26.4.22 小红书直播cpp音视频一面

一、基本情况与项目背景
1.请做一个简单自我介绍。
2.详细介绍一下你在字节做的端智能 SDK / 特征平台项目。
3.端上的原始数据流主要包含哪些内容?
4.这些数据是在端上落库,还是会上报云端?两条链路分别做什么?
5.业务方如何注册、消费自定义特征?

二、设备特征缓存优化
6.设备特征缓存优化的背景是什么?原来性能瓶颈在哪里?
7.为什么设备特征可以牺牲一部分时效性来换性能?
8.为什么从统一 TTL 改成 2 秒 / 10 秒 / 90 秒分层 TTL?
9.不同 TTL 档位分别适合哪些设备特征?
10.你们是如何通过打点、实验和 A/B 验证优化效果的?

三、C++ 智能指针
11.你对 C++ 智能指针的理解是什么?
12.unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr 分别适合什么场景?
13.shared_ptr 的引用计数机制是什么?
14.weak_ptr 如何解决 shared_ptr 的循环引用问题?

四、特征 SQL 复用优化
15.端上 SDK 为什么会涉及 SQL 复用优化?
16.端上本地数据库里存的是什么,业务方为什么会查它?
17.特征 SQL 查询的性能瓶颈是什么?
18.为什么这些 SQL 可以模板化、签名化和合并?
19.为什么第一版 UNION ALL 优化效果不理想?
20.后续“提取时间戳 + 最小时间戳查询 + 应用层分发”的方案是怎么做的?
21.SQL 优化最终在单模块和全链路上分别带来了多少收益?

五、直播端智能 / ABR 开放题
22.你了解 ABR 吗?
23.如果要判断用户是“画质敏感型”还是“流畅度敏感型”,你会在端上采集哪些特征?
24.你会如何结合设备信息、网络状态、历史行为来设计直播画质 / 流畅度策略?
25.端智能场景里,你是否接触过模型推理链路?

六、AI 投资分析系统 / Multi-Agent
26.介绍一下你的多 Agent 投资分析系统。
27.主控 Agent、数据 Agent、新闻 Agent、知识库 Agent、分析 Agent 分别负责什么?
28.多 Agent 之间的数据和上下文是怎么流转的?
29.相比单 Agent,多 Agent 架构在上下文管理、幻觉控制和问题排查上有什么优势?
30.多 Agent 架构会带来哪些复杂度和维护成本?
31.真实金融行情数据是如何通过 API 接入系统的?

七、Skill / 智能日志分析开放题
32.你有没有自己写过 skill?平时如何使用 skill?
33.如果要做一个直播播放日志智能分析工具,你会设计成 Agent 还是 Skill?为什么?
34.如果有历史文档和代码库说明日志含义,你会如何构建知识库或 RAG?
35.用户反馈某个视频播放卡顿时,如何定位、筛选并分析对应播放日志?
36.日志分析系统里,工具调用、RAG、意图识别、日志筛选、错误码解释分别怎么设计?
37.你会选择 ReAct、Plan-and-Execute,还是其他框架来实现这个日志分析系统?

八、计算机网络 / 拥塞控制
38.你了解拥塞控制吗?它主要解决什么问题?
39.拥塞窗口是如何变化的?
40.慢启动、拥塞避免、丢包后的窗口调整分别是怎么回事?

九、C++ 基础 / 多态
41.说一下 C++ 的多态特性。
42.静态多态和动态多态分别是什么?
43.动态多态如何通过继承、虚函数、虚函数表实现?

十、Git 基础
44.你实习开发中常用哪些 Git 指令?
45.你平时如何创建分支、提交代码、推送代码、拉取更新?
46.遇到 Git 冲突一般怎么处理?

十一、算法题:两个有序数组中位数
47.用 C++ 实现两个有序数组取中位数。
48.先讲一下你的解题思路。
49.暴力合并排序方案有什么可以优化的地方?
50.既然两个数组本身有序,能否用双指针合并,避免再次 sort?
51.有没有更高阶的二分解法?

十二、实习时间与岗位匹配
52.你本科期间是怎么安排时间去北京字节实习的?
53.如果来小红书实习,最早什么时候可以到岗?
54.你更倾向上海还是北京 base?
55.你对“产品工程师”这个岗位定位的理解是什么?
56.你对直播 SDK / 播放器 SDK / 端智能策略方向是否感兴趣?
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发布于 05-04 13:35 北京

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05-04 08:22
东南大学 C++
一、基本情况 / 技术栈1.你先做个自我介绍。2.你的技术栈是什么?平时主要做哪些事情?3.你主要用 C++,那你是怎么做客户端开发的?4.你在客户端 SDK 里,C++、Android、iOS 分别负责什么部分?二、字节实习项目 / 端上特征平台5.你能详细介绍一下你做的项目吗?6.你觉得哪个项目最有价值?能重点介绍一下吗?7.你在字节实习里主要做了哪些产出?8.你们这个端上特征平台主要做什么事情?9.业务方是怎么使用这些端上特征的?10.你在这个项目里主要负责哪些部分?三、设备特征缓存优化11.设备特征缓存这块优化的背景是什么?12.原来端上设备特征调用为什么会有性能问题?13.为什么可以牺牲一部分时效性来换性能?14.业务方为什么能接受设备特征不是实时最新值?15.设备特征为什么要按 2 秒、10 秒、90 秒这类 TTL 分层?16.你们是怎么通过实验和埋点确定这些缓存分层的?17.哪些设备特征适合放在低频缓存里?哪些适合放在高频缓存里?四、特征 SQL 查询优化18.特征 SQL 查询优化的背景是什么?19.业务方调用特征 SQL 时,原来的性能瓶颈在哪里?20.为什么这些 SQL 可以进行合并优化?21.这些 SQL 为什么只有时间戳不同,其他结构比较相似?22.你们第一步用 UNION ALL 合并 SQL,为什么优化效果不理想?23.后面为什么要把时间戳提取出来,把 SQL 结构模板化?24.最小时间戳 / 覆盖范围最广的查询是什么意思?25.查询结果为什么可以放到应用层再分发?26.你们最后加的 SQL 查询结果缓存是怎么设计的?27.这个优化最终在单模块和整体链路上的收益分别是多少?五、实验 / A/B 验证28.你刚刚说通过实验验证,是已经进入实验系统了吗?29.你们通过实验主要比较什么指标?30.你们是怎么判断优化是否有效的?六、客户端岗位匹配31.你以后做 Android 和 iOS 客户端开发,有没有问题?32.你对 Android Java 和 iOS Objective-C 这两个方向清楚吗?33.如果岗位会涉及 Android 和 iOS 两端,你能接受吗?七、算法题 / 二叉树算法题:寻找两个节点的最深公共父节点34.二叉树会不会?35.这道二叉树题,你的整体思路是什么?36.你构建测试树的方式是什么?37.你现在构建的树是否依赖输入顺序?38.你的解法是否要求这棵树是有序二叉树 / 二叉搜索树?39.如果节点输入顺序打乱,你的算法还能正确吗?40.你是轮询整棵树,还是利用二叉搜索树性质降低复杂度?41.为什么有序二叉树可以降低查找复杂度?42.你之前刷到过这道题吗?43.你之前是怎么做这道题的?有没有看过其他更优解法?八、AI 编程工具使用44.现在 AI 编程工具很火,你用得怎么样?45.你在自己的 Agent 项目里,是怎么使用 AI 编程工具的?46.你常用哪些 AI 编程工具?47.Codex、Claude、MiniMax、GLM 这些工具或模型你用过吗?体验怎么样?
金三银四,你的春招进行到...
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