2024年秋招 貝殼找房 機器學習/數(shù)據(jù)挖掘工程師 第一批筆試全記錄題型復盤與真題思路拆解每年八月底九月初秋招筆試就像雨后春筍一樣冒出來貝殼找房算是房產(chǎn)互聯(lián)網(wǎng)里算法崗招聘比較早的一批。我參加了2024年秋招貝殼找房機器學習/數(shù)據(jù)挖掘工程師的第一批筆試整體感受是考察面非常標準但細節(jié)坑不少尤其注重工程落地能力和對業(yè)務場景的理解不是單純刷題能糊弄過去的。這篇文章我按照筆試實際流程把題型結構、考點分布、代表性題目的解題思路、以及我踩過的坑完整復盤一遍。如果你正在準備貝殼或其他大廠的數(shù)據(jù)挖掘/機器學習工程師筆試這篇文章可以直接當作戰(zhàn)備手冊用。先說結論貝殼這批筆試考察重點集中在機器學習基礎理論、SQL數(shù)據(jù)處理、算法編程、以及機器學習在房產(chǎn)交易場景中的應用案例整體難度中等偏上但更偏向“扎實”而非“偏怪”。1. 筆試整體設計與考點布局1.1 題型結構與考試形式貝殼2024秋招第一批算法筆試線上進行總時長120分鐘題量大概在30題左右。整體分為四大部分單選題、多選題、編程題、案例分析題。單選題和多選題主要覆蓋機器學習理論基礎和數(shù)據(jù)挖掘概念編程題一般是兩道算法題案例分析題則會給你一段業(yè)務場景描述要求設計完整的建模方案。時間分配是最容易翻車的地方。120分鐘內(nèi)要做完所有題意味著平均每題只有4分鐘。我實際做下來單選題大概花了30分鐘多選題20分鐘兩道編程題40分鐘案例分析題30分鐘最后留了大概10分鐘檢查。如果你在選擇題上糾結太久編程題很容易寫不完。1.2 考點覆蓋范圍分析這里我根據(jù)記憶和同批考生的反饋整理了一個考點分布表基本可以代表這批筆試的方向模塊考點占比重點程度機器學習基礎模型原理、損失函數(shù)、正則化、偏差方差30%極高數(shù)據(jù)挖掘特征工程、樣本不均衡、評估指標20%高SQL與數(shù)據(jù)處理窗口函數(shù)、多表關聯(lián)、聚合統(tǒng)計15%高算法編程動態(tài)規(guī)劃、二分查找、數(shù)據(jù)結構25%中業(yè)務案例分析房產(chǎn)估價、推薦匹配、用戶畫像10%中可以看出機器學習基礎和數(shù)據(jù)挖掘是絕對核心加起來占了半壁江山。這點和貝殼的業(yè)務屬性強相關貝殼找房作為居住產(chǎn)業(yè)數(shù)字化服務平臺核心業(yè)務涉及房源估價、供需匹配、經(jīng)紀人推薦、用戶增長等這些場景天然依賴機器學習和數(shù)據(jù)挖掘技術。所以筆試出的題目非?！敖拥貧狻辈幌裼行┕灸菢訛榱穗y而難。1.3 為什么貝殼要這么設計筆試如果你只是刷LeetCode準備大廠通用算法題遇到貝殼這套卷子會有點懵。原因是貝殼對算法工程師的定位——不是純研究型而是“能落地、懂業(yè)務、會寫SQL、能建?！钡膹秃闲徒巧?。房產(chǎn)數(shù)據(jù)有很強的地域性、時間性和非結構化特征房價預測要考慮區(qū)位因素房源推薦要考慮用戶實時行為的稀疏性這些都需要候選人具備從數(shù)據(jù)到模型的完整鏈路能力。我之前也參加過幾家互聯(lián)網(wǎng)大廠的算法筆試對比下來貝殼最大的特點是選擇題里會有不少“小陷阱”。比如問“L2正則化對梯度更新的影響”選項會設置成“權重按固定比例縮小”和“權重按固定量縮小”這種接近的表述如果你對公式推導不熟很容易選錯。這提醒我們一件事復習機器學習絕對不能只背結論一定要自己動手推一遍公式。2. 機器學習基礎理論題考得很細陷阱不少2.1 經(jīng)典模型對比類題目這批筆試里模型對比類的選擇題出現(xiàn)頻率很高特別是邏輯回歸、決策樹、隨機森林、XGBoost、LightGBM之間的差異?？