当 DeepSeek 作为面试官来招聘应届毕业生时，它会如何进行面试呢？

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当 DeepSeek 作为面试官来招聘应届毕业生时，它会如何进行面试的呢？当我们把这个问题提给 DeepSeek：

如果你是一位音视频技术方向的面试官，现在需要针对应届毕业生进行招聘面试，请完成下面 3 个任务：

• 1、你会考察这些即将毕业的应聘者哪些问题？
• 2、你为什么会考察这些问题？
• 3、你对他们有哪些找工作方面的建议？

DeepSeek 这位面试官是这样思考的：

好的，我现在需要处理用户提出的三个任务。用户希望我模拟一位音视频技术方向的面试官，对应届毕业生进行招聘面试，然后回答考察的问题、原因以及建议。首先，我需要理清每个任务的具体要求和背后的需求。

任务一要求列举考察的问题。我需要确定这些问题的范围，既包括基础知识，也要有实际应用的问题。对于应届生而言，基础可能比经验更重要，所以应该涵盖音视频协议、编解码、同步机制、优化策略等方面。比如，RTMP和RTSP的区别，H.264的格式差异，音视频同步方法等。同时，还要考察他们对工具和框架的了解，比如FFmpeg和SDL的使用。

任务二要解释为什么选择这些问题。这时我需要考虑面试官的核心需求：评估应聘者的技术基础、问题解决能力和行业敏感度。基础问题确保他们具备必要的理论知识，应用问题看他们能否将理论转化为实践。此外，行业发展的趋势相关问题能看出他们是否对行业有关注，是否有持续学习的意愿。

任务三则是给出建议，这里我需要从求职准备、面试技巧和行业认知三个方面入手。应届生可能需要更多的项目经验，所以建议他们通过开源项目积累经验。同时，准备作品集和模拟面试问题可以帮助他们更好地展现能力。关注行业动态和加入社群则是长期发展的建议。

现在需要考虑用户的身份是应届毕业生，他们可能在项目经验上有限，因此问题设计需要不过于依赖实际工作经验，而是侧重基础知识和解决问题的能力。另外，用户作为面试官，可能希望找到既有潜力又能快速上手的新人，因此在问题设置上应兼顾理论和应用。

可能用户没有提到的深层需求是希望了解如何区分优秀毕业生和普通应聘者。因此，问题需要有一定难度梯度，既有基础题也有挑战性的实际问题，以此考察应聘者的深度和广度。

接下来，整理每个任务的结构，确保逻辑清晰，涵盖各个方面。需要检查是否有遗漏的关键点，比如对新兴技术的了解，如AV1、H.266，这也是行业趋势。此外，代码实操能力也是重点，是否涉及具体的转换或优化实现。

在建议部分，要具体可行，比如如何通过开源项目提升技能，推荐哪些社群或资源。避免泛泛而谈，给出实际可操作的步骤，这对应届生更有帮助。

最后，确保回答的结构符合要求，分点明确，用适当的例子或具体问题来支撑每个考察点，这样用户作为面试官能清楚每个问题的目的和评估标准。

下面是 DeepSeek 思考之后针对上面的问题给出的解答：

一、考察问题方向

以下是针对应届生的音视频技术专项核心问题（按技术模块分类），既覆盖基础知识也考验实际问题拆解能力：

1、协议与基础理论

• 「RTMP、RTSP、HLS 协议区别及各自适用的场景」
  • 考察点：对流媒体协议底层传输逻辑（TCP/UDP）、时延特性、浏览器兼容性的理解。
• 「H.264 的 SPS/PPS 参数作用？如果收到多个 SPS/PPS 该怎么处理？」
  • 考察点：对码流关键字段的认知，以及工程实践中的码流容错意识。
• 「音视频同步如何实现？如果音频比视频快 2 秒，怎么校正？」
  • 考察点：时间戳对齐方式和动态校正策略（如丢帧或调速）。

2、编解码与数据处理

• 「如何把 YUV420 帧转换成 RGB24 格式？（手写伪代码）」
  • 考察点：图像处理基础、内存排布理解和算法优化思路（如转置优化、SIMD 指令）。
• 「硬解和软解的差异？iOS 平台的 VideoToolbox 解码流程是怎样的？」
  • 考察点：硬件加速原理、平台特性（如 MediaCodec 的双缓冲机制）。
• 「WebRTC的NACK、FEC重传机制适用于哪些弱网场景？」
  • 考察点：网络抗丢包的核心技术原理与应用场景取舍。

3、调优与实战问题

• 「直播首屏卡顿如何优化？（从 GOP 缓存、CDN 调度、客户端预加载切入）」
  • 考察点：端到端全链路问题定位能力与技术选型思维。
• 「设计一个低延迟的万人直播系统，需要考虑哪些核心技术点？」
  • 考察点：架构设计能力（如边缘计算、SRT 协议、QUIC 传输等）。

二、考察原因分析

1、技术基本面筛选

• 音视频领域协议和基础概念（如 H.264 Profile、PTS 生成）是日常开发的基石，错误认知会导致严重事故；
• 实际代码能力验证：例如 YUV 转 RGB 代码逻辑反映候选人是否熟悉图像底层处理（颜色空间计算、内存对齐）。

2、工程思维与场景适配

• 弱网、高并发等场景问题需候选人结合多维度技术组合（如拥塞控制+编码分层）提出方案，而非单一答案；
• 对开源库（如 FFmpeg 的 AVPacket 队列管理）的掌握程度，直接影响开发效率与排查问题的能力。

3、技术敏感度与学习潜力

• 针对新技术趋势（如 WebCodecs API、AV1 硬件解码支持）的理解，可判断其学习主动性和前沿技术跟踪能力；
• 对音视频行业痛点的认知（如RTC教育场景的唇音同步问题）体现业务场景结合能力。

三、应届生求职建议

1、技术能力提升

• 死磕基础：深入理解音视频核心栈（采集→编码→传输→渲染），用 Wireshark 抓包分析 RTMP 交互流程；
• 项目背书：自制小型音视频工具（如屏幕录制/播放器），突出关键技术的实现细节（如 FFmpeg 滤镜链设计）；
• 开源贡献：参与 WebRTC、FFmpeg 社区的 Issue 修复或文档优化（即使微小代码提交也能显著加分）。

2、面试策略

• 问题拆解原则：遇到复杂问题（如“如何降低直播延迟”）时，先分模块拆解（协议层→传输层→渲染层），再逐步细化；
• 代码深挖准备：对简历中的项目代码需达到“每一行都能解释清楚”的程度（例如音频重采样为什么要用 SWRContext）；
• 场景模拟问答：提前练习高概率考题（如音画同步、内存泄漏排查），用流程图或公式辅助表达逻辑。

3、职业发展意识

• 垂直领域深耕：选择细分方向（如编解码算法、RTC 引擎开发）并构建知识体系，避免泛泛而谈；
• 技术嗅觉培养：关注关键行业活动（如 LiveVideoStack、MSU 编解码器大赛）和技术大牛的公开分享；
• 硬实力外显：将技术成果整理成博客或 GitHub 项目，用数据量化优化效果（如“首帧耗时从 800ms 降至 200ms”）。

总结

音视频领域的校招竞争激烈，候选人需在扎实的基础能力与场景化工程思维之间找到平衡点。技术深度（例如从 H.264 的 CABAC 熵编码推导到芯片级优化）和主动解决问题的态度（如通过开源项目证明实力）往往是突围关键。

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