字节大模型Agent算法二面

看了小红书还有牛客上的一些面经，发现好多标题某某大厂的大模型应用开发的面试题全是考的算法相关的，这是真的吗？我也有过一两段agent的实习经历，我觉得agent开发更多的是偏向工程，想问一下面试过的师兄师姐真实的情况到底是怎么样的

一、实习介绍二、拷打 rag 项目：1.项目还可以提升的地方2.感觉自己可以多久完成这个项目3.dpo训练对于系统问答的优化在哪里4.提高模型的准确率核心是什么5.怎么提高数据的质量6.rag 文档怎么切分7.rag 向量化的模型8.rerank 用的什么模型9.有没有微调 rerank 模型/应该怎么微调10.dpo 用的什么库11.代码：已知无序数组，求第 k 大数

自我介绍目前手上有哪些 offer？为什么从 Java 后端转向客户端开发？快手实习中逆向反编译竞品源码的具体工具和流程是什么？APP 加固的原理是什么？常见的加固厂商有哪些？如何对加壳的 APP 进行脱壳？代码混淆的常见手段有哪些？ProGuard 工具的混淆逻辑是什么？反编译后的代码如何阅读和分析？动态 Hook 的具体实现步骤是什么？面对异步回调的代码，如何溯源找到关键函数？HTTP 和 HTTPS 协议的区别是什么？HTTPS 使用的加密方式是什么，对称加密和非对称加密如何结合使用？HTTPS 如何保证通信的服务器是目标服务器，而非中间人？如何破解抖音的 HTTPS 证书校验，成功抓包...

大数据岗位到底有哪些分类？要做Spark/Flink，还是做数据平台？数据湖、数据中台、实时数仓、离线数仓有什么差别？各方向工资、天花板、发展路线是什么？哪些方向更容易进大厂？整个大数据世界可以划分4层：1.存储层：HDFS+ / HBase+ / Iceberg / Lakehouse+2.计算层：Spark / Flink / Presto / ClickHouse+3.平台层：数据平台 / 数据中台 / 数据治理4.应用层：数仓模型 / 指标体系 / 推荐 / 风控 / 运筹主攻岗位方向主要工作存储数据湖 / 存储工程师Iceberg、Hudi、OSS、S3，湖仓架构计算Spark工程师Spark SQL、RDD、优化、数据管道计算Flink工程师实时计算、流式任务、CEP平台数仓开发工程师离线模型、分层、Hive、指标体系平台实时数仓工程师Kafka + Flink + Hudi/Iceberg平台数据平台 / 数据中台工程师任务调度、元数据、血缘、治理、权限应用大数据算法工程师推荐 / 增长 / 风控 / 画像 / 定价优化应用数据分析 / 商业分析指标分析 / AB实验 / 洞察 / 业务建模未来都可期！