美团-运筹算法面经

最近刚刚结束美团HR面在等oc，从暑期到秋招准备面试的过程中在牛客上看了不少面经，等oc的同时自己也写一写最近面过的公司回馈社会，积攒人品，祝大家都能oc。 #运筹优化算法岗# #面经#
美团到家  运筹算法
一面 50分钟 主要围绕过往的实习经历展开
1、自我介绍
2、介绍求解混合整数规划问题常用的算法？
3、大规模混合整数规划问题中如何加速求解？
4、上一段实习项目里的目标函数和约束是如何定义的？
5、如何通过ABtest验证不同策略的结果差异是显著的？
6、问简历中一段和机器学习相关的经历，介绍贝叶斯理论，特征工程怎么做的，怎么定义时序模型，最终评价指标？
7、介绍图卷积神经网络
8、了不了解因果推断相关（确实没接触过，所以我直接回答了不了解）？
手撕环节撕了一道合并区间，lc中等

二面 50分钟 开始上强度问八股了
1、自我介绍，聊了聊之前公司的实习感受。
2、在之前公司是怎么验证策略有效性的？
3、机器学习和运筹学算法结合的方法有了解吗（主要问怎么用机器学习加速求解）？
4、介绍拉格朗日松弛法。
5、介绍KKT条件及推导过程
6、因果推断的常用方法？
7、介绍XGboost，XGboost为什么比GBDT效果更好？（约等于把XGboost的推导过程讲了一遍）
8、介绍L1和L2正则化
9、XGboost中L2正则化的具体式子和含义？
10、AUC的含义？
11、交叉熵的具体式子及含义？
手撕环节，两个数组查找上中位数，lc中等

三面 55min 
1、自我介绍
2、深挖了45分钟简历上的项目，问的非常细，不局限于问项目做了什么，侧重于问整体思路和改进方向，还会用陷阱问题考察对简历上项目的理解深度。
3、八股随便问了个ROC曲线，AUC面积的具体含义。
手撕环节，在1e-5的精度上计算根号2，简单的二分查找

四面 40min 
这轮应该是大老板面试，面试内容开始高屋建瓴起来，问我求职的方向，职业规划和兴趣，想了解哪方面前沿的技术，然后介绍了一下之前的实习经历，整体是一个聊天的氛围，还比较轻松，面过之后第二天就约HR面了

京东 y事业部 一面 8.29 30min
京东很奇怪 让我介绍了下实习经历 问了个简单的仓储建模题就结束，一周后一面挂，怀疑是KPI面

update：发完面经第二天就oc了，攒rp真的有用