么快速上手工作了解业务规则，而是会告诉你很多逻辑、经验、思考判断的方式，简单来说就是不是单纯的告诉你怎么快速上手达成业绩，而是真的有...