感想

我想這次應該是我憑實力得到的第一個比較滿意的offer了，沒想到是拼多多給的offer，我也感謝面試我的那些面試官，沒有為難我。

過程

拼多多 一面

1.自我介紹

2.樹模型，GBDT的原理，xgboost的原理

3.樹的特徵選擇是怎麼做的？

4.樹的正則項有哪些？l1和l2正則為什麼能夠防止過擬合

5.手撕程式碼：拓撲排序

6.有什麼問題需要問面試官

雖然我沒有用樹模型做過專案，但是理論還算比較清楚，面試官聽我說了這個情況後，還是很和藹的考察了一下我在樹模型的基礎，沒有想掛我的意思，後面果然沒掛我。

拼多多 二面

1.自我介紹

2.自動駕駛專案怎麼做的？

3.標籤推薦是怎麼做的？GRU和LSTM的區別？GRU為什麼比LSTM好？

4.你懂概率圖模型嗎？（不會）

5.LR和SVM的區別？講一下SVM，SVM為什麼在以前好，SVM的高斯核會增加計算量嗎？

6.你有什麼問題想問面試官的嗎？

這次面試就問得比較深了，本人雖然做社交網路的，但是圖模型接觸很少，但是沒有因此掛我，我還是蠻感謝的。

拼多多 HR面

1.你的家鄉是哪裡的？

2.拼多多有你認識的人嗎？

3.你研究生是考的還是保的？你的研究生成績排名是多少？本科生成績排名是多少？

4.你對拼多多瞭解多少？

5.你的期望薪資是多少？

6.你今後想做什麼方向？看你有做過智慧客服，講一下是怎麼做的？

7.你在做自動駕駛的時候遇到過哪些非技術上的困難？學到了什麼

8.有什麼問題想問面試官的嗎？

HR面問得就比較寬泛了，後面發了offer意向書，我都沒有想到；今年找演算法，我也是非常艱難的拼湊出了演算法工程師的簡歷（專案缺失，不懂分散式，好像掛我的那些面試官基本上都是在這方面或者語言開發方面），找工作過程異常的艱難；不過不管我後面去不去，我還是蠻感謝遇見了能夠賞識我的面試官，給了我一次機會。

寫到這裡，我突然想到了《海苔億萬富翁》裡面的一句副歌：即使夢想如此的寒酸，也千萬別放棄希望。

我也把這句話送給讀者，感謝那些能夠認可我的部落格，認可我的工作的人；如果你覺得我的部落格有些low，那可能是IT開發都比較low的原因，還有一部分原因是有些專案的核心程式碼我並沒有公開。