滴滴 一面

代码题

• sql：分组排序
• 合并二叉树；反转链表

问实习一

• 业务背景
• 数据量多少
• 用了哪些特征
• 如何筛选特征
• 为什么用cnn-lstm，有没有对比其他时序模型
• 为什么用xgboost，性能提高了多少
• 如何做多分类

问实习二

• 为什么用faiss
• 为什么用Elasticsearch，跟不用有什么区别
• 为什么没用rag
• 如何做微调，微调了哪些参数

八股

• 线性回归和逻辑回归的区别
• CNN原理
• spark原理
• transformer原理

（狠狠拷打实习ing）

思考：面试官问A问题时，可以引申回答B、C问题，前提是自己比较熟悉；多思考为什么，以及还有什么改进方法