碱}通常不會直接問“哪個模型好”而是給一個具體的業(yè)務假設讓你選擇更合適的模型。比如“在房源標簽缺失比例較高、且特征之間有較強非線性關系的情況下以下哪個模型最合適”答案是XGBoost或LightGBM因為樹模型天然處理非線性且對缺失值有內(nèi)置處理策略。如果你只記住了“邏輯回歸是線性模型、樹模型非線性”這個層面遇到缺失值這個條件就不知道怎么選了。這里有個我總結的經(jīng)驗面試官和出題人真正想考察的是你對模型“適用條件”的理解而不是模型本身。所以復習的時候我建議用一個表格把常用模型的優(yōu)勢、劣勢、適用場景、需要重點調(diào)參的參數(shù)列出來。特別是GBDT系列和邏輯回歸這種基礎模型必須做到一看到小樣本高維稀疏特征立刻想到邏輯回歸加L1正則化一看到非線性且特征維度適中立刻想到樹模型。2.2 損失函數(shù)與優(yōu)化方法的綜合考察另一類高頻考點是損失函數(shù)和優(yōu)化算法。貝殼這批筆試沒有直接讓你推導SVM的對偶問題而是更偏向應用層。比如說給一個二分類任務正負樣本比例是1:99問用什么損失函數(shù)或什么采樣策略最合適。這題考察的是Focal Loss或者對負樣本降采樣的思路。我在復習損失函數(shù)時有個心得體會不要死記硬背公式要能結合“梯度大小”來理解。比如交叉熵損失在預測極端錯誤時梯度很大模型能快速糾正而均方誤差配合Sigmoid時會有梯度消失問題這在神經(jīng)網(wǎng)絡里是個經(jīng)典坑。這次筆試雖然沒有直接考梯度消失但有一道多選題問“哪些情況下需要降低學習率”本質(zhì)上還是在考你對優(yōu)化過程的理解。其實貝殼的機器學習題還有一個特點比較喜歡考“正則化”的細節(jié)。我印象很深的一道題是問L1正則化和L2正則化在梯度更新時的差異選項里有一個是“L1會產(chǎn)生稀疏解因為它讓權重按固定量向零靠近L2會讓權重按比例縮小但不一定到零”。這題的關鍵在于理解L1的梯度是常數(shù)符號函數(shù)所以每次更新減少固定量小權重會被直接壓到零而L2的梯度是權重的線性函數(shù)權重越小梯度越小最后趨近于零但很難等于零。2.3 偏差與方差的權衡判斷偏差方差分解也是貝殼愛考的考點但出題方式比較貼近業(yè)務。有一道題是這樣的一個房源價格預測模型在訓練集上R2接近0.98在驗證集上只有0.75問以下哪個措施最可能改善。正確答案是降低模型復雜度比如減少樹深度或增加正則化系數(shù)。如果你能一眼識別出這是高方差過擬合問題這道題就十秒鐘搞定了。但這里有個易錯點選項里會有“增加訓練數(shù)據(jù)量”和“減少特征數(shù)量”這兩個選項。增加訓練數(shù)據(jù)確實能緩解高方差但在筆試場景下它不如“降低模型復雜度”直接有效因為訓練數(shù)據(jù)的獲取成本和可行性不明。而減少特征數(shù)量在某些情況下也能緩解過擬合但如果用正則化的話往往不用手動丟特征而且能保留更多信息。這種“最合適”而不是“正確的單選項”的題目貝殼出得挺多做題時一定要把選項讀完再下判斷。2.4 評估指標與樣本不均衡樣本不均衡是房產(chǎn)互聯(lián)網(wǎng)里非常常見的真實問題比如二手房成交轉化率、用戶點擊率正樣本通常只有百分之幾甚至千分之幾。筆試中考察評估指標時不會直接問“準確率的缺點是什么”而是給你一個具體的業(yè)務指標優(yōu)化目標讓你選合適的評估口徑。我記得有一道題是房源曝光點擊率預估模型的評估點擊率約0.5%以下哪個指標最適合作為離線評估指標答案是AUC因為AUC對類別不平衡不敏感能反映模型排序能力。同時選項里會有F1值、準確率、召回率。如果你只是機械地認為“不均衡就選F1”就可能漏掉重點——因為模型后續(xù)用于排序關注的是“能不能把可能點擊的房源排前面”而不是“把點擊預測得分壓得多準”。