1.自我介绍2.python在批量处理数据时应该怎么做更好3.langchain有什么特点4.agent由哪些组成5.什么是harness engineering6.怎么更好地vibe coding7.用过什么skills8.对于大模型生成的内容如何评估好坏9.手撕：文本 Token 统计与 TF 计算

3.18 投递4.15 笔试 + 测评笔试第一题0.75 + 第二题1.0 + 第三题 04.29 上午技术面不知道为啥手机进会议室就没法录音了，只能凭回忆写了1.自我介绍2.在校的奖项,竞赛3.深挖第一个agent项目（印象最深的是我把刚学的双路召回详细讲了一下，感觉在面试官那里很加分）4.乐观锁悲观锁5.list底层原理6.volatile原理7.浅挖第二个微服务项目8.Mysql为什么用B+树,不用B树B-树9.redis缓存击穿,雪崩10.复盘笔试（我着重讲了下第一题带前进后退的LRU不应该搞两个双向链表，而是应该用游标。这块体现出自己思考过就行）11.手撕lc594最长和谐子序列第一个agent项目问了几乎半个小时，面试官都后知后觉怎么软件开发面试光问ai去了，还问我为啥不走ai岗，我说我学历不够才本科，他夸我简历很丰富完全可以尝试哈哈。后面就专门问了些简历上的基础八股。不得不说这是我面这么多场体验最好的一集，无论说啥面试官都有反馈，会认真听说我在讲啥然后帮我总结一下。如果答得不好的地方还会教我怎么思考怎么表达，比如缓存击穿，我只说了逻辑过期和用高可用性架构，面试官就教我如何从前端到一二级缓存再到数据库全局的思考对策，真的非常受益！问的问题也全是简历上写了的，也没超纲，最后的手撕也是easy题，感恩晚上主管面1.自我介绍2.项目实现3.校园经历，比赛经历4.最近最消沉的时刻5.对ai的看法6.从哪些途径学习ai7.最近看过的GitHub项目反问：1.实习生怎么培养：会为所有实习生设置通用的培养方案，然后每个导师再针对个人设置细致的培养方案2.需要做哪些准备：1）提升代码规范，要能看懂ai写的代码；2）要追踪ai前沿，ai发展日新月异；3）要提升软实力，团队协作能力主管面体验也不错，那个主管长得有点像吴京，说话也轻声细语的。我把我校园经历职业规划全一五一十讲出来，感觉他还挺满意的。晚上11：45发了面试反馈，应该是过了。不知道要跑多久池子，希望能有好运不管怎么样这个四月总算是结束了，这两个月真是燃尽了。暑期暂停，我要回家过五一了

如题，叕捞人，今晚七点半，感觉又会一面挂，这美团真的是

疯狂攒人品中！...字节财经业务客户端 二面1. 自我介绍 本来要讲实习经历，被打断了，开始问我大二能否实习？对未来的规划跟发展如何？（这里反问了一手面试官他对客户端唱衰的这个看法）2. 问我怎么学习ai的？日常的学习过程3. 讲讲ai的基本概念，讲讲transformer架构，讲讲怎么优化prompt（？神了吧4. 使用过哪些ai工具，这里跟我说一会要拿codex去实现一个test 演示一下ai应用基本功（下马威是吧6665. 让我介绍一下实习经历6. 如何定位崩溃闪退的？有哪些办法（这里我列举两种，一种是测试出来的 一种是ai自动化测试）7. 问我ai是怎么驱动自动化测试的？用实际的场景去描述，如何复现排查并且驱动的？8. 触发test需要检查哪些point?检查的规则是怎样的？在哪配置的？9. 讲讲跨平台存储是什么存储逻辑，新平台存储逻辑的改动具体有什么？10. 改动逻辑的底层架构，设计模式能介绍一下吗？采用什么方式实现的？改动的目的是什么？11. 代码题：两个线程打印0-100（互斥锁，条件变量啥的）12. 场景题（支持伪代码，用客户端开发语言）：IM群聊合成前五个人头像题目：iOS 多线程 协程/群聊的群聊头像生成方案需求：1. 头像选取：选择群聊中前5人的头像，并合并成新的群头像。2. 性能要求：尽可能加快头像生成速度，用户端无loading体验。3. 顺序要求：头像顺序要求符合前5人的排序。4. 服务端说明：不考虑服务端生成方案。5. 动态更新：有人退群后，实时更新群头像。这里问的非常之细，设计完之后会一个个问执行逻辑 （如何快速获取这五个头像？并行怎么快速执行？5个任务都完成了，怎么通知给绘制任务？有人退群了，第四个人退群了？如何更新头像？主要还是查缓存->异步生成->切主线程呈现这个流程）13.介绍一下线程池 讲讲缓冲线程池原理以及适用场景 线程池的关键技术指标有什么？14.线程池的核心最大线程数量如何设计配置？15.ios移动端开发中，线程池最大的取值是多少？原因是什么？ps：时长55min大概，二面挺难的，真的是低估大厂难度了，没想到二面面试官这么权威，估计是ld，也是第一次二面，没什么经验，导致特别紧张，前面答的很烂，周一面完，周四下午才出结果，也是遗憾败北了。字节我会再接再厉的