字节实习面经（已oc）总结版

bg：c9非科班本，c9科班硕，0实习，4项目，3论文

Timeline：2.24 投递 -> 2.25 约一面 -> 2.27 一面 -> 2.28 约二面 -> 3.3 二面 -> 3.4 约hr面 -> 3.5 hr面 -> 3.5晚 oc

一面

时长：1h

简历上的项目细问了三个，深挖了 50min

问了问了不了解 blip 和 clip，clip说出来了，blip不太了解

code：lc200 岛屿数量

二面

时长：1h15min

问实习时间，什么时候能到岗，老师管不管

介绍简历项目，（ 我讲 -> 面试官提问 -> 我答 ）循环 x N，大约 40 min

八股：1. LLaVA 怎么实现的多模态，2. LLaMA的架构、训练数据，3. BLIP，4. CLIP，5. BLIP2（Q-Former）

1~4 都回答出来了，5 没答出来

场景题：好的图像和差的图像如何用多模态大模型去分析差异并能给出优化意见，最好不要引入人工标注进行微调

（场景题有点尴尬，没答出来）

code：两个 list 求交集（ 例：l1=[1,2,3,3,4]，l2=[3,3,5,3,4]，ans 为 [3,3,4] ）

hr 面

总时长：20min

问了实验室的一些情况，问能不能推荐同门给他们，问了入职时间和 base 地点

反问：新人 landing 机制，鼓不鼓励学术成果，转正率（保密，只说了些笼统的要求）

过了 4 个小时，hr 打电话来发了 offer

个人感觉字节的流程走挺快的，面试方面感觉个人（无论项目还是科研）经历得跟岗位比较契合，这样面试官对你的项目或科研经历比较感兴趣，基本都是问项目经历了，如果不契合的话，就库库问八股了，而且也更容易挂

tips. 如果你的面试面评不错，最后面试官给的 coding 题也会比较简单（但也不绝对，辩证着看）

最后祝大家也都能收到各自心仪的offer