字节面经

【一面】1. 进行自我介绍。2. 询问实习项目（由于本人项目与互联网无关，所以仅是简单予以介绍）。3. 所学专业是什么？同学们的就业方向如何？4. 为何想要加入互联网？5. 此前的经历均与电商无关，是否会对所学未被所用感到遗憾？6. 反问。总结：一面主要侧重于对个人意愿的考察，尤其对于像我这种跨行幅度较大的同学，面试官注重的是是否已下定决心加入互联网以及对加班的接受程度。 【二面】1. 进行自我介绍。2. 对抖音电商的了解程度？在抖音上有过购物经历吗，存在什么问题？对于存在的问题应如何解决？3. 直播间售卖假货应如何处理？若卖家发给主播的样品和发给客户的不一样，封禁主播直播间是否不公平？4. 对岗位职责的认识？认为需要具备哪些能力？5. 介绍实习项目，如何评价其好坏的标准？6. 之前的实习经历和专业对该岗位有何帮助？7. 制造业和电商所做之事有何区别？8. 举例说明自身的数据分析能力？9. 反问。总结：二面对于业务、岗位认知的考察较多，主要考察业务内容以及过往实习项目经历，面试官会输出并分享自己的观点且引导回答。 #运营面经# #非技术岗是怎么找实习的#

四月中旬之后就没有再投简历，但是到了 5 月反而又有不少被鸽的岗位陆陆续续捞我面试。甚至现在还有不少岗位还在招人，毕竟很多公司尤其是阿里系都是普遍 7 月才去实习的。5 月拒了个钉钉 offer，夸克反复捞起来面了五次还给我挂了。。百度二面在比较中，字节约了三面，快手一面挂了，其他的都懒得面了。感触比较深的是我把这两个月的实习经历写上去后，面试明显顺利很多，所以如果有同学面试没那么顺利，也可以选一个先去，积累一些业务相关的经验还是很有必要的。大概总结一下字节的面试内容，留作日后复习。1. 自我介绍都有2. 项目介绍（基本都是针对最近的实习内容）3. 你认为在上下文越来越长的情况下，Rag 还有必要吗？（和实习相关，有必要，因为目前虽然上下文长，但是对上下文的注意力并不均衡，仍然有很多信息无法被正常利用到，prompt 长度太长影响精度）4. 那你了解现在都怎么提高上下文长度吗？（相对位置编码介绍一些， 还有一些其他的训练数据之类的）5. 介绍一下 transformer 结构，它的位置编码是怎么样的？6. self attention 的 K 和 Q 是干什么用的？（逻辑上来说就是用 Key 和 Query 做配对， 相当于检索，然后计算注意力分数，其实就是检索的配对情况）7. 那如果让 K 和 Q 变成同一个矩阵，你觉得对模型性能影响大吗？（我认为主要是参数量变小了，会有一些影响，如果参数量不变，影响应该不太大？ 面试官说：应该是会断崖下降的，就像你刚刚说的是做配对，没有 KQ 配对注意力计算会变差，不只是参数量的问题）8. 了解 RLHF 吗？奖励模型的训练任务是什么？（不了解 RLHF 没接触过。。。）9. 为什么现在都是 only decoder 结构？10. 模型的预训练了解吗？还有一些和实习相关的问题，不太记得了， 集中在数据生产和 rag 策略的一些内容。代码题（两面 4 道）1. 三数之和离 target 最近的结果2. 一个双指针滑动窗口的 mid 题 忘记了3. 二分法实现 sqrt 精度 0.00014. 判断字符串是否是旋转得到的（就是字符串尾部整体移动到头部，判断两个字符串是不是可以自动得到）字节整体还是重代码题，八股难度中规中矩，很久没准备了也不算难，这种应用部门也很看实际的项目

#软件开发2024笔面经# 一面实习做什么介绍实习的项目对大数据的开发数据仓库的认识为什么数据仓库分层SparkSQL题 分组TOPN算法题二面介绍实习Spark底层Stage怎么划分宽窄依赖口述SQL语句转Spark RDD代码算法题 SQL题 留存率三面介绍实习介绍这个学校的项目（开始问算法。。）用的哪些算法为啥这样用概率论相关三门问题三门问题进阶扔硬币，先扔的人胜率面了哪些公司三面完第二天感谢信去年12月份面的，大致记得这些

#软件开发2024笔面经# 二战字节一面自我介绍介绍实习工作平时做什么数据量多大数据仓库理解怎么分层的Spark执行流程Spark内存划分SQL优化方式布隆过滤器JVM内存模型垃圾回收双亲委派SQL题 连续登录算法题 LRU二面自我介绍介绍实习数仓为什么分层主要解决什么问题两道算法题 链表删除元素 和 在数组中快速查询数据布隆过滤器半连接查询group by 和 窗口函数区别大致记得这些算法题第一题忘记头节点解法，第二题没想好怎么优化- -第二天感谢信