在這里補充一個實戰(zhàn)經(jīng)驗遇到評估指標的題先判斷業(yè)務目標是“排序場景”還是“分類場景”。排序場景優(yōu)先看AUC、GAUC等排序指標分類場景再看精準率、召回率、F1。貝殼的推薦系統(tǒng)、搜索排序這些業(yè)務基本都按排序來評估所以AUC出現(xiàn)的概率極高。3. 數(shù)據(jù)挖掘與SQL實操題房產(chǎn)數(shù)據(jù)處理的硬功夫3.1 SQL題窗口函數(shù)是核心考點貝殼筆試的SQL題占比不低而且出題風格非常貼近實際數(shù)據(jù)倉庫的分析需求。題目通常是給你幾張表房源信息表、成交記錄表、經(jīng)紀人信息表要求你統(tǒng)計某個小區(qū)在過去三個月內(nèi)的帶看轉化率或者找出每個經(jīng)紀人成交量的排名。最?？嫉恼Z法是窗口函數(shù)尤其ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()的區(qū)別。這類知識點必須熟練掌握因為出題人默認你已經(jīng)是“能干活”的候選人這種基礎SQL寫不出來會很減分。我這次就遇到了“找出每個商圈帶看量TOP3的樓盤”這樣的題直接用ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY 商圈 ORDER BY 帶看量 DESC)就能解決。另外多表關聯(lián)也是必考項。貝殼的表結構通常不是一把梭的大寬表而是拆分成了房源表、小區(qū)表、城市表等需要你自己JOIN。這里有個小技巧先明確主體表再想清楚用LEFT JOIN還是INNER JOIN。比如統(tǒng)計“所有小區(qū)的成交情況”用LEFT JOIN可以保留沒有成交的小區(qū)但如果只統(tǒng)計“有成交記錄的小區(qū)”就用INNER JOIN。筆試題里經(jīng)常在這個地方設置陷阱平時練習就要養(yǎng)成“先想清楚連接方向”的習慣。3.2 特征工程與應用題思路數(shù)據(jù)挖掘模塊考得比較靈活不會讓你手寫特征工程代碼而是給一個業(yè)務場景讓你判斷哪些特征最可能有預測力。這類題其實比編程題更考驗功底。有一道題我印象很深預測一套房源掛牌后多少天能成交給定數(shù)據(jù)集包含小區(qū)名稱、面積、戶型、朝向、裝修狀況、掛牌價、小區(qū)周邊學校數(shù)量、近30天帶看量、經(jīng)紀人評分等字段。問哪些特征可能最重要。分析這類題時我習慣用“信息量”和“業(yè)務邏輯”雙維度來推面積、戶型、朝向是房屋物理屬性肯定有影響但有局限性帶看量是市場供需的真實反映信息量很大掛牌價相對市場均價的比例比絕對價格更能反映業(yè)主誠意度周邊學校數(shù)量則代表了區(qū)位價值。潛在的重要特征是“比準成交價”和“掛牌價”的差值比例這屬于衍生特征需要你對業(yè)務有理解才能構造出來。這種題考察的核心是“特征思維”你能不能從原始字段中挖掘出真正影響目標變量的數(shù)據(jù)。我的答題思路是優(yōu)先關注能反映“供需關系”和“時間效應”的字段因為房產(chǎn)交易的核心矛盾就是供需匹配和價格博弈。帶看量就是需求端的直接信號掛牌價在市場上的相對位置則是供給端和業(yè)主心理預期的信號兩者結合往往能預測成交周期。3.3 數(shù)據(jù)清洗與異常值處理貝殼筆試的案例分析里還會涉及數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。比如給你一段二手房源數(shù)據(jù)統(tǒng)計描述其中“掛牌價”字段存在大量極端值問你怎么處理。這題不是單純的“把大于3倍標準差的值刪掉”而是要結合業(yè)務判斷高價豪宅和普通住宅的價格天然相差巨大統(tǒng)一用3σ可能誤刪正常豪宅數(shù)據(jù)更合理的做法是分層處理比如按城市或商圈分組后分別處理異常值。