字节求职进展汇总

1. 实习经历2. MySQL 索引用什么数据结构？B+ 树有什么优点？给一个树高三层的 B+ 树，查询需要几次 IO3. MySQL 的锁有哪些4. Redis 要怎么实现高可用5. Redis 单机就不能高可用了吗，换言之单机宕机数据无法恢复吗？AOF 是怎么做的？AOF 重写过程是怎么做的6. 进程和线程的区别7. 虚拟内存和物理内存的区别？它们之间是怎么对应的？段式、页式、段页式分别是怎么寻址的8. TCP 是在哪一层？传输层完成了什么事情9. ARP 是在哪一层10. 对ai coding的了解，之前用的什么工具11. CAP理论12. 算法题：奇数位升序，偶数位降序的链表，得到全局升序的链表，写死循环了面试官说没时间了下一道吧13. SQL 题：三个表表示用户观看视频情况user_behavior: date, user_id, video_id, start_time, end_timevideo_info: video_id, durationuser_info: user_id, gender查询出(1) 某天观看不同视频数量最多的五个人的 user_id(2) 观看超过 50 个不同视频的女性用户中，完整播放率最高的五个人的 user_id14. 反问业务和应届生融入团队需要做的准备实习和八股答得很顺，到算法炸了，不过貌似对面对我过往经历还挺肯定的，要是卡算法通过就必挂了——————更新：当晚约三面，hr依旧说评价很正向

bg：字节跳动tt后端机架，团队感觉好忙，连吃饭都在讨论技术，一堆黑话我听不懂一点，但是团队成员都挺好的，组里只招我一个实习生，感觉好孤独，但是mt说转正率低于50%，不过我也不期望能够转正，就是来字节历练成长的。mt说第二周就要给我派需求了，可是我感觉一周的Landing时间不太够啊，这两天看文档看的头晕眼花的，感觉一天没干什么时间就过去了。想问问字节实习的前辈Landing期有什么一定要避坑的吗？以及有什么好的建议吗？万分感谢！

暑期实习投了字节的ai agent某部门的岗，一面过了，二面被挂了；之后我在boss上投递均无响应，今天有一个hr告诉我最近面试不理想，这边岗位估计难了；意思是不是字节面评脏了，暑期实习彻底没机会了

总体不难，对着简历用到的组件问基础八股1. 算法题：两两交换链表中的节点2. 浅浅讲下实习经历3. redis相关3.1 redis有什么数据结构3.2 GEO的原理3.3 排行榜用什么数据结构3.4 朋友圈共同好友用什么数据结构3.5 实现数字的原子+1用什么方式4. mysql相关4.1 mysql有哪些锁4.2 分布式锁还有哪些实现方案4.3 很多多余的索引有什么缺点4.4 怎么利用索引做查询优化4.5 大表统计多少条数据行满足筛选条件怎么优化4.6 亿级数据大表怎么做查询优化4.7 分表要怎么做4.8 分区表有听说过吗5. ThreadLocal是什么，内存泄漏是怎么回事6. 并发访问资源怎么防止冲突7. 场景题：一个守护进程负责对工作进程重启，但是现在工作进程一直没拉起来，怎么去定位问题8. 反问：1. 业务：不确定会到哪个组，2. 几轮技术面：至少三轮，3. 有什么建议：觉得挺惊讶的有些回答能把原理讲出来甚至把接下来还没问想要问的一块讲了，怀疑用了ai工具，不过ThreadLocal内存泄露有忘了的感觉应该正常许愿二面——————更新：当晚约二面

这周面了两家字节两轮技术面，面经如下图，面试主要拷打在公司的业务与链路，并且能感受到对ai很重视了TapTap一轮技术终面，面经如下图其实这算是第一次正式面字节，之前一直怕脏面评推掉了，从Java开发中小厂到b站，滴滴，字节，一路上还是非常感谢所认识的大佬们，他们强大且为人谦逊，也非常感谢韩佬，是我测开道路上的领路人，每次有不懂的或者决策方面都很耐心的给我解答最近比较空闲了，如果大佬们对测开方向有什么疑问欢迎帖子留言，我会尽力回答

