求捞-微众/滴滴/京东/拼多多

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🌟 滴滴算法团队特点业务驱动：算法直接影响亿级用户体验，成就感强技术栈前沿：时空预测、强化学习、因果推断等均有落地成长快：技术大牛密集，新人可接触核心项目🚘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立刻投递，快人一步，抢跑未来全流程跟进，投递的同学评论区留言，方便后续跟进，秋招加油！           

自我介绍项目介绍八股：1. XGB和GBDT的区别？如何调参数？2. 树模型特征数量和模型复杂度等模型参数的关系？如何优化和平衡？3. 梯度提升的细节，比如怎么迭代的，如何求偏导数等？4. 代码考察：快排，手撕代码

1.讲一下红黑树（忘了，只记得每层到叶子黑色节点数目相同2.epoll原理说一下3.你的HTTP报文怎么解析的，是如何映射到你的epoll模型的4.讲一下小根堆，定时器的实现5.你的服务器在高并发模式下怎么做的，比如有多个连接到来6.扯第二个仿rpcredis项目，服务器对不同命令怎么做的7.如果此时有新的命令，没在服务器实现，改怎么办8.手撕二分，还有一个是二维数组，每行15个，总共一百万行，每行内部单调递增，找出最大的15个，怎么实现（脑子宕机了，没做出来，只说了堆的方式）9.反问：项目得加强，得说的清晰有条理，要有创新点，但是代码写的还是很厉害，txt能直接撕，后续会进行一个排序，如果情况好再通知面试，感觉算法题第一个没撕出来应该寄了，他说leetcode有个类似10.面试官光线太暗了，没开摄像头，但是看上去挺大的，然后也很友好

timeline：4.14 上午投递4.14 下午约面4.14 晚上一面（50min）面完 40分钟约二面4.15 晚上二面（50min）面完 10分钟通知通过一面：1. 解释一下一个页面从 URL 输入到渲染出整个页面的一个过程2. TCP和UDP的区别3. 你的项目里用到了Web RTC，那Web RTC是基于什么协议的4. CSS选择器的权重6. 你知道react的fiber架构吗？hook-useFiber7. 在这些项目里做过什么性能优化之类的事情8. 在做大文件分片上传的时候，每一个文件的唯一标识要怎么去获得呢？9. 浏览器的缓存机制10. 浏览器两个Tab页之间要怎么跨页面通信11. React用函数式组件怎么模拟出生命周期12. useLayoutEffect和useEffect有什么区别13. 大概说一下浏览器的垃圾回收机制14. 手撕：链表反转15. 手撕：最长公共子序列16. 为什么会选择来投前端呢17. 你会怎么去学前端呢18. 最快到岗时间是多久二面：全程无八股手撕，拷打实习经历和项目问了写在简历上的，也问了没写在简历上且没用过的技术。考验实现思路和会考虑哪些东西，但没问得特别深发面经攒功德