面经列表
共 2555 篇 · 第 3/128 页b站（哔哩哔哩）Java 开发一面面经：线程池、AQS、JVM 与取数 Agent
b站会员购 Java 开发一面面经：无手撕，先问实习转正、工作地点与 offer 情况，再考线程池原理、AQS、JDK 8/13/17/21 的内存结构与 GC 变化、聚簇与非聚簇索引、explain 关注点，随后深挖滴滴取数 Agent（ReAct、框架选型、GC 治理、线程池批量查询）与校园招聘智能助手项目，最后问 Spring 事件总线与对 AI 冲击程序员行业的看法。
佰维存储 固件开发 笔试
佰维存储固件开发岗笔试记录：编程题要求手写 my_memcpy、双向链表的删除节点与头部插入，另有 volatile、宏定义 MIN、结构体大小、变量地址转换、ISR 与普通函数的区别、位操作函数、二进制中 1 的个数等题目。
比亚迪嵌入式软件三面：自我介绍与项目复盘怎么讲
比亚迪嵌入式软件岗三面：三道题全部围绕自我介绍与项目经历展开，分别考自我介绍的组织顺序、实习与项目中的具体个人职责、以及项目中问题的分析与解决闭环，重点看候选人能不能分清团队成果与个人贡献、能不能讲出完整的验证过程。
比亚迪二面：数据帧定义与OTA升级排查
比亚迪二面面经：20 多分钟电话面试，先问自我介绍与实习期间的分工，再深挖数据帧如何定义、乱码与丢包怎么排查，以及 OTA 升级失败的阶段定位和防止升级后设备起不来的设计。原帖未写明具体岗位。
比亚迪一面：自我介绍、实习经历与在校成绩
比亚迪校招一面面经：在学校线下宣讲会投递后当场面试，流程非常简短，围绕自我介绍、实习经历，以及本科和硕士成绩、四六级、读研期间的论文与专利展开。
字节跳动 Agent 开发面试：Harness 设计、上下文管理与长任务排查
字节跳动 Agent 开发岗面试记录：围绕自研 Harness 与 LangChain 的区别、Agent Loop 与状态管理、上下文与长期记忆、工具调用容错、多 Agent 协作和长任务排查展开约 30 道追问，另有一道合并嵌套 JSON 的手撕题，并延伸到 HTTPS 加密、进程与线程、ThreadLocal、Spring 容器、MySQL 去重等基础题。
字节跳动 Agent 开发一面：Harness 没答上来，居然还能过？
字节跳动 Agent 开发一面面经：开场被「你们项目的 Harness 层怎么设计」问住，后续围绕 Agent Loop 与 Plan/Executor/Checker 分工、路径震荡、上下文与工具描述治理、多 Agent 文件冲突与通信、长任务延迟排查、工具调用容错、记忆分层，以及 HTTPS、根证书、进程线程、ThreadLocal、BeanFactory、ROW_NUMBER 等基础题与手写合并嵌套 JSON 展开。
字节跳动 AI Agent 开发二面面经
字节跳动 AI Agent 开发二面，从项目深挖切入，覆盖长期记忆的存储与读取、上下文压缩取舍、多 Agent 协作防死锁、单 Agent 与 Workflow 选型，以及父子切块、混合检索与重排、向量库更新失效；八股部分考 HTTP 与 RPC 选型、HTTPS 与根证书、进程线程与协程、GC 策略、缓存三大问题，另有日志统计手撕与效果评测。
字节跳动 AI 全栈二面：AQS 原理、MySQL 索引选择与 Agent 设计
字节跳动 AI 全栈二面面经，约 1 小时。先深挖项目设计：设计思路、如何分层、怎么扩展新场景；再考 AQS 原理、ReentrantLock 重入、synchronized 机制与 MySQL 索引选择；最后手撕二叉树之字形层序遍历。
字节 AI 全栈二面：八股一点都不问，全程项目 + AI 工具
字节跳动 AI 全栈二面面经：全程围绕 Agent 平台项目与 AI 使用习惯，考问答链路与意图识别树、MCP 工具使用注意事项与失败处理、AI 生成代码的质量兜底、工具调用结果缓存与长期偏好存储、敏感信息脱敏，最后手撕反转链表并追问线程池配置。
字节 AI Infra 三面：CUDA Graph 与 TP 并行的卡死排查
