客户端值得去吗

一、自我介绍 / 岗位匹配 / 方向选择1.请做一下自我介绍。2.你之前主要投的是后台岗位，为什么后来转向客户端？3.你说自己和后台岗位匹配度不高，主要差在哪些方面？4.你对移动客户端开发岗位是怎么理解的？5.你为什么会考虑客户端 / SDK / AI 应用这些方向？二、实习项目整体理解：端侧特征平台做什么6.你在字节这段实习主要做了什么？7.你们这个 SDK 的定位是什么？是跨端的吗？8.你们这套东西更像 APM、数据采集，还是特征处理平台？9.你对这套业务在线上产品里的完整流程理解到什么程度？10.原始事件是怎么转成特征，并最终被业务方使用的？三、本地数据库 / SQL / 特征查询链路11.你们端上的数据是怎么存的？为什么用本地数据库？12.这个数据库用的是什么？它是普通数据库，还是有针对性能做特殊设计？13.你看到过哪些查询 / SQL 优化相关的内容？14.你做的 SQL 复用优化，本质上是在优化什么问题？四、设备特征缓存优化：设计、指标、并发问题15.你讲一下设备特征缓存优化这个需求的背景和方案。16.为什么会想到做 2s / 10s / 90s 这样的分层缓存？这些数值是怎么定的？17.你这个缓存是怎么检查过期、怎么更新的？18.这套缓存是你们第一次上线的吗？19.最终的优化收益是怎么测出来的？30%、Android 4.8%、iOS 2.5% 分别代表什么？20.你这里用到的智能指针和 concurrent hash map，线程安全和内存安全是怎么理解的？21.如果缓存瞬间失效，又来了很多并发请求，会不会出现类似缓存击穿的问题？你怎么处理？22.如果让你继续优化这套缓存，你觉得还能怎么做？五、特征 SQL 结果缓存 / 事件驱动失效 / TTL23.你说的特征 SQL 复用具体是怎么做的？24.所谓 SQL 签名化是什么意思，为什么要这么做？25.这个查询结果缓存的 key 和 value 分别是什么？26.查询结果缓存怎么判断是否还能复用？27.事件驱动失效机制具体是什么？为什么事件变了缓存就会失效？28.你这里有两个 TTL：设备特征缓存 TTL 和特征查询缓存 TTL，它们分别是怎么设计的？29.后期你提到不是直接删缓存，而是把最新结果插入缓存，这个思路具体是什么？30.这里有没有用队列或者别的方式维护事件变更？六、实习中的挑战 / 自动化测试 / MCP & Agent 生成用例31.这段实习里你遇到过最大的挑战是什么？32.这个需求是你一个人做的吗，还是 mentor 带着推进的？33.你提到自动化测试用例，这块具体做了什么？34.这些测试用例属于什么级别，是接口测试、单元测试，还是别的？35.你做的 MCP / Agent 自动补全测试用例，大致思路是什么？36.如果测试失败了，你们后续有没有自动分析、自动修复，还是主要人工处理？七、AI Coding：工具使用、代码占比、主要问题37.你现在 AI 用得多吗？平时会付费用哪些工具？38.你在项目里手写代码和 AI 生成代码的比例大概是多少？39.你主要用什么 AI coding 工具？40.你觉得 AI 写代码最大的优点和最大的问题分别是什么？41.如果 AI 生成的代码不符合你的预期，你一般怎么改进？八、多 Agent 项目：设计、评估、稳定性42.你这个 AI 投资分析系统整体是怎么设计的？43.多 Agent 的分工和整体执行流程是什么？44.你是一步步确认它生成的内容，还是一次性让它完成？45.你怎么判断一个 Agent 是否满足你的预期？46.Agent 和 Agent 之间通信的数据格式是谁定义的？47.多次运行的时候，Agent 之间输出的格式和结果能保持一致吗？48.如果模型不按你定义的格式输出，你会怎么优化？49.你这里 prompt、rule、skill 分别用在什么地方？九、上下文窗口 / 滑动窗口 / 记忆管理50.你高并发 AI 聊天系统里提到的“滑动窗口”具体是怎么做的？51.为什么要做这个滑动窗口？它解决了什么问题？52.这个窗口的 size、起点和终点是怎么定的？53.你怎么判断哪些上下文该保留，哪些该裁掉？54.你这个设计是不是严格来说不算真正的滑动窗口？55.如果让你重新设计这块上下文管理，你会怎么优化？十、C++ / 网络库 / 并发框架56.你这个高并发 AI 聊天系统里的网络库，是自己写的还是现成的？57.你给我讲一下这个网络框架的整体设计。58.epoll 在这里起到了什么作用？59.你的线程池是怎么设计的，为什么要动态扩容 / 缩容？60.你的网络库里，最核心的几个组件和职责分别是什么？十一、弱网排查 / 网络链路 / 协议优化61.如果用户反馈“很卡”，你怎么判断到底是不是弱网问题？62.如果线上只能看到网络日志，你会重点看哪些指标来排查？63.从输入网址到页面加载完成，整个网络链路里会经过哪些步骤？64.DNS、TCP 建连、资源下载这些环节分别可能出什么问题？65.如果 DNS 慢或者查不到，有什么优化思路？66.如果服务端响应慢或者 TCP 层有问题，你会怎么排查？67.对于弱网场景，有没有一些客户端侧的兜底优化手段？68.你了解哪些协议层面的优化，比如多路复用、QUIC 之类的吗？算法题：滑动窗口最大值面了一个半小时，面试官整体比较和蔼，不追问。转面客户端整体强度还是小了很多，不管了，现在能赚几年钱赚几年，有了AI以后哪个方向都是危机了，还是争取拿个好背书吧

