大华测试工程师面经

首先非常不推荐大家抱着学了什么什么技术我就能进某某公司或者大厂中厂小厂。有这种想法的往往最后会有较大的心理落差，我已经学了某某技术，简历已经加了某某项目，可为什么还是没面试又或者我面试表现的很好了，为什么挂我？成功是多变量从找工作到我们最终入职这个过程有太多的变量了，方向的选择，学习路线，掌握程度，项目选择，实习经历，学历等等，这些点都是需要学习和了解的。还有一些我们不能掌握的，比如公司毁约了，面试官kpi等等。技术固然是大头，但是只有技术在这个整体评分系统里面可能都不及格。了解权重上面说了找到工作的成功因素是多方面的，但是这些因素所占的比重是不一样的，例如很多人会忽视投递时间的重要性，在错误...

一战中科大374失败，调剂二战中科大358，失败，调剂调剂到双非，提前进组学习3个月9月退学参与秋招，24届非应届，无实习，无项目，没学过unity和Csharp9-12，三个多月一来，一边参与笔面，一边学习今天第二个demo才开始制作，突然收到了欢乐互娱的offer，心情些许复杂，没有想象中的激动，但也有种莫名的安稳。两年来的经历，一直在付出努力，一直在失败，浪费努力的精力和时间，直到今天接到offer，我才能够告诉自己，可以有一点久违的自信，因为，努力总算有了一次结果，我也终于可以勉强看清一点未来的路，可以让努力的方向更加清晰一点。感谢欢乐互娱，感谢主程老师愿意给我机会！也希望牛油们都能拿到自己满意的offer，我们还年轻，我们还在路上，我们还会持续在路上！

最终还是婉拒了小红书的offer，厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验，都比之前好太多，开的薪资也还算过得去，这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的，还是抵不住对Agent的兴趣，选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过，在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent，而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域，本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习，也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分，确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容，基本上90%左右的内容都是AI生成的，AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用，那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求，更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了（叠甲：起码在我看来是这样）。所以不太区分的主要原因，还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆，他们有很多新的概念和架构提出，我们往往需要快速验证（MVP版本）来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段，加上Ai Coding的辅助，目前看起来问题不大（仅仅针对Agent而言）。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的，本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看，区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么？是的没错，本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering，抽象成一种架构思想（类比框架、或者你们业务架构，参考商品有商品发布架构来提效）。本质还是提示词，但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果，这个还是有很多探索空间和玩法的，例如Cursor的思想：上下文万物皆文件， CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的，还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点，而不是你让AI生成的那提示词，然后调用了一下大模型那么简单；也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow，从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事，大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的，我们ld也常把这句话挂在嘴边：“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代，懂一点还是会好一点，所以润去字节了。目前的实习生活呢，除了修一些Tools的问题，还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点，看看能不能迁移过来，感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多，希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场，希望能好好的吧。说不定下次发的时候，正式AI泡沫结束，然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏，有不对的🙅不要骂博主（浅薄的认知），可以私聊交流

📍面试公司：字节跳动🕐面试时间：2026.1.30💻面试岗位：运维工程师❓面试问题：看着简历问的，问了很多和大模型相关的问题（因为自己可能偏向大模型），比如介绍一下transformer，QKV层为什么要做根号和加一层softmax,什么是RAG，具体流程上什么？说说如何应用到具体业务上面？如何克服幻觉？面了半个小时之后手撕代码，打印螺旋矩阵，不能开辟O（mn)的空间，直接输出🙌面试感想：整体难度不是很大，但后续还是看具体双方的匹配程度，很多时候面试过或者不过，不是因为技术问题，而是双飞的匹配问题