趁著版面上一波字节的心得分享文也来分享一下我自己的经验
在 Linkedin 上被字节的 HR 接触后表明有兴趣，之后就开始了面试流程
- 背景
112 学硕
工作经验两年多
Leetcode 人权
https://imgur.com/a/8kUZIxX
一篇 workshop paper
- 前言
面试过程都是使用字节自家的通讯软件 Lark
收到 HR 的信后立刻安排了一个礼拜后进行一面，
这部分倒是跟我想像的有点出入，
原本以为会先跟 HR 通话了解一下这个职位在干嘛之类
- 一面
先是基本的自我介绍跟讨论之前工作经验的某个 task 算法怎么设计
后来聊了一下 paper 的细节
聊完前面的部分大概 30mins 也去了
最后看时间剩下不多问了个求 top-k element 的题目
口头描述各种解法跟复杂度后，在 local 端的 terminal 实现 quick seleciton
面试官没什么问题就结束了这个面试
结束后三十分钟内收到二面邀请（鬼之效率）
- 二面
前半部跟一面差不多
然后被问了个期望值相关的题目
因为之前没有料到会有这种题目，没有复习机率差点挂在这题
用高中数学硬尻跟想办法陈述一个简化过的题目后，面试官就继续面试的流程
接着问了 Edit distance 的 weighted 版本，
因为所剩时间不多，速速写了二维 DP 的解法给面试官，
面试官说没什么问题就结束了这个面试
这次面试几天后才收到三面邀请，大概是期望值那题还是答的太差了
- 三面
跟北京的字节 NLP 大头面试，
这次倒是没有聊到我之前的经验，很多时间花在考 Transformer 的设计想法上，
问得非常非常的细（例如 query 的除根号 dimension 是在干嘛之类的）
大概花了四十分钟之后，面试官问 你能不能聊聊你熟的 ML 知识
就聊了一下 gradient exp/van 跟 RNN 在干嘛后就结束了这次面试
这场直接对到大头也才知道，
原来字节在关于教育产品上（智慧台灯）也投了蛮多的力气在上面
- 结果
offer get，不过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，
字节的 HR 端在流程中给我的感受蛮好的，
流程进行的速度也非常惊人，真的没有遇过公司 virtual 面试三十分钟后直接给结果
大头对于 ML 的技术理解也蛮深的，不是只看五分钟学好 ML 的那种主管，
总而言之，整体面试下来感觉字节的确是可以自称自己是一家 AI 公司这是没有问题的。