15号投的ai编译优化岗 今天被c++客户端-跨平台 约面了 这应该是被捞了吧  我说还是想做一下编译优化的工作 hr说这个组也有涉及 什么工具链什么其他的噼里啪啦没听懂我对客户端完全不熟啊 没做过这方向 网络的八股都背不得了 感觉要脏面评了有没有面过这个岗的友友 八股拷问的多吗 我项目全是编译相关的  不知道会不会问

实则已经躺了几个月了想起来牛客还有个号..bg： 211本，1段BAT半年实习+2段中厂实习（实则还有数不清的小厂实习，没待多久就不写了），网安转测试转后端版秋招总结：（2ssp➕3sp➕1🥬  ）小红书 offer拼多多 offer腾讯音乐 offer滴滴 offer作业帮 offer招银 offer 烂🥬其他公司简历挂了很多，一面挂了很多，看过我帖子的朋友也知道我曾达成秋招连续 11 次一面挂，黑暗的 9 月经验：1. 秋招要早投我是很早就投了，秋招开了没一周就全投了，总共42次面试。你得有面试的机会才有机会拿 offer有朋友跟我类似bg，晚投了半个月，只有6次面试。。2. 利用面试多补齐简历漏洞比如面试官更想知道你做的需求的价值，需求的上下游是怎么样的，遇到 bug 怎么定位的？每次面试后多总结总结3. 运气太重要了有时没有面试或者拿不到 offer 只是差了点运气，不要觉得自己的能力有问题4. 不要 all in 实习转正本人转正失败，但转正前我就开始准备秋招了身边有朋友 all in 转正直到 11 月，后面还被鸽了，还错过了秋招投递最佳时间感概：从开始实习到现在，转眼已经一年半了，我终于摆脱了实习生的身份。终于混成正职了！记录一下㊗️大家秋招春招实习工作都顺利！

双非本3个月拿下字节转正，运气好到家了呜呜

1自我介绍 2前端学习时长 ，为什么做做项目负责人3浏览器的缓存策略，强缓存如何判断4LCP是什么，如何判断是否是LC，如何检测到的，Lighthouse如何测，有哪些性能指标和内容5平时如何使用ai，如何学习前端6Composition API是什么，有什么用，手写一个看看（之前都用ai写的，没写出来，跟面试官爆了）7平时如何使用cursor进行编写代码，举个例子，细节追问8了解cursor的哪些用法，cursor从对话框输入，到代码修改，中间经过了哪些步骤9了解RAG吗（粗略的说了一下）10cursor中是如何使用rag的（巴拉巴拉说一堆，被面试官否了，让面试官讲一下，面试官说是谁面谁）反问1团队负责的业务（豆包和扣子模型能力的提供）2团队最近碰到什么痛点和难点（保密）3需要加强学习的部分（基础，还特意点了一下，总不能composition api都不会写吧）4公司里面用react多还是vue多（一半一半）只面了四十分钟，考的都不是我准备的，全是盲区和雷点😵，感觉是挂了说话吞吞吐吐的，感觉印象不是很好，还是要多练，总的来说还是挺好的第二次面字节，比第一次（KPI）好多了，感受到压力了，总能精准找到没掌握的

12月进展：此贴终结，我是节孝子---------------------------------------------------------------------------------------先说一下本人情况：mt转正，字节oc，a&t暂时无望，其他厂有一些oc和流程中，个人倾向结束秋招流程。然后大概十一月初会陆续开奖（今年的话也可能更早），而且按照惯例大概率mt会最先开，臣大纠结，公司经历就暑期这一段，涉世未深，还望诸君不吝赐教，不胜感激。---岗位具体业务：美团-食杂零售（后端base北京）字节-风控（后端base深圳）---犹豫的点：（个人信息渠道可能有误，望指正）字节优势：1. 薪酬与总包；2. 福利待遇；3. 宇宙厂title+高速上升期；4. 未来跳槽更有优势需要权衡的：1. 问过三个身边在字节干过4个月~5年不等的，全员小黑子（有口皆碑）2. 应届生培养问题3. 人员流动极大，校招卡试用+背绩效+第一年不给晋升+偶尔第一年要求主动离职（本人工作求稳，力求第一份工作干三到五年以上，如果属实，将直接杀死比赛），平均技术岗在职六个月真假？4. 公司文化狼性plus，半个月盘一次kpi，加班重灾区，多组同业务AB测赛马，组间淘汰组内淘汰美团优势：1. 新人培养业内顶尖（体感）；2. 组内氛围很好，压力不是很大（九点前能走，周五一般六点走）；3. 业务属于一线零售供应链相关，属于公司未来战略布局重点，有喝汤可能；4. 实习表现较好，组内上级比较重视；5. 不卡试用和晋升，第一年保升需要权衡的：1. 薪资，福利待遇2. 经历过重大业务重组后组内压力有上升趋势，出现派系问题3. 阿里美团干架带来的不确定性希望大家友好交流，每一条评论我都会仔细地看的！谢谢！上面说了很多个人理解和听说的东西，看不下去的话也请直接投票！ps：已经修改多版了，关于某司相关部分评价已经全部删除，望审核高抬贵手，两家都是好公司，都是祖国的希望，打工人的天堂！！！