這一點我覺得貝殼的出題人真的懂行因為處理房產(chǎn)數(shù)據(jù)時最怕的就是“一刀切”。北京的一套學區(qū)房和鶴崗的一套老破小價格可能差幾十倍如果全局算均值和標準差學區(qū)房全被當成了異常值。我當時在作答的時候提了按商圈分組統(tǒng)計分位數(shù)的方法用IQR四分位距來識別異常值因為價格數(shù)據(jù)偏態(tài)明顯均值容易受極值影響。此外還有一個容易被忽略的點處理時間數(shù)據(jù)時要注意跨年問題?！斑^去30天成交”和“今年以來成交”是兩種完全不同的口徑寫SQL時如果只按月份篩選年初的時候會不小心丟數(shù)據(jù)這一點在數(shù)據(jù)分析崗的筆試里幾乎是必坑。4. 算法編程題解析代碼能力是硬門檻4.1 真題結構與難度評估貝殼的算法編程題是典型的“互聯(lián)網(wǎng)中廠難度”兩道題一道偏數(shù)據(jù)結構和基礎算法一道偏模擬和思維。和字節(jié)、阿里那種動輒困難級別的題目相比貝殼的編程題更溫和但要求你代碼寫得又快又穩(wěn)因為整個筆試時間有限沒太多時間調(diào)試。第一道題我遇到的是“查找兩個有序數(shù)組的中位數(shù)”的變體。這個題核心思路是二分查找要求時間復雜度O(log(mn))。標準思路是把求中位數(shù)轉化為求第k小數(shù)在兩個數(shù)組中分別取前k/2個元素比較每次排除一半。這個題我在LeetCode上刷過原題所以很快就寫完了但有一個小坑二分邊界條件和數(shù)組越界的處理。貝殼的評測系統(tǒng)對邊界情況比較嚴格我遇到過很多人因為沒考慮空數(shù)組的情況直接掛了。第二道題是模擬題大致意思是給你一組房源瀏覽日志每條日志包含用戶ID、房源ID、瀏覽時長需要統(tǒng)計每個用戶瀏覽時間最長的連續(xù)房源序列。這題主要考察哈希表和線性掃描能力難度不高但要求你代碼寫得清晰。我的做法是用哈希表存儲每個用戶最近瀏覽的房源和累計時長遇到不同房源時重置計數(shù)。4.2 編程題常用套路與時間復雜度分析筆試編程題要想拿滿分關鍵不是會做而是“快”。我的做題順序是先花3分鐘讀題5分鐘確定數(shù)據(jù)范圍和算法10分鐘寫代碼最后2分鐘檢查邊界。貝殼的輸入輸出格式比較規(guī)整用Python寫起來省心但要注意輸入讀取的效率問題。復盤這次貝殼筆試的編程題我認為最核心的套路有三個前綴和與哈希表優(yōu)化很多看似O(n2)的題用前綴和加哈希表可以降到O(n)。特別是處理連續(xù)子數(shù)組和、區(qū)間和問題時這個套路極其好用。二分答案如果題目問的是“最大值最小化”或“最小值最大化”十有八九用二分答案。先判斷解的范圍再寫一個check函數(shù)來驗證某個值是否可行?；瑒哟翱谏婕斑B續(xù)區(qū)間、子串問題時滑動窗口是首選。這三個套路在貝殼筆試里至少能解決一半的編程題。我建議備考時把這三個思想練到形成肌肉記憶比刷十道難題更有效。4.3 筆試中的代碼規(guī)范與易錯點貝殼的編程題評測對代碼正確性要求很高但不要求你寫出工程級別健壯的代碼只要邏輯正確、能通過測試用例即可。不過還是有幾個細節(jié)要注意Python的輸入要用sys.stdin.readline()而不是input()因為筆試時數(shù)據(jù)量大時input()會超時這個坑我在之前一次筆試里踩過。另外一個容易忽略的問題是Python的遞歸深度限制。如果編程題用的是遞歸解法比如樹遍歷一定要在代碼開頭加sys.setrecursionlimit(100000)否則數(shù)據(jù)量大時會直接RuntimeError。貝殼的題型雖然不?？紭涞f一遇到這個細節(jié)是保命用的。