字节抖音搜索AI产品运营一面

其实这个面试过程很难写，但是我觉得从这次面试中我学到了很多。我之所以说难写，是因为在一面几乎没有八股文相关的考察，而是更侧重于和我探讨一个他们工作场景上一个工作流程的实现。我认为设计一个场景确实比背诵什么rag，langgraph要难得多。问了关于我的项目，他们都是为了解决什么问题？然后我为什么用这个结构(rag，langgraph)？如果让我优化，你认为还有哪些可以优化的点。二面在一个小时候得到确认第二天二面是主管面，主管问的问题还算比较常规，问了一丁点大模型相关八股，然后就是正常的问简历，问技能，然后问场景，最后是问薪资之类的。我的局促反应和比较单薄的简历这次没有支撑我走下去。我谈谈我从这次面试中学到了哪些经验首先，JD未必是最关键的，因为大模型领域的技能和框架就那么些，几乎所有岗位的应用岗JD都大同小异。我认为比较重要的是这个岗位所在的公司，或者说所在的部门。我做的关于新闻验证的agent几乎被很多中小公司拒了个遍，但是莫名其妙的快速得到字节的面试(虽然并不算特别好的岗位)，可能就是因为业务上的对口。由此引申我的第二点灵感，就是对简历的工程化解耦。其实就是看菜下碟。可以多观察热门的，需求多的岗位都是在哪些部门的，这些部门需要ai来帮他们干什么任务，我能不能设计一个这样的项目来帮助他们。设计好基本的项目框架就可以去拿dify试试效果，然后丰富架构，再去作为自己的一个储备，然后组合出多种匹配特定岗位的大模型项目。第三应该就是我太没自信了吧，我讲话有点畏畏缩缩的，然后讲得还有点慢。希望我能改改。

背景双非目标院校，24年毕业，考研失利。我是学通信的，本来想找嵌入式方向的工作，但找不到。后来，因为有个同学在od工作，就给我推了栗栗姐。栗栗姐直接打电话，与我沟通了半个小时，详细讲解od的内容。之后就开始走流程了。机考（350分）机考（python）前，将leedcode的top100刷透，再刷机考真题，因为基础差，大概用了一个多月。约好时间发邮件后，考试链接7天内都有效。具体的题目忘了，不是很难，考试的时候有些紧张。结论：考题难不难比较靠运气。一定要熟悉ACM模式的输入输出。HR面1.自我介绍2.空窗期是怎么过的3.简述一下大学里做过的课题或经历，问遇到的困难，怎么解决的4.你具备什么优势...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.提示词要服务小红书的社区价值取向，你会把"好内容"拆成哪些可量化指标?如何分层并设定权重?2.设计一个用于内容生成的离线评估集如何抽样、如何分层覆盖、如何避免评估集被提示词过拟合?3.你会如何把人工评审与自动指标组合成一个"可用于迭代决策"的评分体系?4.你会如何设计原创性、同质化监控与阈值策略，既避免抄袭风险，又避免生成内容千篇一律?5.针对地点、价格、功效流程等容易幻觉的内容，你如何设计数据闭环:发现定位修复验证?6.请举例说明你会如何在高频内容域做偏差分析:偏见从哪里来、怎么量化、怎么验证治理是否有效?7.如果要上线一个新的提示词策略，你会如何设计AB实验:分流单位、样本量、主要指标与护栏指标、以及显著性检验?8.平台对违规、导流、虚假等有明确治理与处理机制，你会如何把这些规则转成可观测的风险指标?9.平台强调AI生成合成内容需主动标识，未标识可能被限制分发;如果你负责提示策略与运营方案，如何设计?10.你如何定义并度量生成内容的多样性，同时确保风格与合规稳定?

结论：要刷，但不是死记硬背地刷；是为了练内功、过面试、驾驭AI，不是为了背题。一、先说现实：大厂面试，还是要考 校招/应届生：必须刷。字节、腾讯、阿里、微软、亚马逊，算法题依然是筛选门槛，不刷基本拿不到offer。 社招13年：高频考。中等难度为主，考思路、复杂度、边界处理，不是纯背诵。 社招5年+：看团队。偏架构/业务的少考纯算法，但基础题、复杂度分析依然常见。 AI/算法岗：必刷。LeetCode是基础门槛，和AI算法本身无关，但大厂筛选就认这个。  二、AI能写代码，为什么还要刷？1. AI写的是代码，你要懂的是“对错与好坏”AI能秒出解，但你得看得懂： 时间/空间复杂度对不对 有没有边...