字节跳动 后端开发 日常实习 二面

时间:4.13(面试官出差+清明 所以一二面隔得比较久)
面试氛围很舒适 面试官比较和蔼 

自我介绍(2min)

项目拷打(15分钟)
这部分主要是项目+场景延伸
1. 抢票流程介绍
2. 怎么保证数据一致性
3. 通过定时任务进行操作记录对账 实时性怎么保证
4. 像京东618 可能抢售活动只有一场 怎么能做到及时发现不一致然后及时回滚保证数量不出问题

算法题(5min)
带手续费股票利润

agent概念(10min)
1. openclaw有玩过吗
2. skills是什么
3. mcp是什么 functioncalling是什么
4. mcp和functioncalling什么关系 
5. harness有了解吗

闲聊(5min)
1. 看到写了博客 平时是怎么学习这些知识的
2. 平时有看书吗
3. 觉得自己是聪明的人吗

和想象中的二面不同 没有太多技术拷打 没有压力 一小时后约三面
#面经##字节##实习##牛客在线求职答疑中心#
全部评论
最后通过了吗
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发布于 05-06 23:02 北京
看着聊的还行啊
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发布于 05-06 23:02 北京

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一、 实习经历深挖项目细节:在实习期间主要负责的两个任务是什么?(数据导入、质押理财模块开发)为什么要接入质押理财模块?之前的对账精度差(0.11几)的具体原因是什么?问题解决能力:你是如何定位对账差异来源的?(分析是质押缺失还是流水精度问题)如果重新做这个任务,你会如何优化流程?(强调沟通、先咨询前开发者或社区,避免盲目排查)技术理解:你觉得这个事情的复杂度在哪里?(强调分析差异来源的过程而非单纯的代码编写)你如何看待“实习期间做的全是 CRUD”这件事?进阶的关注点应该是什么?AI 工具应用:在实习过程中如何使用 AI 提效?(编写 API 测试脚本、前置脚本等)二、 毕业设计深挖(电商平台项目)面试官通过这个项目考察你对系统设计、数据真实性及新技术融合的态度。核心功能逻辑:AI 导购系统的具体流程是什么?(正则提取关键词 -> 数据库检索 -> 大模型润色文案)如果数据库检索不到商品,大模型起到了什么作用?(补充信息或生成推荐文案)工程化思考:简历上写的“商品检索时长优化”等数据是怎么来的?(面试官敏锐察觉到数据的真实性,确认为闭设预估值)如果你要设计一个真正的智能导购,你会怎么做?(考察 RAG、Agent、倒排索引等进阶方案)对前沿技术的态度:你对 OpenClaw / AI Agent 的理解是什么?三、 开放性与场景题:AI 辅助编程(Web Coding)这是本次面试的重头戏,反映了目前大厂对 AI 工具融合度的重视。AI 应用现状:你目前日常使用哪些 AI 工具?(Gemini、Perplexity、NotebookLM)你觉得传统搜索引擎(Google)和 AI 搜索的区别在哪?实操方法论:让你用 AI 从 0 到 1 起一个电商项目,你的任务拆分流程是怎样的?如何确保 AI 实现的需求满足预期?(提到了测试、验证环节)概念辨析:是否了解 Spec Coding 与 Vibe Coding 的区别?是否了解 KPC、Plan mode 等 AI 编程模式?
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04-21 12:38
已编辑
门头沟学院 Java
自我介绍和实习省略,实习问了两个相关的,部分八股,无深挖大概20min,手撕了20minQ4:你在项目中使用了Redis Zset,它是用来做什么的?A4:用于实现的定时发布功能。使用score存储时间戳,按时间戳排序。通过Spring Task定时任务每秒扫描,查询当前时间戳范围内的帖子并修改状态为已发布。考虑过使用消息队列,但因实际QPS较低选择了Redis Zset。Q5:Zset的数据结构是怎样的?A5:由跳表和哈希表实现。哈希表用于O(1)时间复杂度查询key对应的score。跳表是多级索引结构,类似B+树但更灵活。叶子节点是单链表,按顺序串联。索引节点随机分布,没有严格的树高要求。Q6:B+树是什么?为什么使用它?A6:是多叉树,MySQL InnoDB引擎的默认存储结构。主要解决索引和排序问题。相比哈希表,B+树能维护有序性。节点大小通常为16KB页,减少IO次数。目标是构建宽矮的树,减少访问节点数。Q7:请解决一道编程题(股票买卖问题)A7:初始问题:一次买卖,用last维护前i-1天的最低价格,计算最大收益。变种问题:必须完成两次买卖,不能当天买卖。Q8:你有什么问题想问我们?A8:询问部门具体业务:生活服务营销部门,做抖音生活服务业务的营销相关。技术方向:传统Java后端和智能体都有。面试结果反馈时间:预计几天内。感觉面试官也不太感兴趣,仅做记录无参考价值。
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