《字节测开面试》专题

大概60min 1⃣️自我介绍（一定要熟练快速介绍个人经历及优势） 2⃣️了解个人简历、作品集、笔试作业 Q1：在快手、腾讯、字节以及其他公司的实习经历比较丰富，但做的是摄影/后期/运营/视觉/UI等不太一样的工作，你个人更倾向于？（A：不同岗位的实习是在挖掘自己兴趣点；设计岗有相通性，更倾向于UX设计；喜欢表达与沟通，认为交互设计很有趣且适合自己） Q2：之前在字节跳动-国际支付UED离职的原因

机械卷算法，写面经攒人品，AI Lab算法工程师 一面（7月15日，一个多小时） 1、方向比较匹配，主要在聊项目，针对项目详细问问题 2、做题，第一个出了一个给一堆数据拟合直线，当时不会，又出了一个求自然数平方根 二面（7月20日，45分钟） 1、没问项目，直接做题，根据pytorch中torch.nn中的卷积输入的所有参数（包括膨胀系数、组卷积、是否bias等等）写函数计算参数量，然后针对每一个

介绍最拿手的项目，我讲的实习 计网一些八股 最长不重复子串，秒了 以为轻松过了，结果没消息了？

1. 闲聊实习产品，开源相关balabal 2. 做题（半小时） 题目是给定一个target和数字数组，找出由数字数组组成的小于target的最大值，23121 {2,4,9} -> 22999 3. 闲聊组里产品/polardb 感觉不对劲呀，大块儿就是做题（虽然A了其他感觉没聊啥带劲的问题） 最后经典“谢谢你的时间” 蹲后续 #字节跳动信息集散地##字节跳动#

自我介绍 讲项目 C++八股：stl、虚函数、std::move 算法题：删除字符串中的ab 数学题：两人抛硬币，先抛出正面者赢，问先抛者的胜率 总体难度不大，已经约了二面

之前面的提前批前端岗总结一下 一面：50min 自我介绍+项目亮点介绍10分钟，基础只考了几道，垂直居中，路由的不同及原理，渲染原理 做题30min：二道代码输出，手写reduce，手写sum。手写题写完后还要根据面试官的提醒优化成他想要的写法 二面：75min（两个面试官拷打） 八股不多，href和src区别、css动画、xss和csrf区别和防范、websocket握手等 主要是项目和场景题问

字节数据开发oc了，写面经还愿~ 一面 深挖项目 快手的数仓分层 dws层建设的必要性 hudi应用中的收益和不足 开发过程中遇到过什么优化的case，分不同类型来说 说一下mr shuffle的过程 row_number、rank、dense_rank的区别 sql：新用户次留率 算法：二分查找 二面 项目 具体介绍一下数仓自学和实习中接触到的不同的案例 介绍一下mr原理 map端和reduce

1.自我介绍 2.提问环节（主要针对自我介绍提问） Q1：你参加的机器人大赛是什么性质的？整个team多少人呢？你的工作内容是针对单独的组还是整个team？运营的公众号和微博叫什么，一会儿去关注一下；一等奖是什么时候获得的？ Q2：你认为你GPA差的那0.4是差在哪儿去了呢？ Q3：你觉得你最不擅长的课程是？ Q4：如果遇到2B端的工具你找不到竞品该怎么办？ Q5：在不同公司不同岗位的实习差别都很

面试过程中了解到只有一个hc 还蛮紧张的，非常感谢朋友的鼓励与支持。 大概60min 1.自我介绍（一定要熟练快速介绍个人经历及优势） 2.了解个人简历、作品集、笔试作业 Q1：在快手、腾讯、字节以及其他公司的实习经历比较丰富，但做的是摄影/后期/运营/视觉/UI等不太一样的工作，你个人更倾向于？（A：不同岗位的实习是在挖掘自己兴趣点；设计岗有相通性，更倾向于UX设计；喜欢表达与沟通，认为交互设计

1.自我介绍 2.暑期实习业务和项目 3.协议（HTTP RPC） 4.RPC框架（Thrift没听过 ） 5.设计模式（项目里的） 6.进程线程协程（协程说的不好有点忘记了） 7.CPU最小的分配资源单位（可能想问操作系统的资源分配 ） 8.linux的fork函数（问了底层怎么实现的 不会） 9.进程的通信方式（可以通过socket实现进程通信？） 10.hashmap和hashtable 1

为什么每段实习经历都不是很长？ 你觉得你可能比其他候选人优秀的点是什么？ 你觉得抖音跟快手的差别是什么？ 你觉得内容运营、策略运营和活动运营用户运营等有什么差别？ 你自己更偏向跟人交流还是干好自己的事呢？ 你怎么理解沟通能力的？沟通的时候要注意些什么？ 这一面简历问的不多，主要还是集中在业务能力相关的问题，还有沟通协作能力#非技术面试记录#

全长25分钟不到，面试官感觉很随意 感觉被kpi了，一个月被两次kpi😅 开头自我介绍+项目简介 5分钟 八股5分钟 1.transformer，encorder-decorder 2.mutihead-attention，qkv矩阵 3.gpt和bert的结构 4.位置编码，transformer和bert和gpt的都问了 5.QLora的原理，量化类型 场景题 1.多个不同长度的句子怎么转为

开头自我介绍 拷打项目，中途穿插八股 1.rag数据处理 2.rag的embedding模型 3.rag如何优化，数据，微调 4.rag的召回准确率如何 5.QLora的微调原理，量化的数据类型 6.微调数据集，微调性能 7.微调和rag的使用场景 算法题： 单词搜索，一道dfs的题目，之前没做过，所以小问题有点多，不过他也没让我运行，就是看了看思路，感觉他自己也不懂，但是他一直问这个时间复杂度

存储方向，个人做过15445 和 824。没有太多***。非典型面经 lru-k 比 lru 好在哪 k怎么选择？依据？不会 为什么要自己做缓存池，操作系统不是有pagecache吗？ fsync出现卡顿怎么处理 ？不会 B+树比B树好在哪里？哪个层数更多？ B+树乐观锁怎么实现？ 火山模型优缺点？ 接上条，虚函数开销多大测过吗？多了几次内存访问？ 规则优化如何避免 overhead? （就是优化

1. 除了445和824其他项目做过吗 2. 第一个项目除了课程实现还有什么扩展 3. 怎么实现一个分布式锁 4. raft在上述问题起什么作用 5. 分布式锁怎么设计api 6. 多个请求者，加锁加锁怎么维护状态 7. raft做过什么工作 8. raft怎么实现线性一致性 9. C++智能指针用过吗。unique_ptr 可以拷贝吗，shared_ptr线程安全吗？ 10. c++ stati