哔哩哔哩、百度、腾讯 · 面经合集

B站｜测试开发一面｜约 31 分钟

开场与岗位认知

1. 请做一下自我介绍。
2. 你的专业和过往实习都偏开发，为什么选择测试开发岗位？
3. 你对测试开发岗位有什么了解？
4. 测试开发和普通测试有什么区别？
5. 你是否了解软件测试流程或软件开发流程？请介绍一下。

AI / Agent

1. 谈谈你对 AI Agent 的理解。
2. 你对 Skill 有什么了解？
3. 你自己开发或使用过哪些 Agent、Skill 类产品？
4. 你做的垂直领域智能规划产品，相比通用大模型产品，独特价值在哪里？
5. 如何保证推送给用户的信息正确、准确？
6. 多轮对话轮次过多、上下文过长时，如何处理？
7. 你是否了解某 AI 测试 / 评测框架？了解其原理或做过相关实践吗？

算法与项目

1. 完成一道二分查找题，并说明思路、边界条件和返回值设计。
2. 介绍一段 AI 项目 / 实习经历的背景、目标与整体方案。
3. 你在该项目中主要负责哪部分？
4. 如何保证 AI 自动生成报告的准确性？
5. 项目团队规模多大？项目是否已完成？
6. 你对接口自动化、UI 自动化、知识库搭建有哪些了解或实践？
7. 你理解的接口自动化测试是什么？典型项目结构是什么？

实习与反问

1. 你目前在哪个城市？如果发放实习机会，何时可以到岗？
2. 实习周期预计多久？
3. 你有什么想问的？

B站｜测试开发二面｜约 30 分钟

项目与岗位理解

1. 请做一下自我介绍。
2. 介绍一段 AI 项目：具体做了什么？
3. 项目中的 Agent 主要用于哪个部分？
4. 不要只讲功能，Agent 内部是如何运转的？状态如何流转？
5. 什么是 Agent？
6. Agent 和 Skill 有什么区别？
7. 你对完整的软件开发流程有什么了解？请介绍。
8. 在这个流程中，哪些环节可以由 AI 介入？
9. 你了解哪些用于测试的 AI 工具？
10. 你此前对测试开发岗位有什么了解？
11. 接口自动化测试和 UI 自动化测试分别有什么作用？
12. 你的职业发展规划是什么？后续就业方向如何考虑？

Prompt 与 AI 评测

1. 怎样才能写好一个 Prompt？
2. 做好一个 Skill 或 Agent 后，如何判断结果好不好、效果如何？
3. 例如“测试用例生成 Skill”，如何评估生成用例是否准确？
4. 测试执行过程中，如果 AI 结果有问题并导致需求测试有误，如何处理？
5. 你有大模型结果评估方面的实践吗？

基础与算法

1. 平时主要使用什么编程语言？
2. 完成括号匹配题，并说明使用栈的思路与复杂度。
3. 数据库用过吗？什么是关系型数据库、非关系型数据库？
4. 一道SQL题

反问

1. 你有什么想问的？
2. 你对我们的业务了解吗？

百度（小度）｜测试开发一面｜约 47 分钟 -- 已挂

测试与性能基础

1. 你此前没有做过测试相关工作，对吗？
2. 开发自测通常覆盖哪些内容？会写测试用例吗？
3. 你接触过性能测试吗？
4. 压测时主要关注哪些指标？
5. 在压测过程中发现过什么问题？如何处理服务集群的请求均衡？
6. 如果某项性能指标突然飙升，你会如何排查？
7. 日常 Linux 使用多吗？常用哪些命令？
8. 给你一个登录模块，如何设计测试用例？
9. 除正常、异常、安全外，还应考虑哪些维度？
10. 传统测试与 AI 测试有什么区别？各自优势和局限是什么？
11. 你了解大模型效果评测吗？

AI Agent 测试场景

1. 给定一个支持语音交互、检索商品、加购和下单的 Agent，如何测试？
2. 如何验证语音识别、意图识别、工具调用、参数传递、业务落库和最终回复？
3. 如果只能通过接口而不是页面测试，如何进行大规模效果评测？
4. 多轮对话场景下，如何构建评测请求及上下文？
5. 首轮检索返回多个候选商品时，下一轮“加购某个商品”的 Query 如何构造？
6. 如何约束 / 设计这类多轮接口 Query 的字段和格式？
7. 问答场景下，如何检测模型回答结果的正确性？
8. 有标准答案与模型答案两列时，如何设计规则进行自动评判？
9. 如何从全量日志中挖掘 Bad Case？如何定义标识、抽取字段和分析规则？

