字节实习面经（已oc）总结版

积功德职位描述：1. 负责机器学习、深度学习等算法在得物业务场景的产品化工作2. 包括但不限于如下方向：目标检测，图像分割，图像分类，NLP，多模态，大模型等职位要求：1. 熟悉Linux环境开发，熟练掌握 Python 语言，有较强的编码能力2. 熟练使用一种深度学习框架如Pytorch、TensorFlow等，熟悉OpenCV、NumPy、Pandas等常用库3. 对云原生有一定了解，有容器化使用经验者优先4. 有GPU编程经验、熟悉算法模型部署、 TensorRT 优化工具者优先5. 图像处理、模式识别、计算机视觉、计算机图形学、机器学习等计算机相关专业在读研究生优先一面（2025.7.10）30minHR发给我的邮件是上午 11 点，我 11 点进会议等了半个多小时没人退出去了，12 点多的时候，HR微信联系我说怎么没进飞书会议，然后我赶紧爬起来进会议。。。搞忘了，日本和国内有一个小时时差，麻了。。。1. 面试官进来直接说你的简历我已经看过了，自我介绍一下吧2. 几乎是纯聊天。。。面试官说我的经历非常匹配（暗示）3. 大模型有没有推理优化经验？无，我说以前主要做CV算法，接触和使用过扩散模型，这也算CV大模型🤗4. 我们来做个算法题吧。我：OK🫡。最大子数组和（秒了🥵）5. 硕士研究内容？6. 偏向算法还是调度？有没有调度相关经验？无。。。7. 你们推理部署是怎么做的？我介绍了自己之前负责和参与过的GPU侧和端侧的推理部署8. 写过CUDA吗？熟不熟？学校里深入学过，之后因为业务关系，没啥使用场景，可以再捡起来9. 你还做过AIGC？有没有NLP相关经验？基本的概念和算法比如 tf-idf, n-gram，word2vec 这些都是知道的，做过文本分类任务，了解 Transformer、CLIP10. 有没有多卡推理优化经验？有多卡训练经验，多卡推理没做过。。。11. 问什么时候能来实习？答最快这月底就能到岗，3个月时间可以保证，每周5天12. 你知道岗位base地吗，能接受吗？我说就是期望在国内实习，上海完全能接受，表现出很想去的意愿🤣13. 反问：组内主要业务场景？商品内容理解、文本理解、AI鉴定商品真伪、推理优化等。学聪明了，面试官框框介绍完，我添一句“那还是挺期待的”🤣，疯狂暗示一面面试官貌似就是老大，结束后HR直接说过了，进offer流程。。。今年暑期准备就去这个了，主要是面试官和善，面试体验好、务实，其余都是次要的（没认真找，随便投投，攒攒面试经验，我觉得现在找工作看眼缘、看运气。本来想着回家吃饭睡觉的 日本饭好难吃啊。。。

五月份面试的字节测试开发，目前已经入职了三周，把之前的面试一些内容整理一些，感觉字节这边更多都是开放的题目，很少有固定的一些八股。一面1.将一下你了解的软件测试和软件测试的方法2.项目中如何实现幂等性的3java中的final 、反射、线程池参数4sql调优，一些索引的内容5redis zset的结构和如何使用的6kafka 如何防止消息重复、丢失、积压、保证消息可靠性7压力测试如何做8实习问的比较多，一半都是在问实习9 算法双指针二面1拷打了一个12306买票的场景测试题，问到了超卖、乐观锁悲观锁如何实现等、2.java的内存回收机制3.项目中常用的一些设计模式，这边回答的时候死活想不起来策...

拷打项目，时长30分钟1. 微调的数据配比，数据来源2. 微调的任务类型，轮次3. Embedding用的什么模型，是分块Embedding吗4. 数据怎么分块5. 数据返回的查询top6. 微调之后对比之前的模型性能提高了多少7. 数据库实时更新还是离线更新8. 用的什么数据库9. 本地部署的框架如何搭建10. 如何评估rag11. Qwen2.5 vl架构12. 有相关的实习吗？实习期间做了什么？13. 主要做文本还是多模态方向？14. 做了一些小项目吗？

三面（1h）1.讲一下你实习目前在做的事情2.讲一下有哪些比较有创新点的地方3.设计题：三亿个视频怎么动态取播放量最高的100个4.三亿个视频无法同时加载到内存怎么办5.堆排是怎么实现的 时间复杂度6.讲一下归并排序怎么实现的7.手撕一道hot100 一道150原题8.你觉得自己相比于其它候选者的优点是什么9.多久到岗反问hr面（7min）1.为什么要来这个base2.为什么不去美团3.最有挑战性的一件事4.多久能到岗面过最快的hr面 爱信等隔天offer 效率无敌