字节推荐算法byteIntern二面分享

这一轮更偏大模型、量化和推理基础理解这场蚂蚁 AI Infra 三面，整体感觉和前两轮又不太一样。前两轮更多是在深挖我已经做过的项目，这一轮虽然也会问项目，但明显更关注我对大模型推理、量化、KV Cache、attention 这些基础问题到底理解到什么程度。开头还是先做自我介绍，我主要讲了自己现在在做的几个方向：一段偏工程化的软件开发经历，一段偏算子和图优化的实习经历，以及自己在做的一个基于 Python extension 的量化推理 runtime 小项目。这一轮项目部分问得相对直接。面试官先让我展开讲了自己做的那个量化推理 runtime。我这边讲的是，基于一个开源 runtime 做...

整体一个小时，大半个小时在提问项目1.  项目拷打1. 用的是什么 loss？2. 你模型的 label 是什么？为什么这么设计？3. 做了什么优化？为什么做这些优化？2.  AUC 衡量的是什么能力？3. 这个大小的离线AUC增长最后是如何体现在线上指标上？4. 除了 AUC 还看了什么指标？（答 GAUC）相对 AUC 这个指标的好处是什么？5. 对生成式推荐的看法？6. 生成式推荐相对于传统推荐，解决了什么问题？7. 手撕：二叉树的前序遍历（需要自己建树）

算法实习生2026.04.15，中午11:30，线下，一面+二面首先填写了个人信息表。一面：1.自我介绍2.手画Transformer架构（拿笔画在一张白纸上）3.讲卷积神经网络，图像经过卷积操作后尺寸如何计算（幸亏记了公式）4.手撕反转链表，手撕三数之和（真的是手撕，用笔和纸写，三数之和还是提示之后写出来的）二面：1.自我介绍2.问mindie，问910B3，问实习项目3.手撕岛屿数量反问：公司主要是做什么的？主要是做广告、推荐算法相关的内容下午15:40HR面，线上1.自我介绍2.问为什么不去大厂（自己水平不够）3.实习中最看重什么（个人能力的提升和对业务的把控）4.实习多久，最早什么时候...

更新：由于ddl到了，接了美团offer。6小时后腾讯发来了offer。------------------------/////----------------------目前接到了美团的offer，要求48小时确认。腾讯那边刚面完hr，说这周内可以出结果。怎么办。。