字节的oc是9.11，如图为具体的面经总结：1. 算法题非常非常非常重要，一定要多多刷算法题，除了力扣的hot100，还推荐大家可以去搜一下codetop，这个网站也不错。我是把力扣hot100除了技巧型的题以外，其他都刷了3-4遍，另外codetop前三页全部写了一遍2. 场景、实习&项目，这两个部分非常看重个人的软实力，自己的实习和项目越有的讲，那么比较难的八股就会问的越少；另外如果自己对某些东西有比较深的见解，那么给面试官的印象越好，同时这本身也是在主动表现自己的能力和知识3. 即使场景、实习&项目答得比较好，八股这部分也绝对不能落下，资源就还是老生常谈的那几个网站，看的越细致越好，尤其是像字节 or 腾讯这种，后面面试官就是想看咱们有多深的底蕴其实可以看到我的面经很少八股，这也是我秋招的一个风格，感觉比找暑期实习时面试官更注重我的实习经历，这块聊得多了，就没什么时间聊八股了---后续更新其他offer的时间线and面经

🎯 面试题：大模型热更新与流量调度平台【整理真题+解析+押题预测】公司：字节跳动年份：2026月份：1月面试轮次：三面岗位：AI平台研发工程师难度：⭐⭐⭐⭐⭐真题：“假设字节的推荐系统需要从ERNIE 3.0模型灰度升级到ERNIE 4.0。设计一个支持大模型热更新的流量调度平台。要求实现：1）可实时调整新旧模型的流量比例（如90%流量走V3，10%走V4）；2）平滑无损切换，不能因更新导致服务中断；3）支持基于用户ID、设备ID等维度的精细化分流。给出架构设计、核心代码，并说明如何保证数据一致性（比如同一个用户的请求必须路由到同一个模型版本）。”💡 解析：这是典型的三面架构题，直接考察你设计复杂系统的能力。核心是流量治理和状态管理，将业务需求（模型迭代）转化为稳定、可控的技术方案。设计思路： 分层架构： 配置中心：存储流量配比规则（如 {“v3”: 0.9, “v4”: 0.1}），支持动态推送。 流量路由器：部署在网关或SDK中，根据规则和请求特征（用户ID哈希）决定流量走向。 模型服务池：新旧模型作为独立服务部署，对外暴露统一接口，但版本号不同。 数据收集器：实时收集各版本模型的性能指标（成功率、延迟），用于后续决策。 关键实现： 一致性哈希：确保同一用户（通过userId计算哈希）的请求在流量比例不变时，始终命中同一模型，保证体验连贯。 动态配置监听：使用ZooKeeper、Nacos或Apollo（字节内部常用），实现秒级规则生效。 无损切换：先扩容新模型服务，再调大流量，最后缩容旧服务。过程中监控核心指标，异常则快速回滚。应用业务场景： 这就是抖音推荐算法模型升级的标准流程。每天都有模型迭代，不可能停机发布。必须通过灰度平台，先让小部分用户体验新模型，监控CTR（点击率）、停留时长等业务指标，效果达标再全量，效果不好则回退。核心考点： 微服务流量治理架构设计 一致性哈希算法原理与实践 配置中心与动态推送机制 高可用发布（金丝雀发布/灰度发布）策略 监控与快速回滚能力实践（避坑指南）： 流量“倾斜”：简单的随机分流可能导致小流量模型得不到有效样本。需确保分流均匀，且覆盖各类用户群体。 状态缓存：如果模型升级涉及特征存储格式变化，需注意缓存兼容性与清理策略。 回滚预案：必须自动化。当新模型故障率超过阈值，能自动将流量切回旧模型。🚨 趋势押题预测预测名称：多模型混排与智能流量调配系统押题题目：“设计一个多模型在线混排系统。一个请求可同时被多个模型（如ERNIE 4.0、ERNIE 3.5、低成本小模型）处理，系统需根据实时性能（延迟、成本）、业务指标（点击率）以及用户标签，智能决策最终返回哪个模型的结果，并动态调整各模型的调用比例。阐述架构与核心算法。”押题依据：频率雷达：在三面/终面中，“模型发布”与“流量策略”是关联性极强的组合考点，年出现22次。