记录秋招强化学习，机器学习的面试

网易互娱强化学习一面(只有一位面试官小哥哥)：

（1）自我介绍

（2）聊项目：项目背景、技术细节

（3）专业问题：

1. PPO更新式子和解释

2. GAIL算法介绍

3. 强化学习中的探索方法（有没有听过novelty，听过，但是没仔细看过相关paper）

4. 有没有用过一些分布式的RL框架（平时用的不多，我就转移话题提到了A3C和A2C）

5. 介绍A2C和A3C的区别

6. 介绍重要性采样，以及Q-learning为什么不需要

7. 一些RL在游戏方面的应用有了解嘛（了解的不多，所以就又问了AlphaGO）

8. AlphaGo 的一些技术原理介绍一下

编程题：反转链表

更新

已挂。反思问题可能出现在自己对于强化学习在于实际游戏场景的应用答得很糟糕，问了alphastar和dota的论文做法，自己不了解，也没办法说太多，毕竟这有关网易互娱的核心业务，这里估计就凉了。加上技术知识回答的马马虎虎，互娱对rl细节考察比较深吧，自己说的感觉挺笼统。整个面试没有任何亮点吧，研究方向上还有一些差别，自己是做离线强化学习的，对于分布式和多智能体在游戏下的应用不是很清晰，有对强化学习游戏ai感兴趣的同学可能都需要补充相关知识了。

美团优选机器学习，数据挖掘方向

一面持续60min

自我介绍

个人项目：两个和强化学习有关的项目

一些问题：主要和树有关，介绍决策树的原理，介绍gdbt和adaboost的区别，xgboost对gdbt做的优化。

场景题：推荐过的的视频避免二次推荐，使用什么数据结构。

之后随便聊聊部门业务情况。

评价：个人和一面面试官聊的挺好的，基本上问题也回答出来了。然后由于没有手撕代码，感觉挺轻松的。当天就预约二面了。

二面持续50分钟

由于优选这边貌似只有两个技术面，所以还觉得挺简单。

先是面试官介绍部门情况。

个人介绍。

项目介绍，只讲了一个强化学习的项目，面试官一直说听不懂我讲的问题到底是什么。。。结果扯了30分钟，不欢而散。我表示尽力解释了……OMG

然后他就开始问我强化学习问题：

1. 介绍策略梯度

我把公式说了一遍，直接说不对？what

2.AC算法有什么缺点

我想了想说critic估计不准，整个算法就失效了。直接说我说的是废话。what，那你倒是告诉我答案啊，也不说缺点是啥，就下一个问题。

之后又怼了我几个莫名其妙的问题。

最后提问环节我已经尽可能挽回了，说自己表达上可能有不清晰。事后想没必要，面个试本来就是平等交流，不想要就直说。

二面挂了意料之中，体验很差的面试，据说这部门本身口碑也就那样。

其他公司面试还在进行中，待更。

2021-09-18更新
一周内面完了腾讯IEG AI算法研究 4面+HR面，主要聊自己的研究方向，体验很好，整个流程非常快，面试官就像朋友一样。许愿OC😝

2021-11-02 最后一次更新
整个秋招从8月中旬投递开始（很多厂确实这个点已经晚了）。比如说b站，压根没有面试机会了。网易雷火都到offer阶段了，最近却告诉我因为投递比较晚，已经没有offer名额了。所以还是得早点投。
秋招排除笔试前前后后面了大概10家公司，面试通过率约1/3。核心还是简历要有吸引力吧，岗位匹配度高的话，就很好过了。还有千万不要all in，至少保证手头上有不少于3家可以接受的在泡池子（尽力而为），这样后续基本也能拿到自己满意公司的offer了（从概率学上来说3家都鸽几乎不可能）。最终选择了IEG的RL方向，学海无涯，感恩。

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