虾皮一面凉经

时长:50min左右1.介绍一下学习过的技术栈2.项目难点以及解决方案，现在的优化方案3.实习收获4.学习方法（科研 + 技术）5.介绍一下掌握最好的专业课（聊了聊数据结构）6.介绍一下科研项目其他时间也全在闲聊（大部分和AI相关）...--------------------------------------------------------------更新，已人才池，属实愚人节本色扮演了。

3.20 一面 1h项目拷打无八股手撕：不同路径用两种方法做3.28 二面 1h项目拷打算法八股：怎么防止猛打方向盘？planning给出的轨迹需要几阶连续？手撕：N个点能否被两条直线覆盖3.31 oc

美团-财务科技-前端实习base成都官网1-13上午投递，下午约面试时间1-17晚上8点一面，是一个女面试官。基本是实习和项目，八股就问了react特性，hooks手撕排序，要求不能更改原数组，写了个冒泡堆排序说思路（嘴太笨了，最后写了个代码才解释清楚）嵌套数组获取最大深度（用栈实现，说思路就行）面完5分钟后约二面1-20下午两点二面，应该是部门主管。也是问的实习和项目，无手撕，不过面试官应该不是写前端的很多东西都在问设计思想和架构设计，有点汗流浃背几个印象比较深的：1. 如果让你去负责你实习项目从0到1的搭建，你会怎样从架构上设计这个项目，难点有哪些2. 你觉得前端和后端难点分别在哪；如果让...

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！