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Austin13579
编辑于 2021-09-02 02:35
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美团(智慧交通)算法岗一二面面经(已凉)

8.23一面,8.27二面

一面
8.23  14:00 - 15:00

项目:主要讨论了实习在做的项目和在写的paper(基于实习的项目)的创新点。
包括但不限于:
使用了哪些指标;
为什么这么改进模型;
为什么使用Transformer;
在实验中有遇到什么问题,怎么解决的。

机器学习:问了XGBoost的原理。

算法题一次买卖的股票题,秒了。

反问:讨论了一下美团的业务。

一面面试官对项目问的比较细,比较在乎为什么这么做,看重在项目中的思考。



二面
8.27  14:00 - 15:15

项目
  包括但不限于:
使用了哪些指标,MSE的公式;
怎么改进模型;
GNN模型相较其他模型有什么优势;
pairwise方法较之前的方法有什么优势
介绍Transformer的基本原理,详细讲了Transformer里QKV的公式
在实验中有遇到什么问题,怎么解决的。

机器学习:介绍XGBoost,我讲了XGBoost相较于GBDT的改进;然后问我GBDT的原理,我介绍了GBDT生成子树的方向;然后问我GBDT的损失函数,我回答了交叉熵;然后问我交叉熵的公式是什么,回归任务用的是什么损失函数;然后 问我GBDT的组成是什么,回答决策树;问我决策树有哪几种,回答CART(另外两种忘了);问我CART根据什么分裂节点,回答Gini系数;问我Gini系数的公司和物理意义(太阔怕了,第一次被面这么细🤣。

算法题:topK问题,选出K个最大的数(可以无序的)。我写了快排,然后topK,觉得我的方法太麻烦,然后又花了15分钟才写出来(还是自己菜。

二面面试官懂得真多,我之前都没想过会问的这么细,很多树模型和数学公式我都没去看了,被问到后怕😥。


过几天就实习离职,回去准备秋招了。边实习边面试太难了!

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