985，算法方向，26届。昨天刚完成美团算法岗一面，趁热记一下，方便自己复盘，也给后面投的同学参考。 面试时长：约55分钟形式：视频 考察内容： 自我介绍后直接问项目，重点挖了分布式训练部分，问梯度同步机制怎么做的，参数服务器和All-Reduce各自适合什么场景。 算法题1：接雨水（LC 42），要求O(n)时间O(1)空间，双指针方案。算法题2：手写快排，要求随机化pivot版本，问为什么要随机化。场景题：给你一个推荐系统，新用户冷启动问题怎么处理，说了基于内容的方法和利用侧信息两个方向。反问环节：问了团队方向和实习转正比例。 整体感觉中等偏难，项目问得比较细，有准备的话不会太慌。 顺带说...

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

这次面试感觉其实还行，但是到现在也没联系我，估计凉凉了。  这次面试，面试官很侧重于 LLM 在实际业务（特别是销售/营销场景）中的落地能力、工程化思维（如异常处理、耗时分析）以及 Prompt 的精细化控制，这段时间段段学了不了，但是还是感觉差点意思。一、 业务逻辑与转化率优化 (ROI) Q1：你们的“线索评分”机制是如何运作的？回答： 基于四个维度进行打分： 1.联系方式完整性（基础门槛）。2.购买意向强度（结合大模型进行意图识别）。3.对话深度（交互轮次）。4.用户主动行为（如主动要求添加销售微信或留下电话）。 综合这些维度给出一个分数，通常分数较高（如大于 70 分）会被判定为高优线...