滴滴出行2025届校招-算法工程师面经

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/campus-recruitment/didiglobal/96064?recommendCode=DScKP9qC#/jobs
【内推码】DScKP9qC
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