公司：腾讯部门：搜狗输入法岗位：客户端开发Q1：自我介绍Q2：线程和进程的区别Q3：哈希表了解吗Q4：介绍一下红黑树Q5：工厂模式了解吗，有哪些优缺点Q6：在浏览器中输入一个网址到跳转到网页，这过程中是如何实现的Q7：说明一下TCP连接过程Q8：手撕一个代码，给定一个数组，要求将其元素升序排序Q9：实习中遇到的最大的技术难点是什么然后就是反问环节了，整体问的问题不是很难，多背背八股、多刷刷代码就好了，面试官人挺好的

1.在约定好的时间提前进去等位，面试官看我进来了直接开始提问了，没有寒暄，没有介绍自己的名字2.面试官全程手撑着头，只露出1/3的脸。全程没有任何微笑或者友善的表情，一副非常疲倦和不耐烦的样子3.对我的回答不满意现场嘀咕，然后不给我解释机会进入下一个问题重点还是第二点，特别不尊重人，全程死气沉沉的，要不想面我可以不把我放进来字节，you dont deserve me😋建议（纯个人看法）：1. 给之后面字节的兄弟提个醒：碰到这种面试官别硬撑，面完直接去官网反馈或者给HR发邮件，把时间、岗位、面试官特征写上（别指名道姓就行）。字节那边对这种投诉还挺重视的，至少能让他们内部复盘一下。2. 别因为这种人怀疑自己：面完我emo了一下午，后来想想，一个连自己情绪都管不好的人，凭什么评价我行不行？他嘀咕他的，你面你的，面完就忘，别往心里去。3. 这种面试其实帮你排雷了：你想啊，面试官都这吊样，进去之后组里氛围能好到哪去？提前暴露问题总比入职第一天就想跑强。面挂就当避坑了。4. 最后说句实在的：牛客上天天有人吹字节面试体验好，也有人说看运气。我这次就是纯纯抽到下下签。面完别纠结，继续投继续面，好团队多的是，不差这一家。

15号投的ai编译优化岗 今天被c++客户端-跨平台 约面了 这应该是被捞了吧  我说还是想做一下编译优化的工作 hr说这个组也有涉及 什么工具链什么其他的噼里啪啦没听懂我对客户端完全不熟啊 没做过这方向 网络的八股都背不得了 感觉要脏面评了有没有面过这个岗的友友 八股拷问的多吗 我项目全是编译相关的  不知道会不会问