黑车全套面经

刚面完Uber L4 (AI/ML)，分享一下面经给自己攒攒人品

店面：先聊了半个小时项目，coding题目是给了一堆coordinates代表车站，每个横竖斜方向都是街道，输出车站数量最多的街道上的所有车站。
VO:
第一轮ml system design：依然先聊了半个小时我自己的项目，后半个小时聊system design，内容是fraud detection。可能因为我是ng，面试官也没有期待我有太多的经验。按照八股先说了一下数据怎么处理，讨论了一下模型（decision tree vs xgboost vs nn），比较各种模型的trade off，最后说了

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来了，但是过程中也有一些debug，不知道会不会留下不好的印象。之后问如果有很多、不止两个数据怎么办，又写了一个divide and conquer。
感觉每一轮都被问了很多如果in production会遇到什么，该怎么解决这样的问题，然后答的都不是很好。似乎uber是按组招的，和这个组的hm聊得还挺开心的，希望能给我个机会

lz 面的是哪个组呀？我也遇到了这道题。是国人大哥。https://www.1point3acres.com/bbs/thread-1172305-1-1.html 然后也是follow up 问了多个data source 怎么办。来不及做，只提了2句用heap 维护不停合并。系统设计是面经很多提到的ubereats 推荐之类的。也是不确定结果怎么样。

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楼主有结果了吗？