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🌟 总体而言，滴滴面试强度还是可以的，问题问的很细，如果不会的话，同学们尽量委婉回答，引导面试官问出问题。滴滴待遇还是相当可以的，最后给大家一个内推链接，还有内推码。🚘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！       

deepseek引发的盛况，加上政策上也扶持，算法岗这两年会不会变多呢？纠结走算法还是开发，想要去央国企找个稳定的工作感觉很多人都去学ai大模型啥的了

末九大三，今年保研，想先读研然后去算法岗。请问前辈们做算法岗的话读研期间应该选择什么类型的导师，需要发paper吗（我做的是cv），从现在到研究生毕业整体的路径规划大概是什么样的呢？

上来就先手撕两道算法1. 给一个字符串，找到满足元素种数不超过4个的最长子串2. 能用1 14 144拼成的数字称为幸运数，给定x，找出所有小于等于x的幸运数，按升序返回，不能用排序10分钟左右手撕完成两题   八股： （有些忘了 没录音）1. UDP安全吗？ 怎么修改让其安全2. TCP的三个窗口 滑动 发送 拥塞， 怎么用UDP使用类似的功能 怎么确认消息是否收到3. TCP的拥塞控制是怎么样的 4. HTTPS的握手流程5. MySQL为什么用B+树  红黑树等结构也能在叶子节点实现双向链表，为什么不能这样做6. 数据页是什么 怎么存储数据的 以什么样的形式进行存储数据页本身的7. InnoDB的Buffer Pool是什么 8. Golang中的Map底层是怎么实现的  冲突了怎么办9. Redis的怎么删除过期的键  Redis内存淘汰有哪些10. clickhouse为什么快，原理是什么11. 进程、线程的区别整个面试过程接近40分钟  算法很快就搞定了，八股也是老常客了，没有不会的，整个过程非常顺利，聊的也很好，有说有笑的面完隔了几个小时就给我秒挂了  全程没露脸，面试官在办公区面试，能听到其他人声音，不过中途好像换了个地方 这难道就是KPI面吗