一份来自白玉京同学的大厂-强化学习-面试经验，已上岸蚂蚁金服

前言

一直都是机器学习、数据挖掘的算法面经，本期为大家带来“白玉京”同学的强化学习面经分享，目前“白玉京”同学已经收获了蚂蚁金服的强化学习方向offer，希望面经对大家能有帮助，希望能够帮助到想要在DRL上找工作的各位同学。

介绍

岗位 ：部门蚂蚁金服用户增长算法

关于部门

1. 驱动战略级用户增长和营销业务。我们负责支付宝用户增长以及数字营销算法，通过AI驱动的“增长黑客”支撑蚂蚁亿级用户/商家，提升数字生活服务市场份额。建立公司级中台能力，支持蚂蚁金服双十一、双十二以及新春活动等关键场景。持续深耕大规模机器学习、推荐、ROI优化等算法方向，打造Techfin技术先锋。
2. “简单、开放、分享”的技术文化氛围。干得了亿级项目，写得了开源，发得了顶会论文。我们有MIT TR35、ACM亚洲金牌、硅谷海龟、阿里星、阿里天池冠军，也有蚂蚁/阿里10年+老兵手把手经验传承。
3. 创造公司级价值，实战输出技术干货。在深度学习、强化学习、图学习、迁移学习等多个方向持续创新，团队内部同学累计在ACL、NIPS、AAAI、IJCAI、CIKM等国际顶会合计发表过十几篇文章。在蚂蚁未来的业务赋能及整体底盘升级项目上，强势出道。

岗位介绍

岗位名称：算法实习生 面向人群：2022届毕业生（毕业时间：2021年11月-2022年10月） 岗位要求

1. 本科及以上学历，计算机、数学、电子工程、通信、人工智能等相关专业；
2. 熟悉常用的机器学习算法，对算法原理及应用有较深入的理解，具备较好的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等其中至少一门编程语言
3. 有数理分析方面良好的素养以及数理统计基础，有良好的数据敏感性和较强的逻辑分析能力，有良好的团队合作精神
4. 在机器学习、数据挖掘等相关领域顶级会议或期刊上发表论文者优先

白玉京的自我介绍

去年暑假有一份DRL实习，做生产调度相关的。本科有个数模国一，CV比赛算kaggle银牌，另一个信号比赛，前4%。毕业论文方向为GAN相关的，DRL方面知识完全靠自学，自己找论文看，以及网上找代码复现啥的。

面试：一面

1. 自我介绍
2. DRL哪方面比较擅长:

model-free方面的

3. Off-policy 和 on-policy 能直观讲述区别吗？

On-policy 就是自己玩游戏，off-policy看别人录像学习玩游戏。

4. DQN和变种了解吗？

介绍DoubleDQN,DuelingDQN,N-step DQN,NoisyNetworks,Prioritized Experience Replay, C51,Rainbow各自的动机,想解决什么问题以及手段.

5. DQN 是off-policy还是on-policy的？

One-step的DQN为off-policy ,介绍了一下虽然没有重要性采样,但依旧是off-policy的原因.因为behavior-policy是ξ-greedy ,目标策略是greedy的 .然后自己补充了一下multi-step的就需要IS了。然后自己补充了一下DPG做off-policy也是不需要重要性采样的，原因和DQN类似。

6. TRPO 和PPO动机是什么？

两个都是on-policy的，通过采取最大可能的步骤来更新策略，以提高性能，同时满足新策略和旧策略允许的接近程度的特殊限制，防止步子太大，导致崩溃。然后自己补充了TRPO的三个技巧是啥，以及PPO实现有两种。

7. DDPG你了解吗？

Off-policy的，就是DPG和DQN的结合，然后保守策略迭代，滑动平均更新。然后自己又补充了一下D4PG比DDPG的4点改进(同时和面试官说了，涉及分布式计算的，比如DDPG 这种都没有跑过模型 只是看过论文)。

