【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。
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