字节抖音搜算法面经（已意向）

- 飞书，开视频，面试官很友好，主要是让我在做整体流程的介绍，然后问了些常规八股- 第二个手撕在同一个小时的细节上没有完全撕出来，解决了90%，整体思路没问题- 3.6投递 3.20一面 3.24感谢信- 八股基本上都秒了，项目也讲清楚了，sql也都是秒的，也不懂为啥就挂了## 项目- 先那就挑一个你觉得做的最好的一个入仓的离线数仓的项目，具体讲一讲。从业务的背景，它的业务过程，你在其中做了什么内容，最后取得了什么成果这种思路展开讲一下。- 那你从业务的视角就是说是他比如说你的你的业务过程到底有哪些业务过程它有哪些数据，然后你怎么去做建模的，然后这种方式再细一下说一下。- 这个指标的话，其实你做了多少，做了哪些表，然后他的力度是什么？然后又有什么维度呢？- 在做这个指标的时候，你这整个的数据链路是啥？从离线到从是从线上到离线，然后再到你的指标，最后是大盘这种（大盘应该指的就是可视化）  - 我应该多讲一下数据通路中用到的数据同步工具- 你设计的DWD、DWS它的粒度是什么？都有哪些维度呢？- 你在做这个数仓其实是要类数仓的这样一个项目的话。那其实你觉得这里面最最难的点是在什么- 你现在的话其实更多的是接业务方需求，比如说业务方来一个需求做一个表，来个需求做一个表，那你的数据你的表就会越来越多越来越多。这跟是数仓的这种兼容和扩展影响不是很大吗？你这个是怎么考虑的？- 数据倾斜问题## 八股- 数仓建模的一般流程你知道吗？- 刚才提到你说总线矩阵，那总线矩阵的就是说横坐横轴跟纵轴都是什么？- ODS、DWD、DWS它的定位- ODS里面已经有了这个数据，为什么不直接从ODS里面去取还要再新建一个DWD呢？- Spark里面就是说它的一个优化的方法，你这边都用过哪些？- 小表join大表的话，是小表在前还是大表在前？- MR中MapTask个数和ReduceTask个数由什么决定？- Row number和rank的区别- avg函数他在算这种平均值的时候会忽略null吗？  - **`AVG` 函数的分母是有效数值的数量**## 手撕- SQL：学生成绩平均值问题和>60的问题，很简单- SQL：直播间同一天同一个小时内最大在线人数

在这篇文章中，我尝试从趋势分析、企业选择、能力转型等几个角度，将关于大模型的所见所思呈现出来，希望对大家有帮助。第一部分：趋势分析前几周跟一个老朋友聚会，边吃边聊，我们一起YY出了很多的AI小秘书，在生活中帮助我们：我们应聘时，它监听面试官的问题，把答案显示在屏幕上。警察审案件时，它监听嫌疑人的声音、语气、生理数据，给出建议，并告诉警察如何进一步提问来挖出真相。它可以把律师事务所、会计师事务所大量根据行业模板做基础工作的一线员工给替换掉。结婚率进一步下降，因为春水堂的硅胶娃娃借助大模型的深厚思考，成了男性的真正伴侣，社会再没有了男女对抗，大家各玩各的。中年男人失业之后的几个退路，滴滴司机、保安...

有无小伙伴面过字节的data-电商的搜索大模型呀(搜索团队) 想问问难度怎么样 有无面经分享[哭惹R] #大模型面经#  #字节跳动工作体验#

1️⃣第一题：字符串旋转计数解题思路1. 统计字符串中字符'N'和'Z'的出现次数2. 两者的较小值即为将字符串统一为单一字符所需的最小旋转次数核心逻辑：直接统计字符频率，取较小值保证最优解 2️⃣第二题：最大化差值和（贪心）解题思路：1. 分别对数组a和数组b进行排序2. 采用贪心策略分配位置：- 将较大的数优先安排在数组a的奇数位置和数组b的偶数位置- 确保每个位置的贡献值最大化核心逻辑：通过排序和策略性位置分配，利用局部最优解推导全局最优解 3️⃣第三题：排列组合问题（数论）解题思路：1. 初始阶段：计算前c+1个元素互不相同的排列数（即排列组合问题）2. 后续阶段：对于剩余位置，每个位...