字节跳动提前批一二三hr面(已意向书)

问题记不太清了,大概只能回忆出百分之70的内容吧
一面 7.18
1.介绍在阿里的实习项目
2.介绍在美团的实习项目
3.什么是可配置化思想?数据可配置化怎么实现的?什么是流程可配置化?
4.对平台功能进行原子性划分是怎么进行的?听说过服务编排吗?
5.数据脱敏是怎么回事?敏感数据统一存储吗?
6.hashmap并发问题,怎么解决?介绍一下JUC,AQS是怎么实现获取锁的?
7.CAS解决了什么问题?底层原理是什么?
算法题:单词拆分 10分钟最优解
还有时间多,介绍一下实习项目吧。。。
二面 7.20
本科学习过哪些课程?
1.Http和Https的区别?
2.TLS四次握手是如何实现的?
3.Java和Go有什么区别?JVM垃圾回收算法?分代垃圾收集理论?
4.用户态和内核态你怎么理解?从用户态切换到内核态的过程中发生了什么?
5.数据四种隔离级别?读取已提交这种隔离级别的实现原理是什么?
6.数据索引的实现原理?
7.TPC协议拥塞控制机制是什么样的?
8.数学题:素数对 6 倍整除
算法题:绝对众数 10分钟最优解
三面 7.21
1.磁盘调度算法有哪几种?
2.介绍TCP协议
3.进程调度算法?
4.场景题:一次新写一千个小文件,和把小文件合成大文件一次性写,哪个更快?为什么?
5.B+树索引到底解决了什么问题?除了加快搜索之外?
算法题:k个一组反转链表 10分钟最优解
小插曲:面试过了,业务需要商量通不通过,可能看我实习两家公司太跳了
hr面 7.26
一个小时,聊了很久两段实习经历,还有就是字节校园大使的经历,聊了很久工作相关的经历,工作选择和个人发展问题

反馈在offer审批中,应该没啥事了,加上实习offer,BAT集齐了,爷青结
至此,春招唯一挂的一家公司,秋招也拿下了
还愿牛客,如果大家希望了解一些面试技巧或者经验的,可以联系我

#字节跳动面试##面经##校招##字节跳动##Java工程师#
全部评论
楼主是哪个部门啊
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发布于 2021-07-31 14:55
请问三面结束多久收到hr面的通知
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发布于 2021-08-02 09:12
是飞书企业应用吗
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发布于 2021-08-02 00:26
同审批,有点儿担心,楼主审批通过了嘛
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发布于 2021-08-01 19:58
校友啊
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发布于 2021-08-01 19:29
字节是有多喜欢k个一组
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发布于 2021-07-31 23:52
怎么联系你啊
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发布于 2021-07-31 21:41
请问一下场景题怎么回答呀
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发布于 2021-07-31 20:54
老哥 请问啥部门呀 还有是啥岗位呀
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发布于 2021-07-31 18:55
老哥本还是硕
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发布于 2021-07-31 17:22
太牛啦
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发布于 2021-07-31 15:12
10分钟 k个一组反转链表
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发布于 2021-07-31 12:57
一次新写一千个小文件,和把小文件合成大文件一次性写,哪个更快?为什么?这个怎么回答啊,没思路啊!
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发布于 2021-08-17 19:40
请问楼主base哪里
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发布于 2021-08-03 21:02

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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
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
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