奋发图强の咸鱼 level
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门头沟学院
2024
Python
IP属地:北京
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岗位描述到家研发平台秉承"零售+科技"战略,致力于推动餐饮、零售需求侧和供给侧数字化升级,构建了超大规模的在线交易平台和实时调度系统,保障了百万商家和亿级用户的高效安全交易,实现了对百万骑手所在物理世界全链路的数字化。随着万物到家业务战略推进,我们在需求侧致力于通过大数据与大算力深度融合,建设强大的LBS零售电商系统和平台;同时,在供给侧紧密关注决策智能、因果推断和机器人等诸多新技术的发展和应用,建设行业领先的智能决策平台。 真诚地邀请你,和我们一起驱动技术发展,创造行业价值。在这个岗位上,你将深入研究隐变量挖掘、强化学习、因果推断等技术,探索其在竞争场景下定价算法中的应用潜力。1. 参与定价算法的升级与优化: 你将与团队合作,将研究成果应用于实际定价算法中,提升算法在竞争环境下的性能和鲁棒性。2. 进行数据分析和模型构建: 你将利用海量数据,进行深入分析,构建和训练机器学习模型,并进行模型评估和优化。3. 跟踪领域最新进展: 你将密切关注机器学习、强化学习、因果推断等领域的最新研究成果,并将其应用于实际工作中。岗位基本需求计算机、运筹优化相关专业硕士及以上学历,稳定实习每周四天,五个月及以上优先;熟练掌握机器学习、深度学习和强化学习技术,对因果建模、uplift model 有一定认知;有顶级论文发表者优先;具备较强的团队合作意识和沟通能力,能够与业务方协同工作,推动项目进展。岗位亮点 1.业务核心,创新场景丰富,每日超过6000万单的履约职责,覆盖全国几百个城市,运营百万级骑手,负责全年百亿级的定价、活动补贴问题; 2.团队汇聚了因果推断背景、运筹优化背景和机器学习背景的技术大牛,实战经验丰富,通过共同学习可快速成长为能解决实际问题的跨学科复合型人才。 3.拥有业界一流的团队,成员大多来自国内外名校,支持进行前沿技术与业务探索;团队近年已有部分成果发表在NeurIPS/ICML/KDD等顶会上。简历投递:牛客不让发邮箱,可以私信我~
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2023-10-13 12:19
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门头沟学院 Python
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
投递美团等公司6个岗位
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