還有一個關于時間復雜度的判斷貝殼給的數(shù)值范圍一般會明示比如數(shù)組長度是10^5那么你心里立刻要有數(shù)——O(n2)必超時需要想O(nlogn)或者O(n)的解法。如果題目給的時間限制是2秒Python的常數(shù)因子比較大某些過不了的O(nlogn)題可以選擇用C或者優(yōu)化常數(shù)。5. 案例分析題實戰(zhàn)從業(yè)務問題到模型方案5.1 案例分析題的考察形式貝殼筆試的案例分析題不是論文式的開放問答而是給你一段相對完整的業(yè)務描述要求你分步驟寫出建模方案。我這次遇到的題目大意是貝殼平臺想對“二手房源掛牌價是否合理”做智能評估以便給業(yè)主提供定價建議。數(shù)據(jù)包括房源基本信息、歷史成交記錄、周邊配套設施、市場供需指標等要求你設計一個定價模型并說明數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型選型、評估方式、上線監(jiān)控方案。這種題沒有標準答案但打分有偏好。出題人想看到的是你是否有完整的機器學習項目落地思維而不只是會調(diào)包。我當時答題時按照“業(yè)務目標定義→數(shù)據(jù)準備→特征工程→模型選型與訓練→評估與上線監(jiān)控”的框架來寫這樣結構清晰閱卷人看起來也輕松。5.2 從業(yè)務目標到建模目標的轉化案例分析題最容易犯的錯誤是不知道怎么把“房價是否合理”這種業(yè)務問題轉化為機器學習問題。我看到這個題的時候第一反應是把它定義為回歸問題——預測房源價格然后和掛牌價比較差值大則說明掛牌價不合理。但后來我思考了一下更合理的做法是把它定義為“價格偏離子”的回歸或分位數(shù)預測問題甚至可以轉化為分類問題偏貴、合理、偏低。關鍵不是選哪個而是你要在答案里說清楚轉化邏輯。我在答案里是這么定義的以“掛牌價與模型預測價之比”作為核心目標變量比值大于1說明掛牌價偏高小于1說明偏低。然后用回歸模型預測這個比值。這個定義的好處是消除了不同城市、不同地段房價絕對水平的差異讓模型可以跨區(qū)域泛化。這里有一個出題人期望看到的加分項分城市/商圈建模。因為房產(chǎn)價格是由地段決定的北京和鶴崗的定價邏輯完全不同如果用一個全局模型硬train一定會欠擬合和過擬合同時存在。我的方案是先按城市或商圈做樣本切分每層單獨訓練模型或者在全局模型中加入大量的區(qū)域交叉特征。這種處理方式體現(xiàn)了你對房產(chǎn)數(shù)據(jù)的理解比單純堆模型要加分不少。5.3 特征工程在案例題里的具體展開案例分析題中最能拉開分差的是特征工程部分。貝殼的案例題給的數(shù)據(jù)字段多且雜直接丟進模型肯定不行。我在答案里按特征類型做了一一拆解房源物理屬性面積、戶型、朝向、樓層、樓齡、裝修狀況。這些特征相對穩(wěn)定適合做基礎特征。區(qū)位環(huán)境特征小區(qū)均價、周邊學校數(shù)量、交通配套評分、商圈均價。這類特征反映了地理位置的價值對房價解釋力很強。市場供需特征同小區(qū)在售房源量、近30天帶看量、成交周期、掛牌價與同小區(qū)均價的比值。這些特征是定價模型里敏感性最高的部分因為它們能反映市場當下的冷熱程度。時間特征季節(jié)性因素學區(qū)內(nèi)房價旺季在每年三四月政策調(diào)控帶來的波動等。我在答案里特別強調(diào)了“比值類特征”和“差分特征”的價值。比如“掛牌價/同小區(qū)近90天成交均價”這個特征如果這個比值很大說明業(yè)主心理預期明顯高于市場接受度成交周期很可能拉長。這種特征比絕對值更能抓住定價偏差的本質(zhì)。