华为哈尔滨终端的有消息吗？

个人背景：🔥985硕士，计算机专业，研究方向为机器学习/数据挖掘- 有推荐系统相关项目，Kaggle竞赛经历- 面试岗位：滴滴出行-算法工程师（机器学习/运筹优化方向）📝 面试全流程回顾1. 笔试（线上编程+数学）-算法题（2道，LeetCode中等偏上难度）- 动态规划：最长递增子序列变种（需优化到O(nlogn)）- 图论：Dijkstra算法实现+路径还原- 数学题（概率统计+线性代数）- 贝叶斯定理应用题（拼车场景下的概率计算）- 矩阵分解（SVD）的原理与优化意义2. 技术一面（1小时）- 代码能力- 手撕：实现带权随机抽样（Reservoir Sampling变种）- 代码优化：如何减少时间复杂度？- 机器学习基础- XGBoost vs LightGBM的差异？如何选择分裂点？- 如何解决推荐系统中的冷启动问题？- 业务场景题- 滴滴拼车订单匹配如何建模？（聚类+贪心算法的取舍）3. 技术二面（1.5小时）- 项目深挖- 详细介绍Kaggle竞赛方案（特征工程、模型融合技巧）- 追问：如果数据分布偏移（如疫情前后出行规律变化），如何调整模型？- 系统设计- 设计一个实时ETA（预估到达时间）系统：- 数据源（GPS/交通路况/历史数据）- 模型选型（时序模型+在线学习）- 异常情况处理（突发拥堵如何动态调整？）- 算法发散题- 如何用算法减少司机空驶率？（转化为图的最短路径问题）4. HR面（30分钟）- 团队协作经历、抗压能力举例- 期望薪资与工作地点偏好🌟 总体而言，滴滴面试强度还是可以的，问题问的很细，如果不会的话，同学们尽量委婉回答，引导面试官问出问题。滴滴待遇还是相当可以的，最后给大家一个内推链接，还有内推码。🚘投递方式【内推链接】https://app.mokahr.com/m/campus_apply/didiglobal/96064?recommendCode=DSW46Dg7&hash=%23%2Fjobs#/jobs【内推码】DSW46Dg7全流程跟进，投递的同学评论区留言，方便后续跟进，秋招加油！       

👋个人背景：双九 春招👏offer1：滴滴：CTO线 后端开发   base北京💯offer2：迈瑞医疗： ivd 软开   base深圳薪资差不多，都比较高，滴滴年包比迈瑞多4万。请教一下各位选哪个呢 工作强度和以后发展各方面的，拜托各位   引流：腾讯，字节，阿里，华为，pdd

 初入这车载安卓 UI 领域，乍一看，似乎前景一片光明。智能汽车行业蓬勃发展，车载系统的更新换代需求旺盛，仿佛这里充满了无限可能与机遇，吸引着无数怀揣梦想的新人投身其中。可现实却如同一记沉重的耳光。公司里安卓 UI 的“老人”众多，他们经验丰富、人脉广泛，早已在这个圈子里站稳脚跟。新人进入后，面对的是激烈到近乎残酷的竞争环境。无论你付出多少努力，那些老人凭借积累的资源和经验，总能轻松占据优势，新人想要脱颖而出，简直难如登天。更让人崩溃的是工作中的需求问题。车载安卓 UI 的需求不仅繁多，而且变更极为复杂。客户的想法随时改变，上层的决策反复无常，导致我们每天都在疲于奔命地加班。不停地修改动画、调整 UI 界面，大量的时间耗费在这些无休止的变动中。然而，这样的忙碌并没有带来实质性的技术提升。我们只是在重复机械的操作，无法深入学习前沿的技术知识，也难以形成自己独特的设计风格和技术体系。长此以往，青春被消耗，能力却停滞不前。所以，如果你还怀揣着对技术提升的渴望，对职业发展有更高追求，那么请慎重考虑。这个看似美好的车载安卓 UI 岗位，实则隐藏着诸多无奈与困境，或许并不适合你长久停留。

⌚️投递时间：3月5日👋一面：3月19日🤏二面：3月24日✌️三面：3月27日😉oc：4月1日🔥offer：4月7日这一年大家都很难梅子熟时栀子香，愿我们前路漫漫亦灿灿