美团秋招开始了！   我们是到店事业群，一句话说就是美团APP上大家去店里消费的业务都归我们管，我们组主要负责住宿旅游（酒旅）相关的算法，美团的酒店业务已经业界领先了！   组里有NLP、机器学习/数据挖掘、搜索推荐等岗位。   欢迎各位私信我了解情况！       目前组里刚刚开始，简历还比较匮乏，有需要的话我可以帮忙看看简历奥~    招聘对象  23届毕业生  岗位base   岗位：NLP、搜索推荐、机器学习/数据挖掘   base：北京

美团秋招开始了！我们是到店事业群，一句话说就是美团APP上大家去店里消费的业务都归我们管，我们组主要负责住宿旅游（酒旅）相关的算法，美团的酒店业务已经业界领先了！组里有NLP、机器学习/数据挖掘、搜索推荐等岗位，欢迎各位私信我了解情况！

我们这里是 美团-到店事业部-平台技术部下的策略 算法组， 算法方向包括NLP、CV、ML等多个方向，欢迎大家投递～         岗位职责   我们这里是 美团-到店事业部-平台技术部下的策略 算法组， 算法方向包括NLP、CV、ML等多个方向，欢迎大家投递～ 在这里，你将通过 机器学习、数据挖掘、深度/增强学习前沿技术对海量O2O数据进行洞察和预测，提高线下服务效率，优化线上用户体验，人和服务的高效连接潜力无限，帮助亿万用户吃得更好、生活更好； 在这里，你将从海量浏览和交易数据中不断抽象模式建立模型，一手保障商户在线营销可靠安全，另一手为消费者呈现有效评价提供优质服务，用技术提升消费质量...

2022届美团正式批秋招在即， 我们是到店事业群-平台技术部下的策略算法组，负责酒店旅游场景下的一些业务（酒旅是美团最挣钱的业务之一🤔），组里有NLP、CV、数据挖掘各个方向。   感兴趣的同学可以先把简历砸给我，等秋招通道开放后可以及时锁住简历，优先面试。   先到先得！越早投坑越多！   有问题可直接在评论/私信提出，我会尽快回复的~

一面 7.15  自我介绍 介绍项目，项目中的参数设置是怎么考虑的 介绍回归、分类用到的评价函数，为什么用。说准确率，AUC。 GBDT，以及xgboost和GBDT的区别 attention机制 介绍比赛，怎么做特征工程 数据类别不平衡怎么处理 介绍Word2Vec 了解推荐算法吗，介绍DeepFM 算法：判断两棵树是否相同 反问能记起来的就这些，其他基本都是围绕项目里的点问的  二面 7.17 因为面试官还有面试没结束，迟到了20分钟，然后看了几分钟简历，然后就聊天，纯聊天，项目做啥了，比赛干啥了，上学学啥了。反问环节问为啥没有技术问题，面试官说一面不都问过了吗。 ？？？提前批这么随意？慌...