為了體現(xiàn)這個思路我當時還舉了個例子兩套同樣面積的房子一套在A小區(qū)一套在B小區(qū)掛牌價都是500萬如果不考慮小區(qū)差異它們的定價偏差無從判斷但如果把掛牌價除以各自小區(qū)的成交均價得到兩個比值一個是1.1一個是1.3立刻就能看出B小區(qū)那套房的掛牌價相對更“不合理”。5.4 模型選型、評估與上線監(jiān)控模型選型和評估方式這部分貝殼的案例題通常不會限制你用什么模型但你的選擇要能和前文的數(shù)據(jù)規(guī)模和特征數(shù)量對應起來。我在答案里寫的是以LightGBM為主模型因為房源數(shù)據(jù)的特征通常是表格型數(shù)據(jù)特征之間以非線性關系為主樹模型在這個場景下表現(xiàn)比線性模型好很多同時訓練效率高調(diào)參空間大。對于部分數(shù)據(jù)量特別小的商圈可以用線性模型或KNN做兜底防止樹模型在小樣本上嚴重過擬合。評估方式上我在答案里提了三個指標MAE預測誤差、MAPE百分比誤差、以及按價格區(qū)間分層計算的穩(wěn)定性。因為不同價位的房子誤差容忍度不同一個500萬的房子差5萬影響不大但一個100萬的房子差5萬就是5%的偏差了所以用MAPE更合理且要按價格帶分層看。上線監(jiān)控方案這塊很多人會忽略但大廠出題人其實非?？粗亍Ｎ覍懙氖巧暇€后每天監(jiān)控預測價格的中位數(shù)和成交價格的中位數(shù)是否有偏移如果偏差超過閾值就告警同時做價格區(qū)間的分位數(shù)監(jiān)控防止模型在某個細分市場失效。同時要建立周級別的重訓練機制保證模型能及時吸收最新的成交數(shù)據(jù)、市場變化。6. 應對貝殼筆試的備戰(zhàn)清單與實戰(zhàn)經(jīng)驗6.1 知識點優(yōu)先級的排序建議根據(jù)這次貝殼筆試的體驗我給后面準備秋招的同學一個復習優(yōu)先級建議。第一梯隊是機器學習基礎包括模型原理、損失函數(shù)、正則化、過擬合以及評估指標第二梯隊是SQL和數(shù)據(jù)挖掘窗口函數(shù)、多表關聯(lián)、特征工程、樣本不均衡處理第三梯隊是算法編程重點練習二分法、滑動窗口、哈希表、前綴和這些高頻思維第四梯隊才是業(yè)務案例分析這部分靠平時積累。這個順序和投入時間比例應該是4:3:2:1因為前兩塊的投入產(chǎn)出比最高知識點固定、出題規(guī)律明顯短期突擊有效。編程題雖然分值高但短期內(nèi)提升空間有限能穩(wěn)住LeetCode中等題的水平就夠用了。案例分析題短時間很難速成靠的是平時對業(yè)務的理解和建模經(jīng)驗的積累。6.2 實戰(zhàn)中踩過的坑和應對策略我這里說幾個自己實際踩過的坑希望后來的同學能避開第一選擇題不要過度糾結。貝殼的選擇題有部分是多選題少選、錯選都不得分所以不確定的時候寧少勿多。我這次就有兩道多選題為了求全多選了一個模棱兩可的選項最后很可能丟分了。如果你不確定就選最確定的那個選項保住基本分。第二SQL題一定要先理清表結構再動手寫。貝殼的SQL題表關聯(lián)關系通常比較復雜我見過有同學上來就寫結果某個字段在另一張表里加了前綴直接報了字段不存在。建議先花1分鐘把每張表的字段和主外鍵關系列出來再寫SELECT。第三編程題不要在一個題上耗太久。如果第一道編程題15分鐘內(nèi)沒有思路果斷跳過做第二道。兩道題各得一部分分數(shù)比一道拿滿分一道空著要穩(wěn)得多。我這次第一道編程題比較順利但第二道模擬題因為沒仔細讀題多花了10分鐘導致后面的案例分析時間很緊張。第四案例分析題千萬別交白卷或者只寫一兩行。哪怕你只是把建模流程的大框架列出來也比空白強得多。閱卷人更看重你的思考路徑和框架感而不是具體數(shù)值。6.3 筆試之后如何復盤和優(yōu)化筆試結束不等于萬事大吉復盤才是提升能力的關鍵一步。我做筆試的復盤習慣是考完當天記錄下所有還記得的題目和卡殼的地方過兩天再回頭看這些題目嘗試用不同的解法再做一遍。