趁著版面上一波字節的心得分享文也來分享一下我自己的經驗 在 Linkedin 上被字節的 HR 接觸後表明有興趣，之後就開始了面試流程 - 背景 112 學碩 工作經驗兩年多 Leetcode 人權 https://imgur.com/a/8kUZIxX 一篇 workshop paper - 前言 面試過程都是使用字節自家的通訊軟體 Lark 收到 HR 的信後立刻安排了一個禮拜後進行一面， 這部分倒是跟我想像的有點出入， 原本以為會先跟 HR 通話了解一下這個職位在幹嘛之類 - 一面 先是基本的自我介紹跟討論之前工作經驗的某個 task 演算法怎麼設計 後來聊了一下 paper 的細節 聊完前面的部分大概 30mins 也去了 最後看時間剩下不多問了個求 top-k element 的題目 口頭描述各種解法跟複雜度後，在 local 端的 terminal 實現 quick seleciton 面試官沒什麼問題就結束了這個面試 結束後三十分鐘內收到二面邀請（鬼之效率） - 二面 前半部跟一面差不多 然後被問了個期望值相關的題目 因為之前沒有料到會有這種題目，沒有複習機率差點掛在這題 用高中數學硬尻跟想辦法陳述一個簡化過的題目後，面試官就繼續面試的流程 接著問了 Edit distance 的 weighted 版本， 因為所剩時間不多，速速寫了二維 DP 的解法給面試官， 面試官說沒什麼問題就結束了這個面試 這次面試幾天後才收到三面邀請，大概是期望值那題還是答的太差了 - 三面 跟北京的字節 NLP 大頭面試， 這次倒是沒有聊到我之前的經驗，很多時間花在考 Transformer 的設計想法上， 問得非常非常的細（例如 query 的除根號 dimension 是在幹嘛之類的） 大概花了四十分鐘之後，面試官問 你能不能聊聊你熟的 ML 知識 就聊了一下 gradient exp/van 跟 RNN 在幹嘛後就結束了這次面試 這場直接對到大頭也才知道， 原來字節在關於教育產品上（智慧檯燈）也投了蠻多的力氣在上面 - 結果 offer get，不過我自己有其他的考量就婉拒了 offer - 感想 跟板上的心得不太一漾的是， 字節的 HR 端在流程中給我的感受蠻好的， 流程進行的速度也非常驚人，真的沒有遇過公司 virtual 面試三十分鐘後直接給結果 大頭對於 ML 的技術理解也蠻深的，不是只看五分鐘學好 ML 的那種主管， 總而言之，整體面試下來感覺字節的確是可以自稱自己是一家 AI 公司這是沒有問題的。 --

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