捞人

四月中旬才开始投递，总算是抓住了暑期的尾巴time line如下：4.15投递5.6一面5.7二面5.8三面512收到offer（一周速通三面，感觉可以挑战全网最快流程）一面（技术面）：约80分钟1. 自我介绍2. 详细盘问了科研论文的项目（深度强化学习方向），问的非常详细，包括论文的主要创新点、具体的建模细节等，非常刨根问底，几乎每个设计都要问一下为什么，其中也交叉问了一些八股，主要是强化学习方面的，如loss如何计算与传递等。常规问题以外，面试官还进行了一些拓展，比如让我思考这个科研项目距离落地还需要做哪些工作，多目标的奖励权重如何更新等，这部分我答的不好，但是面试官也非常耐心，一步步引导我去进行思考，也和我交流了他们实际业务中应用强化学习的一些设计。3. 然后又盘问了在滴滴做的项目，这个主要是大致介绍了业务的背景、项目的目标、模型选型的考虑等。其中具体问了一些推荐系统模型的八股（因为简历里有写），如w＆d、deepfm、d＆c network等的模型特点。4. 面试官介绍了下组里的一些业务，以及如果我能进来的话可以做的一些方向，涵盖的内容非常广，从传统运筹的路径规划到强化学习再到营销用增方向。由于项目和业务上聊了很多，导致没时间手撕，面试官就让我自己截图回去做，做完微信发给他即可。手撕的题是一道力扣mid，最佳股票策略。二面（技术面）：约40分钟一面结束后立刻发来了二面通知，第二天上午十一点有趣的是，大概当天十点半的时候，二面还没开始，三面的链接就已经发来了1. 自我介绍2. 滴滴实习项目盘问，问的也很细，跟一面的问题有一些重叠，还问了业务中如果遇到没出现的特征应该怎么处理等数据预处理的问题3. 科研论文盘问，dtw距离是什么，如何计算？k中心聚类的步骤，都是一些常见的八股4. 手撕：力扣mid 编辑距离，发现美团很喜欢出动规题5. 业务介绍，一面时介绍的已经比较仔细了，也没什么需要反问的三面（hr面）：约20分钟都是一些开放性的问题，开始侃侃而谈1. 经过前两轮面试，对业务有什么了解？2. 平常有没有用过业务相关的产品？体验怎么样？有哪些痛点？3. 如何利用ai来辅助进行业务升级？举几个具体的场景4. 简历中最能体现自己能力的项目是哪个？具体展开说明5. 过去的几段实习经历里，给自己带来最大改变的是什么？带来了哪些改变？6. 反问

个人背景：211本硕管理工程专业，2年快消行业经验，有多岗位业务经验+数据分析+运筹优化项目，现转型运筹工程师。转型需求：3-4个月在职冲刺，补强算法硬实力和项目经验。导师要求：✅ 算法知识搭建✅ 项目规划与优化✅ 简历精修+面试实战✅ 求职全流程指导可配合导师时间灵活沟通（周末/晚间为主）。已整理过往项目案例，快速上手。若您是：• 运筹优化领域资深人士• 熟悉供应链岗位要求• 擅长新人辅导请私信联系，期待一起打造完美转型方案

