Questions d'entretien ByteDance

Sur quoi portent les entretiens chez ByteDance

Questions d'entretien courantes chez ByteDance

• Quelle est la mission de ByteDance et comment influence-t-elle votre travail ?
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Mission: inspire creativity and enrich life
  • Focus on user-generated content and AI
  • Influence: drives innovation and long-term thinking
  • Emphasis on data-driven decisions
  • Encourages bold experimentation

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  La mission de ByteDance est d'inspirer la créativité et d'enrichir la vie ("Inspire Creativity, Enrich Life"). Cela influence directement mon travail en mettant l'accent sur l'innovation continue et l'impact utilisateur. Par exemple, dans le développement du fil de recommandation, je priorise la qualité du contenu et la pertinence personnalisée, en utilisant des algorithmes d'apprentissage profond pour améliorer l'engagement. Cette mission encourage également la prise de risques calculés : je peux proposer des expériences audacieuses comme l'ajout de nouvelles fonctionnalités de recommandation, même avec des données incomplètes. Au quotidien, je garde à l'esprit que chaque décision technique doit servir à offrir une expérience créative et enrichissante à des millions d'utilisateurs.

• Implémentez une fonction pour sérialiser et désérialiser un arbre binaire.
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Serialize to string using preorder traversal
  • Handle None/null nodes with a marker
  • Deserialize by reading tokens and recursion
  • Time O(n), space O(n)
  • Alternative: level-order but less common

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  L'idée est d'utiliser un parcours préfixé pour sérialiser et désérialiser. Pour la sérialisation, on effectue un parcours préordre où chaque nœud est converti en chaîne, et '#' représente None. Les nœuds sont séparés par une virgule. Pour la désérialisation, on utilise une file d'attente de tokens et on reconstruit récursivement l'arbre. La complexité temporelle est O(n) où n est le nombre de nœuds, et spatiale O(n) pour la récursion et la file. Un piège courant est d'oublier de gérer correctement les nœuds vides lors de la reconstruction. Voici l'implémentation en Python.

  class TreeNode:
      def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
          self.val = val
          self.left = left
          self.right = right
  
  class Codec:
      def serialize(self, root):
          def dfs(node):
              if not node:
                  return '#'
              return str(node.val) + ',' + dfs(node.left) + ',' + dfs(node.right)
          return dfs(root)
  
      def deserialize(self, data):
          tokens = data.split(',')
          self.idx = 0
          def dfs():
              if self.idx >= len(tokens):
                  return None
              val = tokens[self.idx]
              self.idx += 1
              if val == '#':
                  return None
              node = TreeNode(int(val))
              node.left = dfs()
              node.right = dfs()
              return node
          return dfs()

• Concevez le fil de recommandation de TikTok à un niveau élevé, en couvrant le flux de données et la personnalisation.
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Ingestion: user interactions, videos metadata
  • Feature engineering: user profile, video embeddings
  • Model: collaborative filtering + content-based, e.g. W&D, DLRM
  • Candidate generation: approximate nearest neighbor (ANN) search
  • Ranking: deep neural network with multiple objectives
  • Real-time personalization with online learning

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  Le fil de recommandation de TikTok est conçu en plusieurs étapes. D'abord, les données d'interaction utilisateur (likes, partages, temps de visionnage) sont ingérées via Kafka en temps réel. Un système de feature engineering extrait des embeddings utilisateur et vidéo à l'aide de modèles pré-entraînés comme MoCo ou CLIP. Pour la génération de candidats, on utilise une recherche Approximate Nearest Neighbor sur des embeddings vidéo, avec des index comme Faiss, pour obtenir des milliers de candidats. Ensuite, un réseau profond (Wide & Deep, DLRM) effectue un classement personnalisé en fonction de multiples objectifs (taux de clic, temps de session, etc.). Enfin, un système d'apprentissage en ligne met à jour les modèles continuellement pour refléter les préférences changeantes. Le goulot d'étranglement principal est la latence du modèle de ranking, souvent résolue par des modèles légers et du pruning. On traite ainsi une cinquantaine de milliards de requêtes par jour.

• Décrivez une fois où vous avez dû prendre une décision avec des données incomplètes. Comment avez-vous procédé ?
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • STAR method: Situation, Task, Action, Result
  • Situation: projet avec délai serré et métriques partielles
  • Action: formulation d'hypothèses, prototypage rapide, tests A/B
  • Utilisation de données historiques et de benchmarks
  • Résultat: décision prise avec mesure de l'incertitude

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  Lors d'un projet d'optimisation de la latence du fil d'actualité, nous disposions de métriques partielles (couverture réseau seulement). Situation : le délai était serré et il fallait choisir entre deux architectures. Tâche : décider si on passait du polling au push notifications. Action : j'ai formulé des hypothèses sur la charge attendue en utilisant des données historiques d'usage et un prototype rapide. J'ai également effectué des benchmarks sur un petit sous-ensemble d'utilisateurs pour valider la latence. Résultat : j'ai choisi une approche hybride (push avec fallback polling) qui a réduit la latence de 40% sans surcharger les serveurs. Cette décision a intégré l'incertitude en prévoyant des mécanismes de rollback.

