【秋招提前批】百度robotaxi调度算法一面

血泪教训:面试百度的同学一定要提前下好入流!
全程约40分钟
1.自我介绍
2.项目拷打
先是盘问了论文里的项目,因为和网约车调度场景很契合。面试官也很专业,基本就是看着我的简历,然后时不时提出一些针对性问题。
数据集的来源是哪里?奖励函数是怎么设计?为什么要这么设计(包括具体的计算方式)?特征有哪些?论文的聚类是怎么做的?为什么要这么聚类?为什么设计分层强化学习的框架?上下层的奖励维度一致吗?有做调度策略的实际到达情况、中途接单情况的统计吗?和项目指标提升还不错,为什么不考虑上线使用?
然后问了之前实习的一个项目。
预测GMV为什么不算上新用户的成单?主要用了什么模型?wide&deep模型是怎么设计的?为什么不用需求预测模型而是做了GMV预测?留存率是怎么算的?为什么不用时序预测的模型?
3.手撕题
因为用的是如流的浏览器版本,没有代码考察的界面,所以就跳过这一段了。(大概率凉了,大家面试一定要记得先下好如流)
4.反问
萝卜快跑的运营规模怎么样?实际的调度算法是怎么做的?会考虑强化学习的算法吗?无人网约车与传统网约车在派单调度方面的区别。
#秋招# #提前批# #百度# #算法# #算法岗面经#
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