對于選擇題里不確定的知識點我會單獨整理成一份“錯題集”按知識點分類比如“L1 vs L2正則化”“AUC vs F1”“GBDT vs Random Forest”。這份錯題集在后續(xù)面試里也很有用因為很多面試官的問題其實和筆試選擇題知識點重疊。對于編程題我的建議是寫完AC之后再想一下有沒有更優(yōu)的時間和空間復雜度解法。貝殼的筆試雖然不要求你在代碼里寫注釋但在面試中面試官很可能會深挖你在筆試里的代碼如果筆試時你已經(jīng)想清楚了多種解法面試時就能從容回應。7. 從貝殼筆試看房產(chǎn)互聯(lián)網(wǎng)算法崗的技術要求7.1 房產(chǎn)數(shù)據(jù)與算法工程師的工作場景參加完貝殼這批筆試我對房產(chǎn)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)里算法工程師的工作內(nèi)容有了更具體的感知。房產(chǎn)交易和電商、內(nèi)容推薦有本質(zhì)區(qū)別房子是超低頻、超高價、強地域性的商品用戶的決策周期非常長一套房子從掛牌到成交可能要幾個月。這個特性決定了算法模型不能簡單地照搬電商推薦那套邏輯。貝殼的算法工程師日常工作大概率覆蓋這幾個方向房源估價自動估價模型、房源推薦與排序用戶找房時的搜索和推薦、供需預測小區(qū)熱度預測、經(jīng)紀人任務分配房源與經(jīng)紀人的匹配。這些方向我在筆試案例題里都能看到影子。所以如果你想投貝殼建議提前研究一下貝殼找房App上“估價”“必看好房”“小區(qū)熱度”等模塊的功能邏輯筆試時答題會更有的放矢。7.2 候選人需要具備的差異化競爭力什么樣的候選人最受貝殼這類公司青睞我認為是“機器學習基礎扎實 數(shù)據(jù)敏感度高 業(yè)務理解快”的復合型人才。純粹的刷題選手和純粹的理論派都很難通過筆試篩選。數(shù)據(jù)敏感度體現(xiàn)在哪里體現(xiàn)在你看到“掛牌價格”和“成交價格”時會不會下意識地去想“兩者之間的價差是一個關鍵特征”體現(xiàn)在你看到一個“近30天帶看量”字段時能不能想到這個字段本身受掛牌天數(shù)影響應該構造“日均帶看量”而不是直接用總量。這些思維無法靠臨時抱佛腳獲得需要平時多積累數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗、多看業(yè)務報表、多思考數(shù)據(jù)背后的業(yè)務含義。業(yè)務理解能力則體現(xiàn)在你能否把一個模糊的業(yè)務需求“幫業(yè)主定價”轉化成一個清晰的機器學習問題“回歸預測合理價格區(qū)間”并且能主動考慮分城市建模、特征時效性、冷啟動問題等真實世界的復雜度。7.3 筆試與真實工作的距離說句實在話筆試里的題目和真實工作的差距還是明顯的。真實工作里你不會拿到一張已經(jīng)清洗好的表數(shù)據(jù)質(zhì)量、口徑不一致、特征缺失這些問題會占用你30%-50%的精力。筆試里的案例題只能模擬真實工作很小的一部分。但從考察邏輯上看貝殼這批筆試的確篩選出了一類人能快速理解業(yè)務、把復雜問題拆解為可執(zhí)行的建模步驟、并且有扎實工程能力的人。如果你未來想進入產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)做數(shù)據(jù)挖掘和機器學習你會發(fā)現(xiàn)這些能力恰恰是日常工作中最核心的素質(zhì)。我在實際做這套卷子的過程中最大的體會就是刷題只是底線對業(yè)務和數(shù)據(jù)真正有感知的人才能在這種筆試中游刃有余。希望這篇復盤對你的秋招備戰(zhàn)有實質(zhì)幫助也祝各位能順利通過貝殼的筆試拿到心儀的面試機會。