个人简历 姓名洪铭皓联系方式[联系电话] | [电子邮箱] | [现居地]求职意向数据分析师/算法工程师/量化研究员/金融分析师教育背景北京大学 | 数学与应用数学专业 | 本科 |- GPA：3.8/4.0，专业排名前5%，获国家奖学金（2次）、北京大学三好学生标兵- 核心课程：数学分析、高等代数、概率论与数理统计、数值分析、实变函数、运筹学、随机过程、机器学习（95/100）、数据结构与算法设计（92/100）学术与项目经历1. 基于深度学习的图像识别优化项目- 使用Python与PyTorch搭建ResNet模型，通过数据增强与迁移学习优化，将MNIST数据集识别准确率提升至99.2%，并在CIFAR-10数据集上达到88.5%准确率，撰写技术报告50+页。2. 量化投资策略开发- 运用Python的Pandas、Numpy及Tushare金融数据接口，对沪深300成分股进行时间序列分析，构建多因子选股模型，回测年化收益率达18%，超额收益8%。3. 复杂网络中的社区发现算法研究- 研究Louvain算法与GN算法，基于NetworkX库实现算法改进，在合成数据集与真实社交网络数据上，将模块度优化效率提升30%，成果发表于校级学术期刊。竞赛与荣誉- 全国大学生数学建模竞赛 国家一等奖团队基于随机森林与灰色预测模型，解决电力负荷预测问题，方案被评为“优秀案例”。- 美国大学生数学建模竞赛针对全球气候变化问题，构建动态系统模型并提出政策优化建议，获评委高度评价。- 丘成桐大学生数学竞赛 分析与微分方程方向银奖- 连续三年获北京大学一等奖学金、校级优秀学生干部技能与证书- 编程能力：熟练使用Python、C++，熟悉SQL、MATLAB；掌握Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等工具库。- 数据分析：精通Excel数据处理与可视化，熟练使用Tableau、Power BI进行商业分析。- 数学工具：精通LaTeX学术写作，熟悉MATHEMATICA符号计算与数值模拟。- 语言能力：英语CET-6（620分），托福110，可进行全英文学术交流与技术文档撰写。- 证书：CFA一级（通过）、证券从业资格证、计算机二级（Python）自我评价具备扎实的数学理论基础与数据分析能力，擅长将数学模型转化为实际解决方案。拥有丰富的科研与项目经验，逻辑思维严谨，学习能力强，对金融科技、人工智能领域充满热情。注重团队协作，擅长沟通表达，致力于在数据驱动的领域发挥专业优势。

距离上一次面试已经一个月了，入职也有几周啦，趁着摸鱼间隙总结一下我的26暑期实习👋个人背景：2本9硕 非计算机科班 小厂算法实习经历，文章在投，有数模竞赛奖只投递运筹优化算法（零星机器学习算法ml）投递时间：3-5月因为有一段小厂实习了，所以投递时候也all-in大厂，投递时候很多都要求有机器学习或者强化学习经历，面试也会问到，最近ai很火，所以有大模型相关经历会更好投。leetcode一定要刷，笔试面试都要，面试一般是hot 100，笔试很难说。这个岗位一半都是阿里系的，非常非常多，而阿里系基本都要测评+笔试，很麻烦。☎️意向和oc：阿里国际，顺丰，网易伏羲（机器人）👨‍💻面试：一面挂：美团、阿里夸克（ml)、网易雷火（ai)二面挂：蚂蚁、京东（数据科学）已拒面：华为主管面，盒马三面面试后无后续：海康一面，虾皮一面📚笔试：美团、盒马、阿里国际、蚂蚁、虾皮、华为（免笔试）笔试挂：饿了么、淘天测评：京东(jdy)，顺丰，海康威视简历挂：阿里控股达摩院、字节、滴滴投递无反应：小米、腾讯、腾讯音乐TME（都是ml），京东jdy总结：运筹优化算法能投的岗位太少了！把国内大厂投遍了也不过20家，中小厂更是很少有开这个岗位的。面试有机器学习经历加分，面试一般问实习和项目较多，算法的话有ppt展示效果更好。暑期实习流程比肩秋招，测评笔试+技术面+技术二面+hr面，有的能开技术有三面，比如盒马和蚂蚁，hr面还会挂人，hr面过了也可能排序挂，拿一个offer很难了。一些吐槽最无语的是虾皮，参加了宣讲会拿到了面试直通卡，但是一直不约面，在xhs私信hr后约面了，一面后也没反应，本来还很想去的，再私信和发邮件也不回复。京东young是最早投的一个，一直泡池子不捞，。后面投了个校企专场有个其他岗捞了，二面后几周都没反应，不知道时候挂的。最硬核的面试是夸克，全程问机器学习八股，问麻了，问了差不多45分钟，但是无手撕。蚂蚁二面也很难，电话面，不问项目和实习，只问了很多个他们的业务场景问题，答不上来，也是美美挂了。虽然在3月就开始投了，但是第一个面试在4月才有，五月面试才多了起来，甚至一天3面，4面，最后面试次数已经数不过来了，面多了的好处就是面试更加自然，对项目和简历也更加熟悉了！谢谢AIDC收留，是第一个oc也是唯一一个正式的oc 也算是达到自己暑期实习投递的目标啦！杭州base真不错啊，福利也好好，组内不卷，感觉找到了神仙实习！