字节跳动、华为、腾讯

#最难的技术面是哪家公司？#
字节，算法题难度大，常要求现场设计系统架构或解决开放场景问题，如“设计一个不存在的推荐系统”。技术面通常3 - 4轮，每轮都可能遇到高难度算法题，且会结合项目深挖技术细节。
华为，技术面注重底层原理和代码实现，如手撕红黑树、实现线程池等，且面试流程长，需通过多轮技术面+综合面。部分岗位还会考察数学建模能力。
腾讯，校招笔试淘汰率高，技术面会深入追问技术细节，如“TCP三次握手的底层实现”，且会结合项目考察实际应用能力。#牛客AI配图神器#

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02-04 10:32

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龙旗科技Linux驱动开发 HR面

1. 你能接受加班吗？对加班强度有什么要求？参考回答：我能理解项目紧急或产品上线时需要加班，这种情况下我愿意全力配合，保证项目按时交付。我认为偶尔的加班是正常的，也是对工作负责的体现。但我更看重工作效率而不是工作时长。如果是因为工作安排不合理或效率低导致的长期加班，我觉得应该优化流程和提高效率。我希望加班不是常态化的，能有合理的工作生活平衡。如果公司有加班补偿机制（调休或加班费），我会更容易接受。总的来说，项目需要时我可以配合加班，但希望是阶段性的而不是长期996。2. 如果在技术方案上和团队成员有分歧，你会如何处理？参考回答：首先我会充分沟通，了解对方的想法和理由，也清楚表达自己的观点和依据...

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02-06 15:53

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快手_MLOps(实习员工)

写给工程同学的大模型初体验

背景概述：为什么要写这个呢？虽然现在大模型很火，但对于我们工程同学来说，把大模型当一个黑盒用就好了。一开始我也是这么认为的。直到我在小红书做到了一个需求在小红书的时候有一个需求是优化组内一个 agent 项目的响应和结果优化，这个 agent 是一个复杂的商业助手，并不是说技术很难，但要分析的广告业务很复杂，有上千个指标，好几种场景，prompt非常长，如果输出的效果不好，是没有人愿意用的。用了很多优化手段，比如并发查数据等等。有一天这个项目的正职同学和我说，他和算法那边的同学交流，说可以把我们动态拼到 System prompt 的指标数据拼到用户的 query 里面，这样就可以利用模型的 ...

八股战士0offer：虽然但是，你想表达的应该是学习如何agent工程里的提示词工程，而不是训练或者微调模型，这基本上是两个不同的方向。我认为学习agent主要就两个东西：提示词工程和上下文工程。像你说的prompt caching这种优化怎么能想到，建议多读大模型供应商尤其是anthropic的博客，anthropic大概一年前就有很详细的博客讲最佳实践和实现了