字节ai infra 27实习一面分享

我认为在AI时代仍然有必要刷LeetCode，但目的和方法要改变。AI Coding工具能帮你快速生成代码，可是面试时企业依然会考察你对算法逻辑的理解、时间复杂度分析和边界处理能力。这些底层思维不是AI能瞬间赋予的。我现在刷题不再追求数量，而是针对性复盘经典题目如何映射到实际的Agent规划和资源调度问题。完全放弃刷题是危险的，适度保留才能在面试中保持技术敏感度。

1. 自我介绍2. RocketMQ 里顺序消息、普通消息、事务消息分别适合什么场景，为什么不能混着用普通消息适合最终一致、无严格顺序约束的场景，比如日志分发、画像更新、通知投递。顺序消息适合同一业务键必须按时间线推进状态的链路，比如同一工单、同一订单、同一会话的状态演进，但顺序消息的吞吐和容错设计会受到队列粒度限制。事务消息适合本地事务与异步投递之间要建立“发送承诺”的场景，比如主库先落事实，再由 MQ 推动旁路索引或下游补偿。三者不能混着用，是因为它们解决的问题不同，消费模型、失败恢复方式和成本模型也完全不同。3. 如果 RocketMQ 出现消息积压，你会怎样定位，不要只说“扩容消费者”...

3月中旬面的一家一面：1. 实习中有没有遇到多线程的问题2. 创建线程的几种方式3. 线程池的拒绝策略4. mysql索引失效的几种情况5. 索引失效该怎么进行查看，有哪些字段需要关注6. 讲一下HashMap7. 对ai的认识和理解二面：1. 简单聊一下你的最熟悉的一个项目，然后那个比较有亮点的一个项目，然后展开说一下他那你在这里面是做了哪些事儿，然后有哪些东西比较有挑战。2. 检测agent死循环是代码里面写死的还是让上下文自动识别有死循环的3. 记忆的一个存储方式是什么4. 持久化的过程中，所有的数据是通过什么来进行获取的5. 实现一个功能，超过多少上下文再对当前会话的上下文进行总结归纳进行压缩6. 你是怎么理解他的那个对话模式下的一个记忆保存？比方说我跟那个大模型进行我调用大模型的时候，我每次对话，为什么我说一句话他会有记忆的？7. ai调用mcp的stdio和sse两种方式有啥区别8. 讲一下你的科研系统9. 单点登录系统有新用户注册了，你们这边如何实现自动注册该用户10. 如果有用户在今天离职了，你们的系统凌晨才进行更新，那这样数据不就有一个滞后性，这个如何解决11. 如果学校那边的有用户离职了，你们这边如何实现对本系统的用户数据的一个清理12. 那状态机这块当时为什么会使用这个spring的这个状态机感觉不是特别好用13. 这个状态机假设它是一个所有的状态流转，它会存在一个问题，就是如果说是在多台机器上面，它这个状态会有问题吗？14. 那你还主导了一个并主导设计并实现了一个研究成果量化积分模块积分模块这块东西是主要是做什么？

项目深挖很多，最后还有一道“手写”代码题这场华为 AI 工程师暑期实习的面试，整体节奏比较完整，基本就是“自我介绍—项目深挖—反问—代码题”这一套。刚开始先让我共享桌面，结合简历做自我介绍，讲自己的学习背景、做过的项目，以及现在的方向。前面这部分我还是按自己的主线来讲：山大本科电子和计算机双修，港中深硕士，方向慢慢转到 AI Infra、异构计算和性能优化；实习这边讲了之前做过的通用软件工程工作，以及现在做的算子优化和图优化相关内容。面试官前面没有特别打断，但后面几乎每一段都会继续往下追。项目里问得最多的，一个是我自己做的量化推理 runtime，另一个是现在在做的算子/图优化相关工作。量化项...