是考察架构师全局视野的经典题。趋势风向：字节内部已不满足于简单的A/B测试，追求更细粒度、更动态、更经济的模型调度。利用小模型承接简单请求以节约成本，是明确的技术方向。信息来源：参考字节跳动机器学习平台决策、部分业务线分享的“多模型择优”技术方案。押题逻辑理由：从“静态灰度”升级到“动态智能调度”，是技术演进的必然。三面问题会挑战你设计的上限。面试官期望看到的不只是实现功能，而是如何通过系统化设计，实现业务效果（用户体验、成本）的最优化。这要求你对算法、系统、业务均有深刻理解。核心考点：在线决策系统、多目标优化（效果/成本/速度）、实时特征计算、自适应算法。适配岗位：AI平台架构师、推荐系统高级工程师。押中概率：75%​ (高阶架构题，区分顶级候选人的利器)【代码示例】智能流量路由器核心片段@Componentpublic class IntelligentModelRouter {@Autowiredprivate ModelPerformanceMonitor monitor;@Autowiredprivate DynamicConfig config;// 核心路由方法public String route(RequestContext ctx) {List<ModelCandidate> candidates = getAvailableModels(ctx);// 1. 过滤：剔除当前不可用或性能不达标的模型candidates = filterByHealth(candidates);// 2. 打分：基于多维度为每个候选模型打分candidates.forEach(c -> c.setScore(calculateScore(c, ctx)));// 3. 选择：根据打分结果和策略（如epsilon-greedy）选择模型ModelCandidate selected = selectionStrategy.select(candidates);// 4. 记录：用于后续学习与策略调整recordRoutingDecision(ctx, selected);return invokeModel(selected, ctx);}private double calculateScore(ModelCandidate candidate, RequestContext ctx) {// 评分公式示例：Score = w1*效果预测 + w2*性能得分 + w3*成本系数double effectScore = predictModelEffect(candidate.getModelId(), ctx.getUserFeatures());double perfScore = normalize(monitor.getP99Latency(candidate.getModelId()));double costScore = 1.0 / candidate.getInferenceCost(); // 成本越低，得分越高double bias = config.getTrafficBias(candidate.getModelId()); // 人工偏向，用于冷启动return config.getWeightEffect() * effectScore+ config.getWeightPerf() * perfScore+ config.getWeightCost() * costScore+ bias;}}最后，我想说：字节跳动寻找的，从来不是“行走的八股文答案库”，而是能真正用技术解决复杂业务问题、有好奇心、有成长性的工程师。希望这份指南，能成为你技术长征中的一张实用地图。🔥评论区：接好运，祝你顺利上岸！！！！~~~~

