字节跳动基础架构SRE实习工程师-杭州 面经 一二三面+HR面(已发offer)

一面

开场:
1、做个自我介绍吧

实习:
2、举个具体的告警以及生成什么样的建议

八股:
3、DNS过程
4、HTTP有哪些版本
5、HTTP/2和之前版本区别
6、HTTP3呢
7、TCP如何保证消息可靠的
8、介绍下MySQL索引,优缺点
9、MySQL索引底层数据结构,为什么用B+树
10、SQL查询慢,你是如何排查优化的
11、进程和线程了解吗
12、硬连接软连接了解吗

手撕:
13、两数之和

二面

开场:
1、自我介绍
2、研究方向介绍下,这个方向上过哪些课
3、这个方向参与的项目介绍下,负责了哪些
4、绩点

实习:
5、过往实习实习时间
6、当前就业偏向什么方向
7、介绍下实习期间参与的这个项目
8、设备量有多少
9、你负责的是哪部分
10、AIOps做了哪些,介绍下
11、这部分哪些地方用到了AI

八股:
12、数据库查询 RBO 和 CBO
13、介绍下 MySQL 索引
14、MySQL 存储都是用 B+ 树存的吗
15、什么是 B+ 树,和 B 树的区别
16、介绍下 Redis
17、Redis 基本数据类型和常见应用场景介绍下
18、Redis 高可用方案
19、Redis 集群哈希槽了解吗
20、场景:对告警分析排障的过程
21、ES 了解吗
22、什么是倒排索引
23、介绍下什么时候用缓存,以及乐观锁悲观锁
24、了解一些存储的组件吗,Hadoop
25、介绍下HDFS,是基于块还是文件存储
26、对象存储用过吗
27、什么情况下用对象存储,什么情况下用HDFS
28、你对 SRE 的了解
29、平时用 Linux 用的多吗
30、介绍下 Linux 的I/O模型和负载模型
31、中间件用过哪些
32、Kafka 的架构了解吗
33、Kafka 如何保证消息顺序消费
34、哈希路由有什么弊端

手撕:
35、二分查找
36、无重复字符的最长子串

三面

手撕:
1、手撕二级缓存(包含get、put、删除缓存等方法,包含防击穿和穿透)
2、手撕RAG链路(包含文档切分、BM25检索召回、向量余弦相似度召回、分数reranker等方法)

HR面

1、自我介绍
2、对SRE的了解
3、项目中遇到的难题如何解决的
4、追问:几种方法有对比过吗,各自的优缺点。有效性衡量过吗
5、SRE稳定性相关做过的工作
6、缓存击穿为什么这里选Redisson分布式锁
7、现在出了V4,出现新的技术你的学习过程
8、有没有参与过团队合作的项目,你负责的哪部分,几个人如何沟通协作的
9、遇到你的意见和其他人不合,如何处理
10、就业方向偏向哪方面
11、后续聊了对AI的看法等,反问,实习地点时长到岗时间

附timeline:

4.14一面,隔天约二面
4.21二面,隔天约三面
4.23三面,隔天约hr面
4.27hr面,隔天口头offer
4.29正式offer
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04-12 21:45
门头沟学院 Java
感觉面完人都通透了,还是太菜了,下去沉淀一下1.可以挑一个最近觉得挑战比较大的项目展开介绍一下吗?2.Agent内部具体的实现可以再详细介绍一下吗?3.MCP是把自然语言转成预置查询类的工具吗?4.操作内部平台时,工具会去操作吗?5.系统测试完成后,准确率怎么评估?6.用20%数据作为测试集,是模型跑case后人工评判准确率吗?7.如何对答案进行轨迹级评分?8.目前系统的准确率是多少?9.项目后续继续优化的话,有哪些优化思路?10.现在系统最核心的问题是并发问题吗?11.准确率还有提升空间吗?12.模型输出不符合预期时,prompt会有问题吗?会调prompt吗?13.有考虑过做SFT和强化学习吗?14.目前RAG具体的实现是怎么样的?15.如果用Redis的缓存,会在哪个阶段去做?16.Redis为什么在高并发情况下表现得比较好?17.什么场景下会用多线程?18.RAG作为知识库检索,和把知识库放到ES上让模型调用MCP接口有什么区别?19.若自己实现包含ES检索和向量检索的搜索接口,和RAG有什么区别?20.Redis和MySQL在使用场景上有哪些区别?21.B+树是怎么样的结构?22.B+树和红黑树的区别是什么?MySQL用红黑树效率会更好吗?23.1000万条数据用B+树存储,树的高度大概是多少?24.场景题,给定一个实时输入流(随时可能停,无法全量存储),如何等概率选取5条记录?25.手撕:两个有序数组,O(logN)求合并后第k大的数
查看25道真题和解析
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 17:45
本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo;这次面的是AI岗一面前我以为:背完八股 + 把项目讲清楚,应该能稳过。0-5 min:自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的,痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min:项目深挖(开始崩)- Q1:你的法律文档总共多少?切了多少个 chunk?- 我:约 500 份 PDF,5 万个 chunk- Q2:500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk?平均每份 100 个 chunk,你切片粒度是多少?- 我:512 token- Q3:法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义,你的切片会不会把它切散?- 我:(沉默 5 秒)……应该会- Q4:那你怎么解决?- 我:我可以加一个 metadata……(开始编)❌ 第一次崩:切片粒度没考虑业务语义。20-35 min:评测体系(继续崩)- Q:你怎么知道你的 RAG 有效?- 我:我用 Recall@5……- Q:评测集多少条?怎么构造的?- 我:100 条,我手工标注的- Q:100 条够吗?分布怎么样?- 我:分布……我没分- Q:那你的 Recall@5 是 0.81,你怎么知道这个数字是好是坏?baseline 是什么?- 我:(沉默 10 秒)❌ 第二次崩:没有 baseline,没分布分析,纯靠"看起来还行"。35-55 min:Agent 部分(彻底崩)- Q:你的 Agent demo 用了几个工具?- 我:3 个,搜索、计算器、文档查询- Q:当用户问一个问题,你的 Agent 怎么决定调哪个工具?- 我:用 ReAct,让模型自己决定- Q:模型决策错了怎么办?- 我:我加了个 reflection……- Q:reflection 失败 3 次后怎么处理?- 我:(沉默 15 秒)……我没想过❌ 第三次崩:异常路径完全没设计。55-65 min:业务理解 + 反问- Q:你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么?- 我:算力?数据?- Q:你看过哪些字节最近发的 AI 产品?- 我:豆包、扣子……- Q:扣子是 Agent 平台还是工作流平台?- 我:(再次沉默)❌ 第四次崩:对面试公司业务一无所知。
面试官拷打AI项目都会问...
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