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攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1. 实习拷打2. 项目拷打2.1 Agentic RAG和传统RAG的区别2.2  检索是怎么做的，生成怎么控制幻觉2.3  当时采用了langgraph架构，现在这么多框架，会考虑换框架吗？为什么？3. 场景题3.1 如果现在要处理海量多源异构的数据，RAG 怎么做3.2 新的文档进来时，如何判断是新增，还是替换旧知识？3.3 如何验证一个新文档的正确性？比如文档说阿里发布了一个新的xx标准，怎么去验证该标准的可信度？4. 手撕—快排，邮箱发题目链接，进入他们的IDE环境

一、基本情况 / 实习经历1.你先做一下自我介绍。2.你大二就去字节实习了吗？3.你能简单介绍一下你在字节实习做的项目吗？________________________________________二、字节实习项目：端上特征平台 / 性能优化4.你们这个端上特征平台里的“特征”具体指什么？5.客户端上的特征和服务端上的特征有什么区别？6.你在实习中做的两块优化，具体分别是什么？7.这两块优化分别解决了什么问题？8.你觉得这里面的难点主要在发现问题，还是在方案设计和落地？9.设备特征缓存为什么可以做分层？10.你们是怎么确定 2 秒、10 秒、90 秒这类分层缓存策略的？11.业务方怎么感知或使用这套缓存频率配置？12.这些设备特征的规模是固定的吗？13.你做的特征 SQL 优化具体是怎么做的？14.这里的时间戳在 SQL 里具体是什么条件？15.为什么这些 SQL 可以合并处理？16.你们为什么要在端上做特征处理，而不是全部上报到云端处理？17.端上做特征处理，最终是给哪些场景使用的？18.你这个特征平台和抖音、头条这些业务之间的关系是什么？19.业务方如果需要自定义特征，是怎么接入你们平台的？________________________________________三、AI 投资分析系统 / 多 Agent 设计20.你能介绍一下你做的 AI 投资分析系统吗？21.这个系统从用户输入到输出投资建议，大概是什么流程？22.你为什么要把系统拆成多个 Agent，而不是单 Agent？23.你这样拆成多个子 Agent，会不会导致信息割裂，反而影响最终分析效果？24.你觉得你现在这个多 Agent 方案主要问题在哪里？25.如果让你继续优化这个投资分析系统，你会怎么改它的 pipeline？26.你会怎么降低这个系统里的幻觉和噪声问题？27.你觉得投资分析系统里的“证据链完整性”应该怎么保证？28.除了证据链，你觉得最终“投资建议生成”这一层应该怎么设计规则或决策机制？29.你理解的“闭环”是什么？30.如果要让这个投资分析系统真正形成闭环，你觉得还缺哪些能力？31.用户反馈信号应该怎么作用到你的系统里？32.长期记忆、短期记忆和用户画像在这个系统里应该怎么设计？33.你觉得用户反馈信号应该怎么转成 reward 或权重更新？34.你提到意图识别和 plan，那你怎么保证这条链路本身的一致性？________________________________________四、高并发 AI 聊天系统35.你做的高并发 AI 聊天系统，里面“高并发”和“AI 聊天”结合起来，有什么特别值得讲的地方？36.你为什么会做这个项目？

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 实习拷打2. 项目询问，没到拷打级别3. 因为是做agent，所以问了一些agent问题3.1 说一下 React范式，执行这一步包括什么3.2 multi agent和single agent的区别，优缺点，适用场景3.3 Claude code是multi agent还是single agent3.4 Claude code如何解决 上下文爆炸问题3.5 说说skill3.6 skill有很多，描述很长，导致上下文爆炸怎么办4. 手撕题—求岛屿数量，邮箱发题，需要共享屏幕

想寻找一些在比特的前辈或者应届生，咨询一下比特大陆的工作体验和心得体会。网上的负面太多了，我看的心里越来越忐忑。担心的主要有：工作和生活是否能平衡、裁员情况、年效奖是否能发出来等等。企盼比特员工的留言呀。