可以参考即刻的开源项目：easykol📋 原文实录：字节跳动 社区KOL Agent 产品经理面试官提的问题1. 请你做一个简单自我介绍。2. 你可以详细的介绍一下你是怎么做AI视频剪辑的。3. 可以再详细一点吗？4. 你可以举一个案例吗？它的目的是什么？5. 你们怎么选脚本的？怎么开始改进的？怎么通过分镜选视频的？以及怎么去配音的？6. 你的任务目标是干什么？你们怎么开始选（脚本）的？7. 你们（作为卖英国火车票的平台）怎么生产这个（引流）素材？8. 你要决定生产什么样的内容才能让他们愿意去买英国火车票，想听一听你这个过程中是怎么选的。9. 你有什么问题问我？面试官讲述的核心内容1. 关于招聘岗位（社区KOL Agent）的介绍：产品形态：在App里面做一个社区的KOL（意见领袖）Agent。核心能力：• 内容发布：Agent能够自己去发帖。• 主动社交：主动找用户聊天、给用户评论。• 群组管理：在群里作为AI群主，进行群管理、活跃气氛。• 服务提供：当用户有找人或者发帖请求时，Agent会主动联系并推荐符合要求的用户。2. 关于KOL Agent的目的和价值：• 核心目的：促成用户关系的建立。• 价值一：精准匹配——Agent会主动回复发帖用户，深挖诉求，精准匹配（推荐）另一个人。• 价值二：群组建立——Agent发布兴趣内容吸引同好，通过聊天获取需求，把大家组织起来，承担群服务能力。• 价值三：情感支持——当用户发帖倾诉时，Agent能提供一个"兜底的体验"，去陪伴并提供情感决策支持。3. 关于KOL Agent的运营策略：• 身份标识：会明确告知用户这是一个AI KOL。• 数量规模：目前规模很小（十几个），不希望做很大。• 核心策略：人设。• 区分度：靠"人设"来形成鲜明的特色，因为一个Agent不可能什么都懂。• 人群筛选：用不同的人设（例如"喜欢羽毛球的年轻人"）来筛选和吸引特定的人群。• 细分服务：KOL Agent是一个做"人群细分"和"运营服务"的工具，能更精准地服务特定圈层（如留学圈）。• 圈层划分：Agent会自然地把人的需求和圈层区分出来。4. 关于岗位所需的能力：• 能力一：AI技术能力• 非常了解Agent，知道如何搭建Agent平台。• 了解AI大模型引擎。• 具备模型微调的能力（尤其是对话模型）。• 具备建立专业知识库和意图识别策略的能力。• 能力二：强大的数据分析能力• 需要深度理解"爆款"是如何形成的，什么样的文章结构具备爆款特质。• 能通过大量的数据分析、Bad Case纠错来优化模型。• 能力三：AI评估能力• 必须具备对AI进行"量化评估"的能力。───

腾讯wxg后台开发一面开局屏幕共享，没让自我介绍1.上来手撕一道kmp 自测三遍2.测完问你next数组怎么设计的？为什么这么设计？3.开始看第一个项目 问项目里op_type字段的枚举怎么设计的？为什么这么设计？op_type超过10之后怎么区分登录和其他操作？（问的非常细，我复习的时候也没关注过这一点，答的也很模糊）我答的分层编码4.那枚举为什么设置的这么简易？DL之类的很难让人解读，改成别的话和你用户界面上有没有差异（回答没有，枚举本质就是给整数起别名，编译过后会被替换 ，随便取名字。 这里觉得我代码不规范4.项目里用的什么协议？为什么不考虑用应用层的协议？还在用tcp的，这里才意识道我大二。。我说我写第一个项目的时候是大一，刚接触socket编程，所以还是用的传输层协议5.我看他不太了解我，我主动申请做一遍自我介绍以及实习经历6.看我第一个项目没用到什么新特性 开始转战第二个线程池项目，开始问我硬件并发数 cpu核心数是怎么获取的？线程池构造时的数量那里7.线程池workers是怎么赋值的？怎么负责的？承担的工作是什么？8.跑一下线程池test9.为什么不考虑用unordered_map?而用map?10.项目用没用到智能指针？用了哪个？为什么用？不用直接加锁不行吗？面试官认为感觉没这个必要我扯了一大堆，他最后说跟这个没关系 最后结果还是不需要用智能指针11.你觉得什么时候一定要用到unique_ptr?什么场景下？12.了不了解面向对象的分析及设计这门学科？了不了解单例模式，工厂模式，代理模式？13.简单讲讲你认为的分布式事务，高并发业务，以及容器化编程然后没了 口头说二面好好准备

一面（1小时30分钟）：上来先做题1. 手撕AdamW2. 手撕无重复字母的字串（hot100）3. 出了两个题都是对数据库的操作，我以为是让写大模拟，写到一半结果面试官告诉我是用sql写🐱，不会遂罢。4. 面对海量数据的时候怎么对数据进行处理，比如说去除掉敏感词等等，面对海量数据会出现哪些问题，该如何去处理5. 介绍发表的顶会论文6. 介绍Q-learning和DQN二面（2小时30分钟）实习乃至秋招面的最久的一轮面试了，从晚上七点多面到十点，最后人都麻了🥵，面试官估计要下班了结束了面试🐱1. 介绍论文，主包是做强化学习相关的，围绕问了很多强化学习算法（GRPO，PPO，reward model)，介绍马尔可夫决策过程。2. bf16、fp16和fp32，并进行计算。3. lora微调的细节，量化相关知识然后开始漫长的手撕过程🥵4. 手撕ppo5. 算马尔可夫决策过程的γ阈值，我感觉是个无穷级数？6. 算模型sft的参数量大小及显卡利用率7. 是否重合链表（hot100）8. 如何使得一个输入向量x在经过一个或多个全连接层后，其输出向量y所在子空间基底尽可能接近标准正交基三面（面委会面）（30分钟）1. 介绍第一篇顶会论文（共享屏幕）2. 介绍第二篇顶会论文3. 不同强化学习之间的区别4. 和使用强化学习训练大模型相比，使用强化学习训练小模型需要做出哪些改变hr面（30分钟）常规的hr面问题，主要问来wx的意向。感觉前几面比较侧重技术细节，面委会感觉就比较侧重聊未来技术的发展，个人感觉前几面的压力比较大😼

1.华子base成都，可以直接住学校。部门主要是偏应用层的agent框架和agent应用。写python多一点2.得物base杭州，岗位名字是算法工程师c++但说实话他写的这个岗位要求我都没啥懂得。我理解的是一个偏向ai infra的岗位像是一个训练框架+gpu性能优化+cuda kernel+分布式训练，偏硬件偏底层的一个岗这俩都不指望转正，纯当跳板来的怎么选啊大佬们