投递岗位：推荐算法工程师TL：投递10.12，一面10.16，二面10.18，三面10.23，hr面10.28一面 60分钟主要问之前快手的实习，一些常见的八股，问为什么不在快手转正(和字节问了一样的问题，答当时是日常实习，做的也是研究型算法，后续想做业务型算法的工作所以没考虑过转正的事情)，然后简单问了下美团的工作，之后开始做题反问是做主站推荐的coding：LC 856 括号的分数二面 60分钟主要问之前美团的实习，交流完美团的两个项目就差不多用了40分钟，然后开始做题coding：LC 496 下一个更大元素I三面 40分钟宏观地问了找之前所有实习工作的动机，然后开始交流快手和美团的工作，平均每个交流了20分钟，然后进入反问环境，这面没有做题hr面 30分钟常规hr问题，说投递比较晚，前面意向书发差不多了，后续直接发带薪的可能不发意向了

投递岗位：算法工程师TL：笔试8.25，一面9.21，二面9.25，三面10.17，hr面10.24，信息确认11.3，电话确认11.4，意向11.7一面 60分钟面试官是做智能客服的，具体问了最近两段实习经历，加一些transformer八股，以及对大模型怎么看，怎么理解RLHF和SFTcoding：LC 33 搜索旋转数组二面 60分钟面试官是做主页搜推的，重点问了最近一段实习经历，从背景到具体实施，之后问了一些基础的八股，操作系统的一些问题(操作系统有些东西真忘了也没复习，不过问的不深)coding：类似合并两个有序数组，做完后出了两道延伸题，还有一个概率题三面 30分钟当时忘记问是做什么业务的了，把已经快能倒背如流的个人背景和实习经历讲完之后，面试官简单问了几句就做题了coding：LC 100 相同的树，自己处理输入输出hr面 20分钟确认背景信息，个人对哪段实习印象最深刻，对PDD的工作强度了解吗，意向城市，期望薪资等报了一个同等背景下中位数的薪资，虽然hr说比较高（但我觉得报低了），不知道能不能开出来-------------------------------------------------------------------------更新，已意向

投递岗位：图像算法TL：投递7.10，测评7.15，笔试8.11，一面9.1，二面9.5，三面9.10一面 30分钟主要问了快手的CV实习，之后问了一系列的算法场景问题穿插一些常见的八股，第二天约二面二面 30分钟问快手和美团的实习，然后问了一点八股，之后就是10分钟闲聊，问对大疆印象如何，用过什么大疆产品（脑子里第一反应是go pro，突然意识到好像不是大疆的，笑死。后面回答了pocket3说准备毕业前买一个，面试官笑着说可以等入职再买有员工优惠，这个饼画得不错），在就业选择上最看重什么等等，隔天约三面三面 30分钟简单问了之前所有实习，重点问了CV相关的实习工作，聊完20多分钟过去了，后面问了一些个人情况，优缺点，对大疆和互联网厂怎么看等等大疆是秋招第一个投递的企业，不过没想到前面流程这么慢，以至于很多公司都面完了dji还没开始面试，所幸进入9月流程推得比较快，不过按照这个招聘习惯，排完序估计就得10月11月了，目前dji面试部门做的工作和之前一段长实习是高度相关的，对这个方向也很感兴趣，希望有个好结果吧 #大疆求职进展汇总#

