滴滴算法岗面经

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

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