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一面(42min)5.23迟到了五分钟,面试官脾气真好居然没骂我先自我介绍项目拷打:问了强化学习的项目,具体的建模方式,奖励函数是怎么设计的,输入特征有多少?为什么用value based模型不用policy based模型?dqn结构怎么设计?训练了多久?挖掘了很多建模和求解细节。然后问了在滴滴做的预测项目,这个问的比较少,主要是深度学习的一些八股,比如FM的原理和优点。手撕:最大重复订单数反问:问了下对方是什么业务,因为饿了么面试只显示岗位是机器学习,不知道具体是哪个部门;然后问了对方强化学习在业务里的集体应用。周五面的,下一周的周一通过,约了二面二面(50min)5.27面试官上来先聊了下他们做的一些业务方向,是饿了么订单分配相关的,然后问我对业务有什么问题,可以先讨论下,如果我想先面试的话也可以。我说那先面试吧,业务问题等面完再交流。先是自我介绍,基本和一面一样。面试官听完后,说我的科研项目和实习项目都和他们实际业务比较相关,然后逐一拷打了我的论文项目和实习项目,有些问题和一面差不多,这里挑一些新的问题介绍一下:为什么在论文中选用了dqn?是基于什么考虑?创新点在哪里?论文里有涉及区域聚类,是基于城市土地信息来划定类别还是基于订单分布?baseline是什么?比较的效果怎么样?预测项目拷打的比一面更细,仔细了解了每个头输出的label,以及其中具体某个label在预测中的准确度问题和解决方案;还讨论了分场景下的预测是怎么做的。手撕:一个数组 每个数可以减去在自己右边的数 求差的最大值场景建模题:三个订单,分别有商家位置和用户位置,要规划一条路径去送餐,其中每个订单有时间窗限制,问应该如何建模?最后讨论了论文的场景复用到外卖供需调度场景的可能性和挑战。反问:也是问了强化学习在分单中的应用;还有岗位是否要求立即到岗。面试官非常有礼貌,基本都是先把自己的问题罗列一遍,然后让我逐一去回答,过程中也不会突然打断,面试体验非常棒。第二天通过,约了hr面hr面(65min)5.30一开始说大概面30-40分钟,后来逐渐失控...省去了自我介绍的环节,主要从以下几个维度来提问:实习经历:看到我这边有两段实习,主要问了在滴滴的实习经历,大致描述下整个实习过程做了什么,整个链路是怎么样的?最大的挑战是什么?最亮眼的产出是什么?上一顿实习有什么遗憾?项目是独立做的还是团队合作?学习一个新模型的思路是什么?通过哪些途径?在大公司实习和小公司有什么区别?哪个带来的成长更多?过往的学习经历:为什么本科选了这个专业?是因为高中就有相应规划还是依据高考分数选的?为什么考研现在这个专业?为什么来找算法岗的工作?觉得过往经历中对自己帮助最大的两件事是什么?未来规划:从现在开始到未来的某个时间节点,最想做好的三件事是什么?入职三年的职业规划是什么样的?对饿了么的看法:对饿了么有什么认识?评价怎么样?平时用的过程中有哪些问题?和其他offer相比,它的优势和劣势分别是什么?整体还聊了很多,有些记不起来了,反正都是些开放类的问题,侃侃而谈即可。6.5号意向    
投递饿了么等公司10个岗位
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