写在前面：之前陆陆续续实习过几段，前端，后端，cv，搜推都做过，唯独没做过自驾。秋招心血来潮投了文远，流程推进比较顺利，发面经记录一下。投递岗位：感知算法一面 8.13 14：00-15：00自我介绍后，面试官问了最近的两段实习工作，一个快手cv，一个美团搜推，聊了半小时之后问了一些机器学习八股，transformer相关，10分钟左右coding：本来是手撕nms，但我说只知道概念没细致了解就换成了数组中最大的前k个数，用堆和快排两种方法都做了一遍这面主要是问项目和ML，DL相关问题二面 8.16 14：00-14：45简单自我介绍后开始做题coding：一个二分一个单调栈，半小时做完了然后开始问c++八股，各种关键字含义，内存分配等这面主要考察代码和c++三面 8.22 14：00-15：00和二面类似，简单介绍后做了两道题coding：一个是变种广度优先搜索，也可以按照智力题做法做，快速得到解；另一个是线性规划类型，我说可以按照凸优化做法，直接用单纯形法求，面试官没get到，最后用遍历的方法也是面试官的思路写了一下。写完题后也是问了20分钟的c++八股，多态，虚函数等等反问环节面试官查了下资料表示赞同我之前的解法四面 8.24 7：00-8：00睡了五个小时爬起来面试...结果双方都连不上会议，只好加了微信语音面试简单自我介绍后开始细问快手和美团的实习工作，差不多40分钟，面试官水平还是很高的，即使是不同领域的工作也基本都能问到点子上本来留出了coding时间，面试官说前面几面都考察了这面就不写了，然后开始问一下其他内容，比如个人对大公司和中小公司的看法，对不同行业的看法等这面前狠背了一天c++八股（因为二面三面越问越深，以为四面会更深），结果没用到😶hr一小时后说四面过了，算是目前为止面试流程最快的一家了 #文远知行# #自动驾驶#

小小标题党一下，等待了三周的美团转正结果出来了，五面是暑期实习的三面+转正前部门老大面试+hrbp面试在组里实习了三个月，氛围真的很不错，后面还有其他公司的面试，继续加油 #美团OC#

投递职位：机器学习/nlptimeline：7.15投递，7.20测评，7.24一面，7.30二面，8.7三面 一面：30分钟简单聊了之前实习工作和项目，对项目的提问比较浅，没有深挖，也没有八股，自我介绍15分钟，提问5分钟，之后就开始做题coding：括号生成二面：60分钟深挖项目，主要问了快手和美团的实习，对美团暑期工作做的内容问的很细，交流了近40分钟，本来开始面的时候说最后留20分钟做题，后来聊项目比较对口就没时间了P.S. 面完加了vx三面：60分钟深挖项目，只问了美团的实习工作，自我介绍加问答差不多50分钟，没有做题直接反问。问了面试出结果时间，回答已经过了，后面还有hr面百度的三面一共只做了一道题，全程没有八股，聊得也挺顺利，后续的hr面以及最终结果就不在这个帖子更新啦 #百度求职进展汇总#

投递职位：搜推算法timeline：3月初投递，3月中笔试，3.25一面，3.28二面，4.11三面，4.12offerbg：双清信息学院，三段算法/开发实习经历，无搜推经历笔试：        A了三道，之前没怎么刷过算法，笔试结果不是很理想开始猛刷lc（事实证明对后面面试手撕代码有很大帮助）一面：60分钟        先做了两道题，一道easy，一道mid，都是链表。接着自我介绍，讲了之前的实习项目。由于没有搜推相关经历，面试官没有细问项目，开始问八股（由于时间比较久远，只记录一些印象深刻的问题）        机器学习相关：LR和FM，RF和GBDT区别，归一化方法，决策树特征选择        深度学习相关：transformer结构，lstm和rnn区别        搜索相关：了解learning to rank吗（这个没了解过，之前对搜推一无所知，一面后恶补LTR，找了几篇搜索排序的经典论文读，后面二面时候还真又问到了LTR和相关的评价指标）       反问：存在什么缺陷（背景和基础都不错，和其他面试者相比缺乏相关经历）二面：60分钟         开场自我介绍，介绍项目，开始问八股。（和一面差不多，机器学习，深度学习，搜推领域经典论文都问了，除了GBDT和XGBoost区别没答全其他都回答了）         coding：一道二叉树mid，一道动态规划mid         反问：问题和回答都和一面差不多三面：30分钟         自我介绍，项目介绍，简单八股         coding：一道链表mid         反问：结果大概什么时候出（三天内）从投递到最后offer差不多一个月的时间，由于本人投递的比较少，没有多少面试，所以有比较多的时间复习八股和阅读论文。不过没有相关经历还是比较大的硬伤。整体来说美团的面试流程还是很舒服的，面试官都很和蔼，决定暑期就去美团了。其他公司还有腾讯和抖音在面试流程，如果过了也准备拒掉了。 #美团暑期# #美团OC#