科华数据内推

科华数据公司校招面试经验主要包括以下几个环节:‌

自我介绍:‌简要介绍个人背景、‌技能和经验。‌

项目经历询问:‌选择一个自己的项目进行详细介绍,‌面试官会就项目的具体原理、‌设计进行提问。‌

技术知识考察:‌可能涉及与岗位相关的专业知识,‌如电力电子、‌拓扑结构、‌PCB设计等。‌

个人情况与职业规划:‌面试官会询问家庭情况、‌工作地点要求、‌是否单身等,‌以评估求职者的稳定性和长期发展的可能性。‌同时,‌也会询问求职者的职业规划和对科华数据的了解。‌

反问环节:‌求职者可以向面试官提问,‌如公司培养机制、‌后续通知流程等。‌

【招募岗位】技术支持类、工程类、   项目经理、管培生类、嵌入式控制软件类、硬件开发米哈游类、其他 

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gzx+嵌入式控制软件工程师
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发布于 04-19 16:20 河北

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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/campus-recruitment/didiglobal/96064?recommendCode=DScKP9qC#/jobs【内推码】DScKP9qC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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