大厂面经|滴滴机器学习算法岗

✅一面
对着项目问的比较多
1️⃣线性回归的假设条件是什么
2️⃣介绍lstm,transformer这些
3️⃣transformer 相比于 seq2seq,它的增量点在什么地方
4️⃣因果推断和(事件发生前拟合一个模型,使用这个模型对事件发生后进行预测从而得到效应),增量在什么地方,有哪些本质上的区别(跟我的项目相关)
5️⃣对于销量预测模型,你有什么思路;怎么进行模型选型;如果没有其他特征,只有按时间变化的销量,可以怎么预测?
6️⃣一个人投篮的命中率是60%,是投10次至少命中7次的概率大,还是投100次至少命中70次的概率大(大数定律)
7️⃣手撕:两个椭圆x^2+y^2/2=1,x^2/2+y^2=1,求这两个椭圆相交部分的面积(蒙特卡洛模拟,好像还可以使用极坐标直接求解,忘了)
比较注重数理(可能也是因为我是数理出身)
✅二面
1️⃣50个黑球和50个白球,分别放进两个框,怎么放置,可以让一个人拿到白球的概率最大
2️⃣一个细胞的生命有三个小时,每个小时都会分裂一次,到T时刻会有多少细胞呢?
3️⃣希望在算法岗从事什么样子的工作?
4️⃣技术栈有哪些?
5️⃣是否了解大模型?
6️⃣大模型灾难遗忘怎么解决
7️⃣是否了解微调、量化?
8️⃣大模型应用场景是什么?
9️⃣Pytorch 算法框架是否熟悉?
✅三面
1️⃣问对深度学习那块比较熟,回答时序预测,问有无读过现在的SOAT方法,回答无(没读过啥paper)
2️⃣什么样的embedding是好的embeding,怎么评估
3️⃣选择unieval模型是怎么做的模型选型
4️⃣拿到一个新方向是怎么调研的,怎么去找论文的
5️⃣介绍 transformer,每个encoder的结构是什么
6️⃣介绍 self-attention
7️⃣怎么理解q,k,v
8️⃣可以使用同一个W_q和W_k吗
9️⃣为什么q×k之后要scale,d 是什么
1️⃣0️⃣时空图(论文,但是别人做的这part,自己不太了解了)
1️⃣1️⃣手撕:打家劫舍
(偏重对算法的理解,和项目实现上的一些细节)
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能给个时间线吗
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发布于 04-23 16:08 江苏

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05-27 20:52
已编辑
北京邮电大学 Java
如题,春招ssob上社招岗位说可以接受应届,结果屁颠屁颠过去经历了一轮 “社招”拷打.TL:     5.26一面     5.27二面一面:65mins - 项目深挖:    结合面试官给出的滴滴的某场景,设计:        redis具体数据结构结构、redis雪崩、击穿、穿透怎么防护;        Mysql表结构、Sql怎么写、索引怎么建立、设计业务流程逻辑;    整体问的都很"飘",不知道对不对,全程结合业务问基于简历技术栈的实际设计和应用. 0mins - 八股 - (面试官说 个人社招不喜欢问八股)15mins - 手撕:    【撕】左上到右下是否有可行路径,(5mins ,本地idea 写 核心代码模式,顺便debug了下面试官提出的小瑕疵).    【聊】拓展这个手撕(10mins),问了:        1、DP下的最大收益         2、可行路条数(没具体刷过,回答的构建树, 问复杂度,答的 3^(m*n) 全忘了). 说过邻接图+暴力方案 否决了 继续想.二面:    60分钟聊天:聊BG,聊学习生涯,聊业务、聊项目,聊需求评审,聊方案选型,聊项目细节    5分钟手撕:最大回文子串    15分钟反问:问业务、问带教氛围、问landing期望等等。被指出问题:废话很多(hhh 学校呆久了 总想回答问题前先回答前因后果)    - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -     许愿三面~ 
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