数据库与算法

1. 完成一道SQL题。
2. 完成一道算法题，并说明思路、运行结果和边界条件。（最长无重复子串）

其他与反问

1. 你平时写代码会使用大模型吗？在什么场景下会手写、什么场景下会借助 AI？
2. 最长可以实习多久？导师是否支持实习？
3. 目前是否在目标城市？
4. 你有什么问题想问？

腾讯互娱｜性能测试开发一面｜约 53 分钟

岗位与性能测试

1. 为什么想做后端性能测试？
2. 性能测试和普通接口 / 功能测试有什么区别？
3. 游戏开服、活动等高峰场景下，应关注哪些性能风险？
4. 如何模拟玩家行为与真实业务负载？
5. 性能测试应关注哪些指标：并发、时延、吞吐、CPU、内存、错误率等？

实习项目深挖

1. 介绍一项你做得最有成就感、解决得最好的问题。
2. 请按“背景—问题—定位—方案—验证—结果”讲一个优化案例。
3. 优化前性能是多少？优化后是多少？
4. 如何证明性能提升来自网络开销减少，而非其他因素？
5. 数据库数据量级是多少？历史数据是否全量存储？
6. 调用的是自研能力还是第三方能力？
7. 是否保留优化前后的详细性能数据？
8. 优化后是否做过一定并发量的测试？
9. 相似度检索为什么取 Top 3，而不是 Top 5？
10. 相似度阈值如何确定？部分复制等边界场景如何处理？
11. 消息队列读写速度是否压测过？队列堆积、写满时会不会丢消息？

Agent、Redis 与 AI 工程

1. 请描述 AI 项目中遇到的具体问题、采用方案的原因及最终效果。
2. 外部大模型 API 的计费模式是什么？按量、包月还是其他？
3. Agent 在项目中承担什么角色？如何调用？分别完成哪些任务？
4. 这些能力是固定函数，还是封装成可复用的 Skill / 工作流？
5. 一个 Skill 可以覆盖哪些任务、规模有多大？
6. 解释 Redis 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。
7. 如何分别避免上述三类缓存问题？
8. 你是否实际使用过 Redis？使用场景是什么？
9. 介绍 AI 辅助编程的看法。
10. 使用 AI 编程时遇到过幻觉、过度设计或偏离事实的情况吗？如何处理？
11. 如何通过约束、上下文、工具和验证机制提升 AI 输出质量？

经历与反问

1. 在第二段实习中负责什么工作？关注哪些性能指标？
2. AI 专业的课程体系近年发生了哪些变化？
3. 导师是否支持较长期实习？通勤距离和时长是否可接受？
4. 你有什么想了解的？

腾讯互娱｜测试开发二面｜约 54 分钟 -- 已约HR面

岗位、游戏与项目经历

1. 你如何理解测试开发岗位？为什么想尝试？
2. 平时玩什么游戏？某竞技游戏最高段位是多少？
3. 哪些玩家行为可能对游戏性能产生较大影响？
4. 如何模拟这些玩家行为？
5. 介绍实习中最有成就感、解决得最好的一个问题。
6. 当时接到问题后如何思考？考虑过哪些方案？如何分析优劣并最终决策？
7. 解决过程中遇到过哪些困难或复杂问题？
8. 为什么选择某消息队列？它有哪些特性？
9. 你还了解哪些消息队列产品？它们分别适合什么场景？
10. 当前方案真的是最优解吗？不用消息队列、用缓存或直接落库是否可行？为什么？
11. 你是否有深入研究某项技术原理、官方文档或论文，并迁移到实际问题的经历？

