滴滴打车 秋储算法工程师一面

面试官很帅人很nice,但是本人巨菜估计已凉
大概持续30min

让我自己讲一个项目,扯了一个运筹相关的毕设(特别坑,自己都没完全整明白),面试官不是做运筹的,但是也讨论了下三要素(目标、变量、约束),感觉他没听太懂目标...

然后就问了机器学习的项目,我选的课程项目比较水,一些简单问题有准备但背的不熟,后来被面试官发现在念稿,要求视线注视屏幕就开始口齿不清,一定要自己多读多背八股!!

一些基础问题:
1. 为什么选取recall,F1-score作为评价指标,不选其他指标(AUC)
2. F1-score如何调和recall的权重?
3. 随机森林和XGboost区别,随机森林为什么重采样后结果的方差降低,(想听到“平均或投票”)
4. 项目特征工程选取显著变量。显著的评判依据是什么(我用的sklearn的单变量统计,说相关性,p值,面试官不太满意)

手撕代码真的社死,题目是股票冷冻期,我头脑一热说“我好像见过这道题”,实际现场编程大脑空白,面试官让我说思路,我上来说dp矩阵定义,但他不满意这个回答,后来给我讲:应该说动态规划是用空间换时间的算法,如果这道题用其他方法会超时,然后每一个状态是可以穷举的等等。后来他建议如果题目不熟不要告诉面试官刷过,最好去学习如何谈解题思路,而不是去记住解题模板,否则会给面试官一种在强行背题的感觉。

最后反问环节问了下面试官部门业务主要使用的技术,以ML,DL为主,进行模型预测,但也会需要一些运筹优化的技术,两个能力都需要具备,至少不会一无所知。

总之面试官跟我说建议我恶补机器学习基础,比如SVM,吃透高频考点,多刷题,关注项目的底层细节,然后运筹项目讲好三要素(目标、变量、约束)和指标结果,其实感觉自己也知道要做啥,但是还是项目太水了难以包装。。

总之感谢面试官,知道自己多菜也是好事
#滴滴##滴滴24届秋储##滴滴面试#
全部评论
还看算法工程的岗位嘛
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发布于 2023-06-12 17:21 浙江
有后续了吗
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发布于 2023-06-08 10:00 山东
F1和AUC的选取不应该根据实际场景分析吗?这俩一个激进一个保守。
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发布于 2023-06-08 09:17 山东
楼主是本科吗?
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发布于 2023-06-07 22:52 江苏
MPT?
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发布于 2023-06-18 19:49 北京

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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!                                                                                       
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