Hi，我是Johngo~
今天看到有人发文：美团算法给开了 40k，还有股票和10w签字费。导师还劝我读博进高校，说待遇很好，结果我一查月薪 8k。。真搞笑啊。
这种非常正常， 但是对于刚毕业的大家来说，确实很难选择，可能大多数人最终还是选择了互联网的高薪。
我的理解是，如果有机会读博，或者对于科研比较感兴趣，还是要争取一下读博的机会，深造的机会。这对于以后无论是科研还是职业都会有比现在无法比较的优势。
有网友说：这没法比，博士头衔不是一份短暂的高薪职业可以比的。互联网可能还看不出来，其他行业很多高薪的技术岗限定博士，一些外企你去看看他们的高层领导人均博士。大厂你毕竟干不了一辈子，而且管理岗僧多肉少，大部分人还是要做技术岗的，有个博士学位领先非常多。
还有一个网友给出了类似的回复：主要是社会地位不同。我读书的时候，也觉得社会地位就是个屁，钱多就行。工作后发现，还真不一样。程序员就是整个项目链条中最底层的，所有的压力、考核、指标，经过层层传导都能到开发身上。老师就不同了，虽然青椒确实压力大，但起码学生还一口一个老师好。有人会向程序员问好吗？
最近，其他的小伙伴面试了美团的岗位，把其中的几个核心内容和大家分享~
1. 算法与模型基础
机器学习基础：
你能解释一下常见的机器学习模型（如决策树、随机森林、支持向量机、KNN等）的原理和优缺点吗？
对比一下线性回归和逻辑回归在应用场景和技术原理上的不同。
你是如何选择模型的？模型选择时有哪些考量因素？
深度学习基础：
CNN和RNN的工作原理是什么？各自适合的场景有哪些？
你对Transformer架构了解吗？可以简要描述一下吗？
什么是Attention机制？它在解决哪些问题时比较有效？
优化与正则化：
解释一下梯度下降（Gradient Descent）算法及其变体（如随机梯度下降、Mini-Batch等）。
什么是正则化？L1和L2正则化有什么区别？实际使用时如何选择？
2. 算法实际应用与项目经验
模型训练与优化：
你在过往的项目中是如何处理数据不平衡问题的？
你如何调优模型的超参数？可以讲一下一个具体的例子吗？
请讲述一个你在项目中遇到模型过拟合的问题，并说明你是如何解决的。
模型评估与测试：
在你过往的项目中，如何判断模型的有效性？你用过哪些评价指标？
你如何监控模型在生产环境中的表现？当模型效果下降时你会采取什么措施？
面对多种模型评估指标，你是如何取舍的？
特征工程：
请描述一次你进行特征工程的经历。你是如何选择和构建有效特征的？
你有使用过特征选择方法吗？PCA、LDA或者其它方法你用过吗？
特征归一化和标准化的区别是什么？在什么情况下使用它们？
3. 算法设计与优化
问题分析与算法设计：
在美团场景下，用户购买预测模型应该如何设计？会考虑哪些因素？
美团外卖的推荐系统该如何设计以优化用户体验？你认为最重要的几个因素是什么？
优化与效率提升：
你在项目中有过算法优化的经历吗？比如缩短算法运行时间或减少内存占用？
当面对大规模数据时，你如何优化算法的计算效率？
如何在保持模型效果的同时提高训练或推理速度？可以举个你工作中遇到的实际例子吗？
4. 数据处理与数据科学技能
数据清洗与预处理：
你遇到过什么样的数据质量问题？是如何解决的？
缺失值填补的方法有哪些？在实际项目中你常用哪种方法？
如果遇到异常值，通常会如何处理？
数据分析与探索性数据分析（EDA）：
在项目中如何进行数据探索？你常用的分析方法有哪些？
用过哪些数据可视化工具或方法？能不能举一个具体的案例？
当数据特征很多时，你会如何处理？
5. 实际业务场景中的应用
个性化推荐系统：
请描述一个基于用户行为的个性化推荐算法的设计思路。如何处理冷启动问题？
如何利用用户画像提升推荐系统的效果？你在实际项目中是怎么做的？
搜索排序与广告：
对于搜索排序算法，你会选择哪些优化方法？
美团的推荐广告算法如何优化才能让点击率更高？
剩余的就是关于数据处理、分布式计算、模型部署等等~
