《字节跳动iOS面经》专题

天哪，boss投的字节跳动的测开，没想到真的有回信。第一次手撕代码，有点紧张，然后被吐槽，简单，没有判空 1.项目经历 2.项目中使用的框架和为什么要用这个框架 3.两个栈实现队列（手撕） 4.对测开的理解，可能做哪些工作 5.深拷贝和浅拷贝，项目中有没有用过 6.值传递和址传递 7.四次挥手 8.网页发送一个请求的处理过程，涉及的层次和协议 9.项目中遇到难题

#软件开发2024笔面经# 2024字节跳动面试 数据岗位 1.模型开发的流程，需求调研过程中有哪些人员参加，调研过程，你会输出什么文档？ 2.如何保障数据质量（准确性）？ 3.spark有什么优缺点？在使用过程如何规避缺点？ 4.spark内存模型？ 5.spark和MR为什么会进行shuffle，如何减少shuffle？ 6.小文件治理的方式？ 7.主题域建设的流程？ 8.大表join大表的优

最近在和同学一起找实习，投了b站、字节和miHoYo的后端开发。b站二月底就投了，但现在也还没回复；miHoYo也还没回复，估计是只面向24届了；感谢字节，给了我面试的机会。字节真的处理好快，不到一周官网状态就从简历筛选变成评估通过，没几天就来面试通知了。 PS：字节最好别一次投太多，听同学说会被当成恶意投递。而且字节各个部门之间的招聘是串行执行的，就是说如果你的简历被某个部门正在筛选，其他部门好

2022/08/26 字节一面 项目+八股 30min，题目说了思路，但是做了20多min卡壳没做出来 总共近1个小时（人生第一次工作面试） 项目 缓存怎么做的，怎么更新的 项目是多线程安全的吗，如何提高项目的并发量 RabbitMQ以及Kafka有什么区别，为什么使用 Redis的大Key怎么处理，有什么影响，对持久化有什么影响 数据库的事务特性，分别由什么保障的 MVCC多版本并发控制 单链表

这次的面经是22年9月字节hr来约的日常实习面试的记录，由于暑假刚过面经难度可能比较简单 岗位对应广告业务，已于22年12月入职，过年这几天比较闲过来分享下面试经历~ 9.6 一面 自我介绍介绍+问项目 JS的基本数据类型 == 和 === 的区别 事件循环理解 深拷贝和浅拷贝 闭包的理解和举例使用 Vue和React的生命周期 题目1：正则表达式（手写正则匹配手机号/邮箱） 题目2：日期格式化（

提前批挂了等于正式批挂，这就是成都字节 #字节跳动##字节提前批##面经#

一面： 面试体验满分，字节面试官会引导你回答问题 虽然是数据分析师面试，但全程都是在聊业务，没有手撕sql，sad 业务主要分为在实习期间做的业务，指标体系搭建 1.平常喜欢用的app有哪些？优缺点？ 我说的抖音和小红书，其中谈到两者推送单双列的区别 2、详细展开说明单双列的优缺点 3、抖音如果从单列转双列的劣势 老用户习惯改变、广告变现、封面成本设计 4、搜索功能好坏的评估 用户点击搜索渗透率、

背景：985本硕，24年毕业，有一段新能源汽车的数据分析实习经历 一面-业务面 1、自我介绍 讲了提前准备好的自我介绍（学历、获奖成果、和数据分析相关的实习和项目、对岗位的意愿） 2、对实习进行了比较详细的追问：主要的工作内容、其中印象比较深刻的任务 3、sql语句的问题：（1）具体问题记不清了，只记得答案是利用聚合函数+left join解决 （2）问题记不清了，答案是用rank函数进行排序，根

一面 | 面试时长：28min | 业务面 面试时长不到半个小时，面试官没有让我逐个介绍作品，是明显已经看过了我的作品集的，面试官对作品集中一些她比较感兴趣的点做了提问。 二面 | 面试时长：27min | leader面 二面安排在上午11点半。面试官认为我的长短板都很明显，短板是项目的商业性不足（毕竟0实习经验），于是二面后给我发了一个笔试题（抖音活动的一个h5网页，一周时间）。面试官还介绍了

国际化广告投放产品   1. 自我介绍 2. 为什么想做产品经理 3. 在我看来产品经理是什么样的，我为什么想做 4. 背景、承担的角色，项目内容，出现冲突的时候怎么解决，举一个具体的例子。 5. 负责的是什么应用？为什么要推出这个应用？具体有哪些指标，得出了怎样的结论，怎么得出的结论，哪里做的不够好。 6. 我在项目中的角色，是完成任务的人还是主导决策人，之前有没有对接的经历 7. 最喜欢的产品

飞书视频面试 面试流程大概如下： 1.自我介绍 2.实习经历盘问 主要是对公关公司的实习进行盘问，互联网大厂好像对传统媒体的实习不大感兴趣，因为公关公司那段实习有给大厂写稿，所以问的会比较多。 3.业务盘问 其实皮顶记得不是很清楚，但仍能回忆起面试当天头脑风暴的紧张氛围，小心脏顶不住嗷。 （1）如果让你运营飞书的微信、 微博 、抖音的活动，你会怎么策划？每个环节如何设计？怎样结合热点？ 我比较喜欢

面试过程： HR上来向让自我介绍，然后开始提问 1.你觉得你的背景有哪些是符合这个岗位的要求 2.简单问了一下实习具体是干的什么，做了哪些事，有什么产出 3.社群是如何搭建并完成用户转化的 4.如何策划的话题有什么流程 5.日常运营过程中是怎样进行数据分析的，是以哪些数据来作为评判标准 5.这个岗位是针对海外创作者的，日常对海外创作者是否有了解 （ps:从这里噩梦开始了，接下来回答的一塌糊涂，感觉

岗位：数据科学家 面试体验：数分也太卷了，面熟馆年纪看上去不大，亲和力很强。自我感觉答得其实还可以，但是第二天秒挂，还是回来卷算法吧，复活了一个算法工程师岗位，已约面。 字节跳动 9/7 60分钟 1. 自我介绍 2. 经济学中因果推断的相关介绍，算法测如何实现 3. 实习当中遇到的推荐问题的相关解决方案 4. 大科研中模型是如何设计，如何评估的 5. A/B test中，假设检验是什么 6. 第

一、自我介绍 这次面试最大的败笔就是自我介绍脑袋发昏，睡眠不足太累了根本没发挥好。首先自我介绍就扣分。 二、技术面 面试官询问是否了解次世代建模流程，问建模流程大概是什么步骤，我这都没答出来😅。 技术问题，面试官主要问了一些是否足够了解法线。 总结：技术面主要针对岗位需求，岗位需要你做什么，基本就会问相关的问题，比起真的做完一个全流程的项目，现在更重要的是好好补一下建模的基本知识。

背景：211本硕，一作SCI一区论文两篇，无实习。 这次秋招的第一场面试，也是最硬核的一场。虽然面的很烂，但是真的学到了很多（意识到了自己有多菜），记录一下回馈社区。 一面（8.23） 1. 自我介绍； 2. 了解社区检测吗（了解过），了解哪些算法（Louvain， LPA）； 3. Louvain算法的算法流程（比较简单）； 4. Louvain算法是用模块度来优化对吧，那模块度怎么改进呢（模块