字节客户端，流转番茄、剪映、抖音、飞书等多个部门，历经十三次面试，终于拿下。前六面面经见上篇，记录下后续面经：七面（1h45min）1. 自我介绍2. 实习项目3. 介绍下实习的项目架构4. 讲讲对Compose声明式的理解5. java强引用和弱引用的区别6. 还有其他引用类型吗7. ThreadLocal8. 你平常有什么遇到的ThreadLocal的应用场景9. java集合类型（介绍各种集合，吟唱List、Map、Set）10. 集合多线程访问数据竞争问题怎么解决11. synchronized的用法12. LeakCanary检测内存泄漏的机制13. MVVM、MVP、MVC三种架构的区别14. 算法：搜索旋转排序数组总结：知识点知识面掌握挺不错的，基础知识的细节也了解得比较清楚，实习经历对于一个还没毕业的本科生来说还是不错的。过八面（1h）1. 项目拷打2. 不使用ksp开发的监测组件有什么办法定位Compose组件执行耗时3. LeakCanary原理机制4. OKHttp和Retrofit设计模式（答了七八个主要的）5. 责任链好处是什么6. 包大小优化措施，提升了哪些性能7. 线程和协程的区别8. 鸿蒙调用cpp是怎么做的9. 了解什么跨端框架10. flutter为什么比原生慢11. flutter和react native在渲染机制上的区别是什么（自绘引擎独立绘制和原生组件映射）12. kmp是怎么实现跨端的（逻辑层统一编写，UI等原生层各自实现）13. view事件分发cancel事件什么情况会触发14. view事件分发流程15. Binder机制16. lc.215 数组中第k个最大元素（要求先讲几种不同方法，再实现代码最复杂那个）(1) 直接排序 O(nlogn)(2) 优先队列（最小堆）O(logn)(3) 快速选择 O(n) 写这个的代码总结：没什么问题，秒过，进入hr面（最后倒在审批，原因是手头的offer不够多很难争取）九面（hr面45min）压力很大，像是在面技术面1. 自我介绍2. 为什么选择就业而不是考研3. 工作室有什么项目需要做4. 项目为什么做了一年（业余时间开发）5. 项目的动机、背景6. 还在实习吗（转正离职了）7. 挑一个实习工作讲一下背景和做了哪些事情8. 技术优化是谁提出来的，leader提出的还是自己找到的9. 做完需求的成长和进步体现在哪里10. 独立开发sdk提效是谁给你的建议吗11. 除了技术问题还有遇到其他困难吗（联调沟通）12. 一开始不使用联调的原因是什么，打乱工作节奏吗13. 做好一个程序员，除了技术上扎实，还需要基本什么样的素质和能力14. 沟通上有什么心得，可以提高工作效率15. 有遇到矛盾和分歧吗，怎么解决的16. 在团队中工作影响你产出的阻碍和困扰有什么17. 新的UI框架你是花多久学清楚的18. mentor对你的评价是什么19. 组内几个实习生，都转正通过了吗20. 和其他实习生相比你的优势在哪里（来得早，知识面多）21. 你有想过未来规划怎么样长期保持自己的优势吗（自驱力，持续学习）22. 跨端方面你觉得哪家公司做得比较好（腾讯视频）23. 你们组的跨端方案跟腾讯视频比有什么差距吗24. 对字节校招面试的感受是怎么样的25.  你是从其他部门流转过来抖音搜索的，对该部门面试的感受是什么26. 有反思该部门二面没通过的原因吗27. 会有失落和挫折的感受吗28. 怎么排解失落的心情29. 现在手头有哪些offer30. 看你也投了其他非互联网公司，对发展的不同方向有倾向性吗审批一周还是倒下了，流转其他部门，后续免hr面后面的面试不怎么问八股了，更多是项目、场景、智力题十面（30min）1. 自我介绍2. 有了解鸿蒙如何与Kotlin通信吗3. Compose对比常规view的优势是什么4. Compose局部重组的原理，标脏机制5. 对最近比较火的ai编程工具有了解吗，像claude这些6. 了解ai编程的原理吗7. 现在还在实习吗8. 什么时候接触安卓的？写过ios，前端吗9. 你会怎么快速上手ios10. 编码算法就不考察了，之前面试都写出来了11. 为啥有微信offer还面其他的总结：从二面开始，通过了就是三面，大概率也不考算法。过十一面（1h）1. 自我介绍2. 实习介绍3. Compose局部重组是怎么实现的4. ai工具你是怎么用的5. 