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午光
编辑于 2021-08-09 17:21
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shopee 字节电商 华为云 社招 面经 面试总结

shopee 字节电商 华为云 社招 算法面经 面试总结

毕业两年算法工程师换工作的一些面试总结,同时广告引流,阿里算法秋招求简历
https://www.nowcoder.com/discuss/698998

shopee面试(供应链算法)总结

1.一面

项目介绍

python相关:

元组和列表的区别 列表可以当字典的key吗 python多并发编程

数据结构:

最短路径 旅行商问题 dijkstra算法 最小生成树

搜索匹配 trie树 KMP AC自动机

各种排序算法的时间复杂度和稳定性

算法基础:

ID3 C4.5 cart区别

bagging boosting区别

lightgbm xgboost区别

Coding:

两个栈实现队列

2.二面

项目介绍

背景 关键指标 特征 模型 指标 关键优化 最大的挑战 模型融合的方式 销量预测大促和平销的分开处理

补货策略 安全库存策略 排班策略 运筹优化怎么做的 指标提升

营销活动选品是怎么做的 离线优化目标是什么

冷启动的策略 有没有用模型

如果让你在当前项目进一步深入 会做哪些工作

技术基础:

常见的决策树有哪些 决策树怎么生长 怎么分裂 信息增益怎么定义

分类算法的衡量指标 尽量找出多的找出负例应该用哪个

Kmeans的距离衡量方式有哪些 离散特征应该用什么距离

归一化的方式 有哪些

大表join小表怎么优化 spark里怎么设置

数据遍历时 for循环 pandas.apply numpy向量哪个快 为什么

coding

数据处理

id | date | 订阅状态

A001 01/09/2019 subscribe

得到

id | 订阅开始时间| 订阅结束时间

会有重复订阅 取关

shopee面试(营销算法)总结

先做了笔试

一道是判断字符串的列表中两两组合能够形成回文串的下标对的和

一道是leetcode983的变形 https://leetcode-cn.com/problems/minimum-cost-for-tickets/

1.一面

岛屿问题

项目

2.二面

项目

lightgbm相对于xgboost改进

3.三面

如何给一个新来的商品依据标题挂载类目

字节总结(抖音电商)

1.一面

自我介绍

项目

预测类相关项目 特征工程 对未来计划性信息的应用 当前的数据处理规模 算法的可改进的地方

lightgbm相对于xgboost和gbdt的改进

LSTM相对于RNN的改进

怎么解决梯度爆炸 梯度消失

设计题

抖音怎么发掘抖音电商的潜在客户 or 券敏感用户(uplift_model)

https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/105583375

coding

Lake Counting (POJ No.2386)八联通问题(岛屿数量的变形)

https://blog.csdn.net/dhmgs88622/article/details/101483333?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EOPENSEARCH%7Edefault-13.control&dist_request_id=1329188.471.16178016055000939&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EOPENSEARCH%7Edefault-13.control

2.二面

自我介绍

项目提问

1.未来特征有哪些怎么用

计划性未来特征

不能提前获取的未来特征的处理

归因分析和推演

2.时序,lightgbm,DNN比较,结果怎么融合

预测平台流程

3.spark的倾斜处理

https://blog.csdn.net/weixin_38750084/article/details/82721319

这个博客里面都是一些通用方案,实际上解决倾斜更多的是对自身业务代码的一个优化,

判断使用的模型是否有强的分key的业务逻辑,改变分key的方式,对倾斜的可以进行划分

或者随机生成key

4.对spark的shuffle的理解

https://www.cnblogs.com/itboys/p/9226479.html

算法题

https://leetcode-cn.com/problems/find-all-numbers-disappeared-in-an-array/solution/zhao-dao-suo-you-shu-zu-zhong-xiao-shi-d-mabl/

image-20210423212426599

时间复杂度都是O(n),空间O(1)

回问

3.字节三面总结(抖音电商)

自我介绍

项目提问

embedding怎么做的

项目怎么迭代优化的

算法题

组合总和+变形,数组中包含负数,target为负数时如何解决

https://leetcode-cn.com/problems/combination-sum-ii/

华为云

1.一面

自我介绍

项目相关

spark相关

RDD的介绍

https://blog.csdn.net/dsdaasaaa/article/details/94181269

数据倾斜的处理方法

https://zhuanlan.zhihu.com/p/86544656

使用spark遇到的哪些坑

python语言相关

悲观锁和乐观锁

单例模式

_new_ 方法介绍

https://zhuanlan.zhihu.com/p/58139772

装饰器有什么作用

迭代器和生成器的区别

https://www.zhihu.com/question/20829330

手动实现字典的深拷贝

https://blog.csdn.net/weixin_30596023/article/details/98607214

python基础还是要要复习一下廖雪峰=-=

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017451662295584

对公司有什么问题

2.二面

算法题

合并区间

https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals/

项目介绍,代码量,有没有负责需求调研和项目领导

感觉更注重开发能力

3.三面

大领导面主要是聊了以下项目,了解了之前工作的情况,为什么离职

总结和感悟

面试的过程中也会感觉到不同公司面试风格和侧重点的差异,shopee就是基础知识,项目,coding比较平衡;字节则是coding要求很高,时间和最优解都会有要求;阿里就会很深入的挖掘你的项目细节,对项目的优化逻辑要求很明确;华为就很重视基础以及开发能力。

算法的面试总结起来就是基础技能和业务能力

机器学习基础(推荐《百面机器学习》,西瓜书)

coding基础(基本是leetcode hot100里mid的水平)

项目的迭代优化过程:得出优化方向的思考和验证的方式,关键优化使用的手段,取得的效果,要显示出你的逻辑性。

Tips

1.简历上提到的算法模型和基础知识一定要很清楚,不然深挖很容易被问倒。

2.项目一定要Review,有自己清晰的思考。

3.社招最重要的还是想清楚自己的职业规划,包括想做的方向和想待的环境。

4.coding练习还是很重要的,刚开始好久不刷题,面试的时候想快速写出来还是很难,后面刷到将近200道,常见的mid基本都能应付了。

最后打个广告引个流

算法秋招求简历

https://www.nowcoder.com/discuss/698998

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