字节 AI Infra 三面面经，主线是分布式训练与算子开发：CUDA Graph 与 TP 并行同时启用导致卡死的定位过程、Triton/CuTe 这类 DSL 的价值、MoE 训练里 Router Replay 与 EP 并行、滑动窗口 Attention 的确定性反向优化，以及国产 GPU 上的算子 Benchmark 方法。
字节后端一面凉经
字节跳动后端开发一面面经，先围绕 Agent 与 RAG 项目深挖请求链路、工具执行方式、熔断降级与检索评测，再转到进程线程协程、内核态用户态切换、乐观锁悲观锁等并发八股，最后手撕力扣 253 会议室 II。
字节中国交易与广告后端一面：GMP、Go GC与Redis集群
字节跳动中国交易与广告部门秋招后端开发一面面经。面试围绕实习经历展开，技术考点集中在 Go 的 GMP 调度与垃圾回收、内存泄漏排查、Redis 的单线程设计与集群方案、MySQL 事务隔离级别与脏读幻读不可重复读，另外深挖了简历里的 AI 项目与记忆系统、RAG 方案，最后是一道 Hot 100 算法题。
字节跳动业务中台后端一面面经
字节跳动业务中台后端一面面经，题量不大但都是深挖型问题：开场直接切入实习，追问 Redis GEO 的底层实现与经纬度计算方式、为什么用 GEO 而不直接查数据库，接着是第二段实习里分布式锁的用途与意义，以及进程、线程、协程的区别，最后一道手撕是单词接龙。
字节跳动大数据开发面经（10.9）
字节跳动数据团队大数据开发面经：从湖仓建设切入，深挖 Iceberg 的优点、Time Travel 的 SQL 写法、数据写入方式与文件组织，追问 Hive 表在 HDFS 上的物理存储和「分层分桶降低存储」的真实含义，后半场围绕智能问数 Skill 的实现与幻觉强控展开，并介绍了团队 AI 提效的两条线。
字节跳动抖音开放平台一面面经：TTU 指标归因、Agent 链路与 Vue 响应式
字节跳动抖音开放平台一面（内部跨转）几乎全程围绕实习项目追问：自定义性能指标 TTU 的统计口径与优化归因、资源调度与劣化事件拦截、意图识别链路、生成 UI 报告的技术选型和 planner 的作用、Agent 作业诊断的整体链路；八股考 Vue 响应式更新原理与 Agent 和 LLM 的区别、循环流程、工具调用和记忆，手撕题是用有限状态机解析 Markdown 的加粗语法。
字节大模型算法秋招一面
字节跳动大模型算法秋招一面面经：十道题覆盖基座模型选型与备选评估、数据方案与公开数据集、DAPO 与 GRPO 的差异、强化学习选型考量、上下文压缩与有效长度、长程 Agent 优化方向、FlashAttention 分块原理与 PagedAttention 的 KV Cache 管理，末尾手撕 Self-Attention。
字节大模型算法岗秋招一面
字节跳动大模型算法岗秋招一面面经：从基座模型选型理由与备选评估、数据方案与公开数据集取舍，问到 DAPO 对比 GRPO 的改进、强化学习算法选型考量、上下文压缩与有效长度，下半程是 FlashAttention 分块原理、vLLM 的 PagedAttention，最后手撕 Self-Attention。
字节跳动火山引擎 Agent 开发秋招一面
字节跳动火山引擎 Agent 开发秋招一面面经：算法考 LRU 缓存，场景题要求不用 MQ 设计一个简单异步系统，项目围绕 Agent 项目的选型、Skills 设计与全链路展开，八股覆盖面很广——进程线程与 IPC、内核态用户态、TCP 三次握手与拥塞控制、UDP 可靠传输、HTTP 状态码与幂等设计、Redis 单线程与持久化、epoll、零拷贝、MQ 积压处理。
字节跳动火山引擎 Agent 开发秋招二面
字节跳动火山引擎 Agent 开发秋招二面面经：算法题考最长回文子串，场景题要求描述两台带默认网关的机器之间 curl 请求的完整往返流程，剩下大半时间在深挖两段实习项目的业务背景、技术选型与白板架构，八股问到输入 URL 访问网页的全过程和 ARP 协议。