有没有用过claude code、cursor（需要付费，没用过）6. agent是怎么实现的，工作原理是什么7. 你觉得自己比同阶段的同学优势在哪里8. 最近在学什么9. 最近比较感兴趣并且学得深一点的是什么10. Compose什么时候会跳过重组11. 自己后面有什么规划吗12. Compose组件封装得更通用有什么思路吗13. 组件点击事件的响应是怎么扩展的14. 9枚硬币有一枚是假的，假硬币会轻一点，有一个天平，最少称几次可以找到假硬币15. 100层楼，有两个瓶子，怎么扔，最坏情况下扔几次可以用最少次数找到瓶子会不会碎的临界楼层（想了几种方案最终只优化到18次的最坏情况）16. 为什么apk体积比较小了还要优化17. apk优化方案总结：客户端经验很丰富，ai了解不够多。一周后挂十二面（1h）1. 自我介绍2. 实习亮点介绍3. 跨端方案的背景4. 跨端方案很多，为什么使用c++？写起来方便吗？5. java和c++是怎么通信的6. 还了解哪些其他跨端技术7. 怎么判断哪些代码可以下沉到逻辑复用层8. 在跨端过程中你做了哪些9. 举个例子说明哪些代码放在原生层，哪些代码放在复用层10. 底层数据发生变化是怎么通知上层的？数据驱动是怎么做的11. 原生层的viewmodel和底层的viewmodel的区别是什么12. 使用什么手段可以主动发现线上的性能问题（流水线）13. MVVM的设计思路是什么，和传统MVC、MVP的区别14. LiveData相对于传统观察者模式有什么优势（生命周期集成）15. 性能优化的整体思路是什么16. 优化的收益怎么衡量17. 怎么分组快速发现新改动的性能问题（AB实验）18. 安卓内存泄漏的场景19. kotlin协程的理解20. 多线程读取数据可能会有哪些问题，可以通过什么方式避免21. 100瓶水，有1瓶是毒药，喝了1天后会毒发，最少多少只小白鼠和最短几天可以测出来（二进制编码）22. 之前考了很多笔试了，就不考了，开始反问依然是从二面开始。过十三面（1h10min）1. 自我介绍2. 实习介绍3. 介绍几个技术上挑战比较大的，提升比较多的4. 介绍下java和c++通信的细节5. 数据转换有性能上的问题吗6. C++和Kotlin/Java的差异有哪些7. SQLite使用有遇到存储和删减导致数据库文件庞大的情况吗8. 数据库索引是怎么提高查询速度的，原理是什么9. 除了xml解析还有没有看过其他三方库的源码10. okhttp的架构是怎么设计的，有哪些印象深刻的设计，哪些觉得设计得不够好的11. 场景：微信朋友圈滑动卡顿，会怎么分析12. 卡顿是由于什么引起的13. 图片加载过多为什么会引起卡顿（频繁gc）14. 怎么解决频繁gc的卡顿问题15. 设计一个图片缓存库，会怎么设计（三级缓存）16. 不同尺寸、分辨率的图片怎么标识（key怎么设计）17. 不同尺寸的同一张图片怎么关联起来18. 内存缓存图片的淘汰思路19. 图片在磁盘的存储思路（包括图片命名，文件夹命名，图片查找策略等等）20. 图片在磁盘的淘汰策略（包括使用频率记录方法、关联其他图片、删除方法、直接删一半空间的策略等等）最后的场景被拷打麻了。。。已经不知道自己是谁了最终等了一周还是通过了。谨以此贴记录字节面试经历，也希望能带给后来人一些参考

1. 浅讲下实习经历2. MySQL 事务隔离级别有哪些3. MySQL 索引数据结构是什么4. B+ 树对比 B 树的好处5. 数据库题目：给一张订单表：id、user_id、order_id、order_time（秒级）现有三个常用查询：1. 查询某个用户某天的所有订单，2. 查询某一天的所有订单，3. 查询某个用户的所有订单，要怎么建索引分析以下 SQL 语句的 io 次数：select * from table where user_id = 1select order_id from table where user_id = 16. cookie 和 session 的区别7. 多服务器节点的 session 怎么做？除了引入分布式缓存还能怎么做8. 进程间通信方式有哪些9. 40 亿个数字，数字大小在 2^23 以内，怎么用尽可能少的内存实现对数字去重10. 算法题：1. 力扣 384 字符串解码，2. 全英题目不用写代码只讲思路，对应力扣 91 解码方法hr面泡没了，说复活不能直达终面，哎就老老实实一面开始了，果然一面就是些公式化题目😆😆——————更新：第二天催hr，通过约二面