秋招第一面，字节

ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。团队介绍：AIDP（AI Data Platform）是深度参与字节跳动 AI 数据管理与模型训练流程的数据基础设施团队，提供数据采集、清洗、标注、合成、验证、管理等全流程的数据服务和全面解决方案。加入我们，你能深度参与字节 AI 核心业务近距离接触真实的大模型训练场景，解决数据处理中的实际问题和优秀团队协作，在数据与模型的交叉领域积累实战经验；在数据与模型领域实现个人价值，推动行业进步。你的工作将直接影响 AI 技术的落地效果，推动技术真正服务于用户。1、围绕Seed大模型数据全生命周期，参与/负责大模型数据管理平台的数据基建的整体架构设计与建设，包括数据接入、处理、检索、跟踪、质量评估、权限合规等基础能力；2、构建Seed大模型海量数据的资产目录、标签体系、元信息管理及血缘分析能力，提升高质量数据挖掘效率与可用性，赋能算法预训练、SFT/RLHF等核心场景；3、协同基础架构/云平台团队，搭建稳定高效的底层数据基础设施(数据湖、对象存储、向量存储、分布式计算、元数据管理系统等)；4、主导技术选型与架构优化，基于Spark/Flink/Ray、湖仓一体、向量数据库等技术栈，构建高吞吐、高容错、可扩展的处理存储能力，支撑日PB级数据处理。职位要求1、2027届本科及以上学历，计算机、通信等相关专业优先；2、具备大数据开发相关技能，熟悉Java/Scala语言，包括JVM、类加载、并发等；有较好的SQL基础；3、熟悉Flink、Spark、Kafka、ClickHouse、Doris、Hudi、Icebreg、Paimon中的部分大数据引擎，掌握原理及性能调优优先；4、善于沟通，对数据敏感，责任心强、积极主动；5、每周实习4天以上，连续实习3个月以上。

0.为什么要跳槽1.自我介绍2.做过的项目介绍以及在里面的角色3.测过的显示的指标及其仪器4.聊到的一个显示技术，详细讲讲5.聊到温控，详细讲讲6.需求是怎么来的7.和其他领域的合作8.讲到了变更，怎么知道要测哪些的9.模块复用，给你显示触控，换一个比如短距，你会怎么安排，怎么保证测试覆盖全面10.ai自动化编程，讲了TRAE11.简历上的ai训练师12.FDE和TE的区别，什么意思13.讲到lesson learn，是用什么方法写的，评价机制是什么，对项目的帮助以及后续搜索14.反问已给offer

面试机会还可以，但是挂的有点多了，感觉核心还是在腾讯的时候没什么产出，然后没怎么准备就开始投了已挂字节tt智能创作二面挂，sql没写出来(有点脏面评了，面完这个很长时间字节没约面)百度一面挂，sql没写出来美团一面挂，面的还可以不知道为啥挂了wxg公众号一面挂，手撕4t拷打2h挂cdg广告三面挂，最可惜的一个，三面全在聊ai流程中ieg一面，一直在问ai和项目合理性，感觉面的一般，应该要挂字节ttshop待一面懂车帝一面完小红书二面完已oc的虾皮已拿offer，打算拒了其他阿里待笔试拼多多笔试挂蚂蚁待笔试快手简历挂京东无消息tme无消息