研究 / 数据集与 AI 应用

1. 你研究的课题解决什么问题？请向非本领域的人解释。
2. 情感识别的输入、输出和指标分别是什么？
3. 任务是单维还是多维？各个维度如何定义？
4. 现有开源数据集和模型有哪些局限？如何迁移到垂直领域？
5. 你遇到的具体困难是什么？
6. 在没有现成数据集的情况下，如何构建数据集？原始数据是什么？
7. 如何切分视频 / 音频样本？固定窗口与按语句切分各有什么优劣？静音段怎么处理？
8. 样本标签怎么获得？如何判断标注正确？
9. 多人标注不一致时如何处理？阈值如何设定？这是行业通用做法吗？
10. 为什么不直接使用大模型解决问题？
11. 如果不受论文创新约束，如何用大模型以可控成本解决这个问题？
12. 若训练小模型，如何根据数据规模、成本和领域需求选择方案？
13. 你目前在哪些场景使用 AI？
14. 你如何与 AI 编程工具协作？
15. AI 生成代码后，如何检查正确性、发现深层问题？
16. 使用 AI 工具时踩过哪些坑？

成长性与职业动机

1. 本次实习计划多长时间？为什么这样考虑？
2. 上段实习收获有限，是任务太简单、缺乏指导，还是没有主动发现方向？
3. 有没有思考过如何优化既有流程、提升效率或减少 Bug？
4. 你身边是否有值得学习的优秀同事 / 同学？
5. 如何在一段实习中主动找到有价值的问题？
6. 你希望在更大平台挑战什么、获得什么发展？
7. 如何以职业化心态看待自己？
8. 你如何在简历中证明自己创造了价值，而不是流水账式描述工作？
9. 面对新环境、高压或长期投入，如何保持投入度和上进心？
10. 你有什么想问的？

腾讯｜后台开发一面｜约 2 小时 -- 已挂

算法与数据结构

1. 实现 LRU Cache，完成 get / put 并说明设计思路。
2. 为什么 LRU 要用“哈希表 + 双向链表 / 双端队列”？
3. 单向链表或普通队列能否实现？为什么仍选择双向结构？
4. 相关 API / 数据结构底层是如何实现的？
5. 哈希表如何定位 key？如何解决哈希冲突？
6. 为什么哈希桶链表过长会退化？何时转换为红黑树？
7. 是否存在直接由红黑树实现的 Map？它与 HashMap 的差别、复杂度和适用场景是什么？
8. 红黑树是什么？请说明其结构与性质。
9. HashMap 与基于红黑树的 Map 在查找、插入、删除上的性能差异是什么？
10. 当一个 value 很大且需被多个索引访问时，如何避免重复存储、节省空间？
11. 完成“第 K 大元素”类题目，要求基于快速选择 / 快排分区实现。
12. 快速选择的分区过程是什么？第一轮后如何决定递归 / 迭代哪一侧？
13. 代码报错原因是什么？如何验证算法正确性？

操作系统与网络

1. 什么是 OOM？它与内存泄漏有什么区别？
2. 内存总量有限但程序 / 文件可超过物理内存，为什么不一定 OOM？何时会发生 OOM？
3. 什么是内存泄漏？
4. 进程、线程、协程分别是什么？哪个是资源分配单位、哪个是调度单位？
5. 进程上下文切换做了什么？涉及哪些寄存器 / 上下文信息？
6. 什么是虚拟内存和物理内存？
7. 虚拟地址如何映射到物理地址？页表的作用是什么？
8. 什么是死锁？
9. 死锁产生的四个必要条件是什么？
10. 如何破坏死锁条件、避免或解决死锁？
11. 常见 I/O 模型有哪些？
12. 讲一下 TCP 三次握手。
13. TCP 拥塞控制是什么？四个阶段是什么？

数据库、缓存与分布式

1. 事务的 ACID 特性是什么？
2. 数据库四种隔离级别是什么？
3. 脏读、不可重复读、幻读分别是什么？
4. 各隔离级别分别会出现哪些问题、能解决到什么程度？
5. Redis 缓存穿透、击穿、雪崩分别是什么？如何解决？
6. Redis 用过哪些数据结构？各自适用什么场景？
7. ZSet 的实现原理是什么？
8. 什么是 CAP 理论？C、A、P 分别代表什么？
9. 为什么三者不能同时满足？实际业务如何选择 CP / AP？

设计模式与微服务

1. 项目中用过哪些设计模式？请以实际业务说明。
2. 什么是责任链模式？适合解决什么问题？
3. 还了解哪些常用设计模式？
4. 什么是观察者模式？
5. 什么是适配器模式？
6. 装饰器模式是什么？它与适配器模式有什么区别？
7. 服务熔断和服务降级分别是什么？有什么区别？

反问

1. 你有什么问题想问？