Agent开发 字节面试被问麻了

一面问我后端,微服务数据库redis消息队列,计算机网络操作系统八股。
二面问我agent,mcp,智能体框架,langgraph,多智能体协作范式,sse,react,function calling,CoT,few-shot,幻觉,记忆管理,rag流程和优化,工作流。 
三面问我有没有部署过大模型,微调,强化学习,目前垂直落地领域和常用架构等。 #聊聊Agent开发#
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字节还是太难了
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发布于 02-11 18:22 江西
佬过了吗
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发布于 03-02 19:37 湖北
过了吗
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发布于 02-14 17:56 安徽
借楼,谢谢!!希望对大家有帮助。 帮转-小红书视频剪辑Agent开源项目 帮转-求star FireRed-OpenStoryline 基于本地部署项目,使用起来更丝滑哦 github开源链接: https://github.com/FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline/tree/main hugging face网页版体验链接: https://fireredteam-firered-openstoryline.hf.space/ RedTech公众号宣传推文: https://mp.weixin.qq.com/s/tr-SEjZp6fNVS6IrjIbCRg
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发布于 02-12 22:39 江西
汗流浃背了
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发布于 03-31 19:50 江西
拼多多招2027届实习生啦,https://careers.pddglobalhr.com/campus/intern?t=f9hJ7AB4rz。
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发布于 03-23 16:51 上海
字节的Agent面试确实硬核,三面覆盖后端基础+Agent框架+模型部署,这个考察维度很全面了。能坚持到三面说明底子不错。我们团队也在做Agent落地,方向跟字节挺接近的,暑期实习还有HC,感兴趣可以看看:https://www.nowcoder.com/jobs/detail/440927?jobId=440927
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发布于 03-23 14:46 浙江
这是让候选人跟大模型竞争么
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发布于 03-20 16:01 上海
为啥还要问部署何微调阿。部署一个能用的模型,普通都显卡显存都不够把。二面很合理,一面后端也在意料之中,三面真没办法
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发布于 03-12 02:08 河北
蹲三面细节
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发布于 03-09 23:09 广东
蹲三面细节
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发布于 02-19 21:37 浙江
我滴妈,能坚持到三面也很牛了
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发布于 02-12 11:27 山西
加油!呀
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发布于 02-12 10:19 河南
校友啊 🐴一下 祝佬好运
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发布于 02-11 19:50 江苏
麻了
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发布于 02-09 16:12 安徽
最后通过了吗佬
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发布于 02-09 16:11 湖北
这还是实习吗
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发布于 02-09 16:11 安徽

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1、自我介绍 2、3min2、面试官介绍部门,说之前的jd有点老了,现在部门主要是做内部的ai提效工具 3min3、我反问说主要是用ai做自动化测试(因为jd里提到很多测试的内容)还是说用ai写代码。面试官说都有4、拷打第一个项目。问我为什么想做一个舞蹈训练平台。他好像对姿态分析那块很好奇,我只说了个大概,用mediapose做姿态识别人体节点,再用向量余弦比较相似度,返回一个实时的相似度分数以及一个最终的评分,再用llm生成一个总结性的建议。面试官感觉我说的不是很清楚,一直问我具体的数据结构,还问我这个实时性是不是真的实时,以及如果出现了一个动作错了会不会导致后面一大串都很错…确实有道理,他是我面这么多场一面第一次这么细致的。我就说我只做了视频一开始的对齐,后面的确实还没考虑到。面试官建议说可以分段做姿态分析。5、拷打第二个项目。他说你这个rag的项目看起来挺简单的(好吧我自己做的时候感觉想法还蛮有创意的嘞),说这个项目是用来做什么的?(他好像很关注项目的实用性)我就扯传统RAG难以解决跨文档检索、可能语义断裂,引出来语义图谱GraphRAG的构建过程,然后还做了溯源,方便查文献blabla你这个路由是怎么设计的?LangGraph的链路是啥样的?6、手撕:第K大的数差点差点忘了怎么建堆,还好最后出来了7、ai场景题:”我这儿有很多不同格式的日志、文档,格式各不相同且分散在各处、中间的解析还可能出现问题,如何通过ai来提取出车速这个字段(车速也有可能命名各不相同)“(唉好抽象完全没听懂又给我讲了一遍,我就先问就抽取这一个字段有必要用到ai嘛哈哈哈哈哈)”我只是假设,也可能要抽取其他字段。“emmmmmmmmm那可能要首先统一一下数据格式,比如都统一成json或者字典”对,然后呢“emmmmmm主包实在想不出怎么回答,就开始套RAG,大概是要分成预处理层、在线问答层、想加的话可以加个评估层,然后ATO循环,直到回答正确。然后说了说RAG每层的大概流程,真没招了,只会扯这些。8、”如果上面的问题用OpenClaw呢,要求在问题可能会有点模糊的情况下也可以返回答案?“(我简直要汗流浃背了,openclaw原来还可以干这个吗)我感觉有点奇怪,就先说我理解的OpenClaw的优势 一个是可以接IM、一个是有强大的本地权限,这个用户他有这么大的权限吗”有的,或者说我设置个权限的弹窗,这个很好解决的“emmm真不知道咋回答了,就硬着头皮说首先肯定要把用户模糊的问题确定化,预先设置一些可能的其他情况,模糊的问题咱不能掌控,可以量化的问题一定得先做好,(在线扶额,实在编不下去了)”这个问题你想的可能比较简单,但现实执行起来还是有点复杂的,涉及到很多人员的问题,比如这个资料你得去找不同的人要啊“(剩下面试官说的没听懂9、反问后续面试流程组里人员情况平时开发用什么ai工具,他们买了企业版copilot,竟然还自研了蔚来的Claw(真开始全员Claw了总共55min,没有八股的面试还挺爽的哈哈哈,就是听不懂面试官的场景题(苦笑)
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