8. 模型探索不足有哪些方法提升？

1. ξ-greedy 其中ξ稍微大一点

2. NoisyNetworks中两种方法 ：给动作加噪声 给网络参数加噪声

3. A2C中采用的策略熵

4. SAC中修改Q(然后自己又补充了一下SAC 中的修改和A2C加策略熵为啥有区别 以及SAC后续一篇工作怎么去调制超参alpha)。

9. 接着问我他们一个实际碰见的问题

几分钟背景介绍，然后本质是action-state 部分pairs很少出现，但实际影响挺大的。当时第一个反应就是重要性采样去，然后说了几种重要性采样的方法。然后叫我再考虑一下,然后自己当时脑袋有点急，连MCTS,UCT,UCB都说上了。最后自己说了一下ACER论文中一个方法，他问什么是AECR，回答就是 actor-critic with experience replay然后说了一下论文怎么做重要性采样的 。然后他说了他们团队是怎么解决的。

10. 排序算法知道哪些？

冒泡 选择 插入 快排 堆排序 归并

11. 你说一下他们各自复杂度多少

平均情况 冒泡 选择 o(n^2) 其他几个都是o(nlogn) 问我快排最坏多少 o(n^2)

12. 第k大的数

堆排序

13. 问我堆排序细节，堆是怎样一个数据结构 ，各个操作复杂度
14. 介绍了一下完全二叉树，大顶堆，小顶堆。只记得建堆o(n) ，更改重建，我瞎猜的一个o(nlogn) 运气好答对了。

注：然后面试官觉得还行 RL基础挺好的，数据结构也感觉可以，然后问我多久实习以及base是在杭州。

面试：二面

1. Offline RL是什么

RL交互成本太高了，完全离线去学

2. 问我简历上的两个比赛(CV 和信号的)和之前的RL实习做了什么， 问我怎么不打RL的比赛 我说没算力，之后会考虑打RL比赛。让我介绍其中一个比赛，花了十几分钟，然后问获奖情况，中间就问问我们怎么想的，看论文复现遇到哪些问题（都是偏CV的,不做详细介绍了）。
3. 甲乙两个踢球,甲1000次中100次 ,乙10次中1次,你会怎么安排上场?

我说数据上体现了偏差和方差，然后介绍一下数据特点。最后安排方案是 ：如果我们这支球队实力大于等于对面，我会用甲，稳定。如果实力弱于对面，那我会用乙，乙方差大,可能创造奇迹。

4. 如何判断甲乙哪个水平高

假设检验(他说完题，我就秒回答，可能这个面试官比较满意吧)

5. 随机扔骰子 ，扔中多少点就走多少步 问会走过2020的概率多少

动态规划，2020由之前6种可能来，骰子点数为1-6 然后把这6个概率求和除6就行。然后问我能算出来嘛 。回答步长很长时，概率收敛到1/6 ，但2020 应该还是需要编程计算或者计算前几个找找规律啥的（当时没细想太多这个规律）。

面试：三面（hr面）

1. 约好的时间hr慢了15分钟左右，当时自己一个开个视频等，当时心里还想是不是hr故意让你等15分钟，看看你耐心......
2. 学习动力
3. 你时间安排
4. 简历上比赛时间
5. 如何提升代码能力的
6. 复现论文，打比赛，之前的实习经历
7. 打比赛收获最大的是什么

团队合作很重要，比单打独斗强太多了

8. 身边你觉得最成功的人，为什么你觉得别人算成功

我舍友(asir)，有一份好感情，以及一份好实习。曾经我也有一份好感情，然后hr就八卦起来了，我就说前女友是同一个导师的学妹，然后聊了一下感情啥的......然后问我之前实习为什么辞了，我回答想读博了，为什么没继续读？成绩拉胯，硕转博没转成功。

9. 能说一个兴趣爱好，就是你从一开始不会，到后面精通的？

德州扑克，坚持复盘，学习，长期练习，多看看别人教学视频，学习GTO,本质是一个数学游戏，和hr扯到了如何面对bad bet。Hr问我学到了啥，回答，对情绪的控制，以及对非完全信息博弈的理解，感情也是非完全信息博弈，再看之前自己的操作，属实EGO，一点也不GTO。

总结

整体而言，技术面的时候，回答都比较快，有几个答案自己也拿不准，但就是没怎么想，感觉也想不出来。然后问道DRL相关的，自己除了回答面试官问题外，总喜欢去补充一点相关的东西。想要交流强化学习经验的同学，可加添加“白玉京”的微信：bsl2429339093。

感谢“白玉京”带来的强化学习面试经验分享，也希望能够帮助到正在找实习的同学。欢迎大家关注我们的公众号：ChallengeHub，我们会在后续的文章中邀请更多“上岸”大佬，为大家提供更多不同领域的面试经验分享。

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