《滴滴面试》专题

听说写点面经能攒人品，赶紧来一波。 滴滴两次技术面，没有hr面。 第一次技术面问了transformer和bert的基础知识。 先是问了知道transformer的架构如何设计的么？我答理解的。遂让我介绍下transformer的block的结构，我巴拉巴拉，然后继续问编码器和解码器的细节，编码器的position是用的什么函数，解码器和编码器的不同之处，解码器mask是怎么设计的。有的我答出来了

一面：自我介绍 实习干了什么 如果要写一个权限管理系统，你会怎么设计？ 用过ElementUi吗，如何修改样式？deep 如果遇到deep也解决不了的问题如何解决？ 说开始问问基础题 ES6有哪些？（简历上写了熟悉ES6） this的绑定规则有哪些？ 箭头函数的this指向哪里？ 数组的方法有哪些？ 遍历数组的方法有哪些？ 讲一讲深拷贝和浅拷贝？ 说一下浏览器缓存？ 说一下Vue的diff算法？

只写自己没有答上来的 1. CDN 2. 怎么生成etag 3. 怎么实现生成hash值 4. 伪递归和递归什么区别 5. Vuex和redux的区别？为什么reducer使用纯函数 6. 简单请求和非简单请求的字段 7. Cookie的属性？特别是path 8. 静态路由和动态路由(不太清楚具体问啥，以为是动态添加路由) 9. 动画实现方式，性能排序 #滴滴2024届校招提前批#

开场面试官简单介绍了下技术栈 用的是golang，问可以转go吗？ 1. 自我介绍 2. 选个自己熟悉的项目介绍，针对项目问问题 3.八股文 Java：线程池使用及其参数 jvm内存回收 cms和G1，其中问cms最大的缺点是什么？ 单例模式了解吗？根据了解的讲讲，还知道其他设计模式吗？ 懒汉式 饿汉式 枚举单例 Java锁升级过程 Java运行时数据区都有什么，详细讲讲 方法区中放的是什么？ 运

10点到3点半，中间停了一个半小时，面完人都傻了，真遭不住...... 一面 基本就围绕实验室项目聊了好久，中间穿插问了几个强化学习算法原理 然后问了深度学习和pytorch 几个简单的点 手撕：一个数组，对每个数可以给+ 或者-号，问有多少种情况可以和为target 二面 基本也是就围绕实验室项目聊了好久 然后再聊了好久Tcmalloc 手撕：一个无序数组，然后把它变成a <= b >= c <

1.自我介绍 2.实习经历，具体做什么，扣简历细节 3.两道SQL题，求各个渠道第一名，还有一个想不起来了 4.反问岗位日常工作，大数据架构及原因，对于SQL优化的要求，百度drios和Apache presto的区别 第二天，HR说leader很有意愿，让我马上过去offer已发 为什么就一面，我还准备三战滴滴

8.17，在没有任何调研以及准备的情况下，斗着大胆投了滴滴的规划与控制算法岗位，BASE杭州； 8.25，收到滴滴的面试邀请，面试时间在第二天里面选，这时我才知道滴滴的三轮面试是在当天全部完成的，遂赶紧百度查了查滴滴的面试内容，又问了在滴滴实习的同学，发现面试时必会手撕代码，此时leecode刷题数 == 0 ，遂毫不犹豫地把面试推了； 8.25-9.01，leecode上跟着代码随想录刷了几个题

回国以后第一次遇到这种面试官，技术没觉得很牛，体验感也挺差。 先问实习：一个深度学习模型（图像方面），语义分割的项目，她说她觉得我讲的有问题。搞了半天她以为我讲的语义分割是NLP里面的。姐姐啊，我都说了是图像/视频，你能往NLP想也是厉害，我按照数据，模型，Loss的方式一块一块给她介绍，讲数据那里她卡壳了半天说她跟不上，然后我至少重复了4次（之前无论是在国内面还是美国面都没出现这种情况）。 智力

一面比较基础，问题不算多 自我介绍 项目经理（基于简历） 能接受的工作强度 与老板的意见不合时如何处理 上个月每个部门异常打卡的员工数 举例几个pandas中的常见函数及作用，怎样实现聚合 英语能力 哈啰上个月在上海的使用量下降了10%，你怎么看#滴滴##风控#

1.自我介绍 2.两道SQL 3.mapreduce中map阶段和reduce阶段的task的数量怎么确定 4.了解哪些建模方式，了解维度建模吗，说说他们的区别 5.rdd有哪些shuffle类算子 6.shuffle的本质是什么 7.为什么数仓要分层，分层的意义在哪 8.四个排序的区别 9.spark的提交流程 10.hive中的元数据存储了哪些内容 已过

面试时间只有20mins，基本是围绕简历提问 自我介绍 未来职业规划 面对奶茶单品销量下滑，你如何进行数据分析 做过市场调研吗？有哪些渠道？得到了什么结论？ 你曾策划的哪次线上活动最为成功？有哪些值得分享的亮点？ 反问#非技术面试记录#

一面 1.自我介绍 2.介绍卷积 激活 池化 全连接层含义 3.什么情况下可以不使用池化层 4.项目中使用了什么数据增强技术 5.阐述SVM原理 6.解决过拟合的方法 7.决策树怎么划分特征 8.随机森林有两种随机方式 怎么体现 9.线性模型和非线性模型的优缺点 10.样本数量小且特征数量多时 使用线性还是非线性模型 11.离散特征的处理方式 12.会不会用Linux 13.会不会TensorFl

一面主要问了我的简历，建议自己要了解清楚项目经历。二面自我介绍完后，面试官开始问开放场景题，我毫无准备，措手不及😭 问题大概是假如给你100w，怎么分配用在对司机和乘客的补贴上，节假日和普通工作日或日常场景怎么分配，下雨和晴天时怎么分配，对什么时间节点或者什么样的群体应该分配多一点…… 虽然已经凉了，但现在回想有点遗憾当时没有反问面试官这些问题的解法，感觉都是好问题，挺有意思的🤔#用户运营实习

6/28 时长26min 最离谱的一次，全网最简单的滴滴前端一面？ -1.自我介绍 0.面试官介绍业务 1.学了哪些基础课 2.对后端的了解程度 3.Vue3项目学到了什么，歌词滚动怎么实现的 4.Vue组件传值方式 5.Vue项目中最复杂的功能怎么实现的 6.用过什么组件库，对组件怎么二次封装的 7.阿里青训营干了啥（基本什么都没干) 8.能实习六个月吗 9.说说git常用命令，说说git re

嘿嘿一个记录贴~ 设计狗的第一份实习→投递简历后一个月收到了HR的面试邀约 面试过程：自我介绍、讲一下作品集中自己觉得最好的作品、面试官提问作品集和学校课程、成绩相关问题、马上下载试用相关app回答问题。 面试问题如下： Q1：介绍一下作品集中最满意的作品吧。 Q2：A项目中你的分工和角色? Q3：界面风格有什么交互和ui方向的考量？ Q4：A项目有什么不足？可以改进的地方？ Q5：B项目的设计构