字节实习 Ai开发一面 55min

最近面试的次数比较多，抽取了finrpa项目的相关面经分享给大家，我面试的公司主要以中厂/Ai初创为主，对大厂选手的参考价值可能比较有限，希望能对大家有所帮助。岗位方向：AI 应用开发 / AI Agent 方向项目背景：基于 Skyvern 二次开发的金融级浏览器自动化平台，面向银行、保险、证券机构，覆盖多租户权限、合规审批、风控审计等企业级能力。技术栈：Python 3.11 / FastAPI / SQLAlchemy 2.0 / PostgreSQL / Redis / React 18 / Docker Compose一、自我介绍 & 项目介绍Q1：简单介绍一下你自己和这个项...

发点面经攒攒人品～1.React 的渲染机制中，如何优化AI聊天机器人这种频繁更新state的场景?2.详细说明一下如何实现AI自动滚动到底部，并处理用户手动向上滚动时的冲突?3.在前端实现 RAG(检索增强生成)流程中，前端通常承担哪些职责?4.谈谈WebWorker在AI前端应用中的具体使用场景。5.如何设计一个可扩展的AI组件库，支持多种模型和交互形态?6.请解释一下Token的概念，以及前端如何估算Prompt的Token长度?7.针对AI响应慢的问题，前端可以做哪些用户体验上的优化?8.手写题:实现一个简单的流式数据解析器，将Uint8Array转换为文本块。

最近帮几个朋友改过简历，发现大家的简历普遍存在一些问题:技术栈简单罗列，不能友好的引导面试官的提问，并且体系混乱，岗位jd针对性不强项目多而杂或者是少且不精，重点不突出，没有明确的数据指标，或数据指标严重失真项目的选取过于陈旧化，仍然停留在数年前已经几乎人手一份的项目，差异性不足。针对发现的这些问题，我总结了一些针对 AI 应用开发岗的通用思路，分享给大家。一 . 整体结构怎么安排AI 应用岗介于算法和工程之间，简历结构建议：基本信息 → 教育背景→ 实习经历→项目经历 →技术栈 。项目经理往前放，原因很简单——HR 看简历平均 6 秒，先让他看到你经历过什么，有什么突出的差异化能力，建议放 ...

B站 25×15+1500快手 26×16+2000作业帮 24×15新凯来 17.5×15华子泡死了没开出来剩下两个小厂都是18左右，就不说了楼主本人只有一段100人小厂的实习，其他的除了字节一面挂都死在了排序，腾讯捞了几次但只面了一次其余的推了。整个秋招一共投递150多家，面试60次左右