春招最离谱的一面

骗人骗财骗色，为达目的不择手段

写面经，涨人品。京东二面，面完即挂，面试官有点kpi的感觉，但自己也没答得很好，一道脑筋急转弯的感觉，一道场景题。业务场景题真的是坑，腾讯二面，蚂蚁二面，京东二面都没答得很好。内资小量化，开发岗，一面+hr面。给了口头，但业务规模相对小，而且用python写系统，有点太上层了，当场就友好"分手"了。内资中等规模量化，开发岗，一面。这又太底层了，被c++和操作系统内核薄纱。外资中等规模量化，开发岗，一面。吸取教训，上来就说今天更多的是学习为目的，问的问题相对友好一点，但整体还是和自己以前点的技能树偏差比较大，不过面试官非常友好，循循善诱属于是。米哈游一面，八股+算法。第一次遇...

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！                                                                                       

元戎的面试确实比较难，名不虚传，上来就比赛项目论文拷打，搞的我特别紧张，很多论文的创新点都没有说全。其他问题： 实现一个高效的LRU缓存二叉树层序遍历及锯齿形遍历智能指针的实现原理及应用场景多线程同步问题（生产者消费者模型）系统设计：设计一个高性能的消息队列系统设计一个自动驾驶系统中的感知数据融合模块 还是比较菜，要多练啊！！