• Étant donné un tableau d'entiers, trouvez le plus long sous-tableau dont la somme est k.
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Use prefix sum with hashmap
  • HashMap stores first occurrence of sum
  • Iterate, compute prefix sum, check prefix - k in map
  • Update max length when found
  • Time O(n), space O(n)

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  L'approche classique utilise une somme cumulée et une table de hachage. On parcourt le tableau en calculant la somme cumulée 'prefix'. On stocke dans un dictionnaire la première occurrence de chaque somme. Pour chaque préfixe, on vérifie si préfixe - k a été vu : si oui, la longueur du sous-tableau est indice_courant - premier_indice. On met à jour la longueur maximale. On initialise le dictionnaire avec {0: -1} pour gérer les sous-tableaux commençant à l'index 0. Complexité temporelle O(n), spatiale O(n). Un piège fréquent est de ne pas écraser les indices existants pour garder le plus ancien. Voici l'implémentation en Python.

  def longest_subarray_sum_k(nums, k):
      prefix_sum = 0
      sum_index = {0: -1}
      max_len = 0
      for i, num in enumerate(nums):
          prefix_sum += num
          if prefix_sum - k in sum_index:
              length = i - sum_index[prefix_sum - k]
              max_len = max(max_len, length)
          if prefix_sum not in sum_index:  # keep earliest occurrence
              sum_index[prefix_sum] = i
      return max_len

• Comment géreriez-vous un incident critique de production ayant un impact généralisé ?
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Immediate containment: isolate impact, rollback
  • Communication: assign incident commander, status page
  • Diagnosis: metrics, logs, traces, monitoring
  • Mitigation: hotfix, feature flag, scale up
  • Post-mortem: root cause analysis, action items

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  Lors d'un incident critique à grande échelle, la priorité est de rétablir le service. D'abord, j'isole le problème en activant un rollback de la dernière version ou en utilisant un feature toggle pour désactiver la fonctionnalité problématique. Ensuite, je communique via le canal d'incident (ex: PagerDuty) et crée un statut public (avec statut page). Je désigne un incident commander qui coordonne les actions. En parallèle, j'analyse les métriques (CPU, latence, erreurs) et les logs distribués pour identifier la cause racine. Pour la mitigation, je peux appliquer un correctif rapide ou augmenter temporairement les capacités (auto-scaling). Une fois le service rétabli, je mène une analyse post-mortem : timeline, causes, actions correctives (ex: tests de résilience, perf tests). L'objectif est d'éviter la récurrence tout en minimisant le temps d'impact.

• Concevez un service de raccourcissement d'URL comme bit.ly avec 10 millions d'écritures par jour.
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Requirements: generate short URL, redirect, scalable
  • Key components: API gateway, hash service, DB (sharded), cache
  • Data flow: request comes, hash computed (base62), stored, redirect
  • Scaling: shard DB by hash prefix, use cache (Redis) for hot URLs
  • Bottlenecks: DB write contention, read-heavy workload

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  Pour un service de raccourcissement d'URL avec 10 millions d'écritures par jour, on conçoit un système distribué. Les besoins : générer un code unique, rediriger, résister à la charge. Architecture : une API Gateway reçoit les requêtes ; un service de hachage génère un code aléatoire (base62, 6-8 caractères) ; on vérifie l'unicité via une base de données partitionnée (sharding par préfixe du code). Pour les lectures (redirections), on utilise un cache Redis en mémoire avec TTL pour les URLs populaires. Le flux : écriture → insertion DB en lot pour réduire la contention ; lecture → cache hit (90%) ou DB miss. On utilise aussi un service de réservation de codes pour éviter les collisions. Le goulot d'étranglement est l'écriture DB : on sharde sur 16 nœuds MySQL avec réplication. Pour les 10M écritures/jour (≈115 écrits/s), on peut aussi utiliser un buffer Kafka pour l'écriture asynchrone. Le système peut également compter les clics avec un pipeline de données (Flume/Kafka).

• Expliquez un projet que vous avez dirigé et qui a considérablement amélioré les performances ou l'engagement des utilisateurs.
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Context: feature with low engagement, team understaffed
  • Action: identified key metric (session length), prototyped A/B test
  • Implementation: optimized recommendation model using reinforcement learning
  • Result: 15% increase in session length, 20% more likes
  • Lessons: data-driven, iterative, cross-functional collaboration

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  J'ai dirigé un projet pour améliorer l'engagement sur la page de découverte d'une application sociale. La situation initiale montrait un faible temps de session et peu d'interactions. Avec mon équipe de trois ingénieurs, nous avons défini un objectif clair : augmenter la durée moyenne de session de 10%. Nous avons analysé les données d'utilisation et constaté que les recommandations n'étaient pas personnalisées. J'ai proposé de passer d'un modèle de popularité à un système de recommandation basé sur l'apprentissage par renforcement (RL). L'action a consisté à prototyper un modèle simple en utilisant des logs d'interaction, puis à le tester via un A/B test sur 5% des utilisateurs. Après validation, nous l'avons déployé progressivement. Résultat : la durée de session a augmenté de 15% et le nombre de likes de 20%. Ce projet m'a appris l'importance de l'itération rapide et de la collaboration avec les équipes data et produit.

Conseils pour se préparer

• Entraînez-vous à coder sur un tableau blanc ou un éditeur de texte simple sans auto-complétion pour simuler l'environnement d'entretien.
• Étudiez les produits principaux de ByteDance (TikTok, Douyin, Lark) et réfléchissez à leurs défis de mise à l'échelle.
• Préparez des réponses structurées aux questions comportementales en utilisant la méthode STAR, en mettant en avant la prise en charge et les résultats.
• Pour la conception de systèmes, entraînez-vous à dessiner des diagrammes d'architecture et à discuter des compromis (par exemple, cohérence vs disponibilité).
• Révisez les principes culturels de ByteDance et soyez prêt à donner des exemples de la façon dont vous les incarnez.

Questions fréquentes