日期：2026.3.26时长：约40mins面试官：算法工程师（也许是）面试岗位：算法工程师 实习岗工作地：上海内容1 面试官自我介绍2 （我）自我介绍（追问）实习时长？视实习jd而定，对于……，实习期大概在4-5个月3 简历询问a 学生期间的学习经历有什么？i  本科还是硕士？——》都介绍一下ii 本科期间学校对我们专业的培养目标是……，所以我们会学数学、化学、英语、机械、力学、……。在研究生期间，主要学习的课程可以自行选择，我的主修课程主要包括环境感知、智能导航、传感器、ai及深度学习、数学等课程，研究生的主要研究方向就是……。b 我看你的实习经历有一段……，当时就已经在做agent开发了吧？i  我认为严格意义上那不算agent，当时agent也没有现在这么火，更多的还是一个对内的ai助手demo开发，在功能上基本可用。b（追问）那你对ai了解多少，与llm和agent相关的这些。ii 对于llm还有agent的一些基本原理的概念性东西还是有一定程度了解，比如loRA微调、RLHF（是这个吗？其实我不太记得住这个词，可能当时说错了）、数据集、无监督学习、rag、a2a、skills、tool，Transformer等等。但是如果您问我我具体了解程度，那我只能说基本不了解。因为在我的预估和前期规划中，我的实习期从五月开始，这些东西的学习计划是放在四月的（确实是这样规划的）。那么在这之前，我主要做的是我的毕设和一些基础的学习，比如说强化学习的数学原理、经典强化学习算法、Attention、深度学习底层原理等等。之所以这样规划是因为这些东西是介于我毕设和预估中的实习涉及到的技术落地间的重要知识，需要有层次的递进学习，其次是我需要毕设做到一定程度导师才放实习，因此我的毕设进度大概是……。c 介绍一下你最了解的项目。i  我最了解的是我的毕设……。其中我这也是结合prompt engine做的，其中用于项目开发的skill也开源了。c（追问）你为什么选择PPO而不是其他的模型？你有做过对比吗？ii 我选PPO的原因很简单，首先是PPO相对来说非常成熟，其次是它对超参数不是那么敏感，这样我可以不太用耗费很多时间去调参，此外，ppo的代码实现相对来说也比较简洁，能有效减轻我的工作量，最重要的一点是ppo的鲁棒性相对较强，这个是我比较看中的，因为……。对于其他模型而言，比如TRPO，没记错的话TRPO的一大优点在于其理论上能保证策略性能的严格递增，这点也是很重要的，但是没记错的话，TRPO中有个温度系数还是什么超参数，这个超参数对最终的策略提升有重大影响，如果这个参数没调好，容易让策略走向在最优解附近大幅震荡或无法学习的两个极端，这其实是我不希望出现的。毕竟计算机计算精度始终有限，因此我选用一个算法的目的之一在于在有限的计算时间和计算资源的限制之内能最逼近和无线逼近最优解，因此尽管PPO在理论上的收敛性不如TRPO严谨，但是从实际表现来看ppo反而好不少，他就是我需要的算法。c（追问）你的项目不使用数据集来训练对吧？比如那种生成的数据是无法应用到你的项目中的？iii我的项目可以用数据集，强化学习有通过数据集预训练或者需要采样数据的算法，但是，但是，如果使用数据集，我怎么保证我采集到的数据比强化学习自己的策略更好呢？换句话说，这些数据集需要我再环境中自己去采集，人具有主观性，我不能保证我采集到的数据是没有偏差和人的主观偏好在其中，如果基于有偏差的数据进行训练，那么如何保证最终训练出来的策略是最优策略呢？当然我不是在否定这种方法，现在有很多基于数据集驱动的强化学习，若我采用了这种方法，我就需要考虑……系列问题，这会让我毕设的体量爆炸……。因此，在实际中应该结合现有条件进行选择，最适合的才是最好的。4 手撕一个字符串中包含空格和数字，要求不产生额外存储空间的情况，把所有的数字换到左边，同时字符串长度不变（空格放到末尾保留）。忘了这是力扣哪个题，用了双指针的思路，思路对的但是跑不过用例不知道为什么。5 反问a 算力资源？i （面试官所在的团队）有几张gpub ai coding额度资源？i 这些问问llm就行，实习生估计是没有的（我其实无所谓，常年开的有自己的coding账户）c 组织架构？或者团队的主要工作内容是？i （估计是组织架构不便透露）工作内容：i）基于cv的……检测ii）基于ai的……检测iii）基于ai llm的知识图谱构建（听到这眼前一亮）---------分界线---------大约面试结束30-40分钟左右接到hr电话电话内容总结：1 面试官那边总体满意2 jd是……（听到这觉得jd可以去）3 入职时间及实习期（算了一下，可以去）4 薪资5 手头offer确认（表明0 offer，给了就去，期间也会面其他公司，毕竟我知道这个实习岗没有hc，但打包票的是期间我不会跳走）