【Tiktok】 AI系统性能工程师-Infra方向 实习/正式

自从来手子之后好久没面试了，这也是时隔近3个月的第一面，总体面试难度较低，面试官很温和，算是以赛代练开始暑期了，希望暑期能有好结果😘。1.讲一下redis数据结构。2.一般用什么比较多？3.为什么会用hash？（转到哈啰实习）4.redis在你们哈啰项目是做什么？5.讲讲什么是特征？6.你们的方案对redis跟数据库一致性要求有延迟，如果我不想有延迟有什么其他方案吗？7.有没有遇到过线上问题，怎么解决的？8.你怎么拆分的线程池？9.有监控吗？用ConcurrentHashMap考虑过内存问题吗？10.mysql索引11.索引底层数据结构12.优化mysql13.自己技术的优点跟缺点一个sql题，一个手撕难度都比较低，手撕是题目描述给定一个表示 大整数 的整数数组 digits，其中 digits 是整数的第 i 位数字。这些数字按从左到右，从最高位到最低位排列。这个大整数不包含任何前导 0。​将大整数加 1，并返回结果的数字数组。​智力题：一个圆桌，你先投硬币，一次只能投一个，咱们两个轮流把桌子投满，你怎么保证你肯定是桌子上硬币更多的一个人。总体来说答的很轻松，就是用公司电脑导致不能共享屏幕有点难绷，最后面完也是直接二面了，面试官说业务是用户增长，负责拉新和唤醒活动，得转go和py。但是是日常实习，加上在北京200一天，估计是不会去的，但是练手是还可以的。PS：今天是高考1000天了，时间真的过得好快，高中真是不可多得的幸福时光啊，要是高考考好点就好了。

工作内容是做Coding Agent和类似于cline的插件。面试内容：让我打开github仓库给他看看，就问了我第一个项目，随便问问，我完全回答不出来一点，面试官的提问好抽象，工程化思维好重，问的问题我完全不能理解，我语文不算差，但是是真的不能理解。面试官全程完全不看简历上面的内容，让我在项目里面给他找提示词，然后问一些架构方面的事情。我回答的每一个问题，Ta最后都是说“你可能不太理解我的意思，我说的是xxx”。然后面试官看我什么都答不上来了，就开始给我说教，面试10分钟，说教30分钟，聊他们做什么，他的观点，看法。确实真的有用，受益匪浅。感受：面试官水平很高，做过很多工程化的项目，看完过o...

本科某中流985专业人工智能，目前大四，保研上岸某C9软工的工程硕专项（学校1年+企业2年），对科研发paper不是很感兴趣，个人偏向工程应用方面，目前还没有找导师（主要是本科学AI的候补到软工我也不知道该怎么找导师那），之前大一大二期间出于兴趣，打了一堆和机器人相关的比赛和项目。但是实际上发现自己比起机械自动化的学生又不会画电路板也不会搞那种嵌入式编程，会在一些开发板上，装个Ubuntu，然后连接硬件搞些杂七杂八的程序（包括cv算法，ai算法，agent部署什么的）。之前实习经历实在一个初创企业，里面给人家做视觉处理的配件产品（这个倒是基本上是个人独立研发的，但是签了协议不能把代码给面试官看），干了6个月。由于本科是AI的，AI方面的本科生能接触到的也接触过，包括训练部署模型设计，之前还有过课题组的经历但是是脑机接口的方向，对此不是很感兴趣（这个方向不好就业）。以后就业想去稳定的企业或者岗位，本质日子人，对薪资要求总包一线20w以上，二线15w，三线10w（不知道要求高不高，这方面没啥概念，其实只要能活的相对比较舒服就行），但是只求稳定而且工作强度不要太大（接受有时赶项目加班但是不接受常态996，类似于公务员，但是考公好难），毕业想回家乡小城市但是看了下没有专业对口的岗位。由于以上的期望，感觉我现在积累的经验远远不够，就是感觉目前学的东西太杂了，未来想还是专精于和AI相关的方向？如数据分析，模型炼丹.agent设计（主要是感觉嵌入式还是有点专业不对口？机器人不太好找稳定企业，而且搞硬件相关没有人带感觉还是特别难）大四下目前没课，虽然说还有研究生可以缓几年，但是感觉还是不能这样像无头苍蝇那样乱窜，目前还是不确定具体搞什么方向好找那样稳定的但是和AI相关的工作，也不知道是去继续实习好还是考点证好。目前有几个规划方案，一个是考证（ccf-csp提分？考个ai方向的hcip?中级软考？还是百度飞桨的认证我该考什么？） 还有是实习，但是不希望太累，研发强度不要太高，（别太卷，有团队带，不要一个人搞一个研发项目，之前实习搞那个配件研发强度感觉都可以发专利），最后要是朝九晚五那就最好了（想pichi)，因为之后还要毕业设计的所以说实习不希望太卷。或者各位大佬觉得在大四下这个空窗期该怎么安排比较合理呢？求大佬赐教

上班摸鱼，翻了2025年至今牛客网的阿里系面经，包括阿里云智能、达摩院（通义实验室）、阿里云计算平台以及阿里妈妈等机构，整理了算法工程师的常见面试内容，希望对想冲大厂的你有所帮助^ ^ 核心架构演进：Transformer组件的细粒度考察 Transformer架构作为现代大模型的基石，其考察深度在2025年达到了前所未有的水平。面试官默认候选人已经熟悉基本结构，转而主要攻击架构中的具体组件选型及其背后的数学原理。 位置编码（Positional Encoding）：从绝对到相对的演变  RoPE (Rotary Positional Embeddings): 42次 ALiBi (Atten...