最近刚走完 TikTok 26 Summer SDE Intern 的面试流程，最终顺利过了二轮，前几天刚收到 positive feedback。趁记忆还比较新，把整个 timeline、面试内容和一些感受整理出来，希望能帮到后面准备 TT 的同学。
先说结论：TikTok 面试真的很看基础 + 简历真实性 + coding 手速。
没有遇到 OA，直接约 technical interview，但两轮下来明显感觉他们很喜欢深挖项目，而且问得非常细，很多人以为只刷题就够了，其实八股和项目表达同样重要。
整体时间线
- 1月投递简历
- 3月初收到面试邀约（无OA，这点让我挺惊喜的）
- 3.16 一面（50分钟）
- 3.20 收到下一轮通知
- 3.27 二面（45分钟）
- 4.20 收到HR邮件，感谢我的参与和努力
整个流程节奏很快，从一面到二面只隔了几天，体验感不错。
一面
面试官很nice，全程英文沟通，语速适中。一开始经典Introduce yourself，然后针对简历挖得非常细（前后端项目都问到了），边挖边穿插问相关八股文。
简历深挖 + 八股部分（前后端都有涉及）：
- 项目细节问得很深，技术选型、遇到的问题、怎么解决的都聊了。
- 网络和前端相关八股集中问了大概10分钟：
- V8引擎的垃圾回收（GC）机制
- Browser rendering pipeline（浏览器渲染流水线）
- TCP握手失败的处理方式
- 还有几道前后端相关的（具体记不太清了，一共5-6道）
我提前复习了浏览器原理和网络基础，回答得比较顺畅。
Coding： 经典母题 LeetCode 146 LRU Cache，题目套了个马甲（设计一个缓存），没有明确规定get/put的时间复杂度要求。 我直接用 HashMap + Doubly Linked List 的最优解，写得比较快，写完跑了几个例子，面试官表示OK。 然后有个follow-up，对put方法做了小改动，我快速调整了逻辑，也顺利过了。
最后5分钟闲聊，聊了AI工具在开发中的使用、如何保障代码质量。面试官提到TikTok内部似乎不让用Claude，他们主要用Trae之类的工具，挺有意思的。
一面结束感觉整体发挥稳定，简历和coding部分都过得比较扎实。
二面
亚裔面试官，面试官声音特别舒服，开场直接进入硬核八股，没有太多寒暄，共45分钟。
八股部分：
- 问题比较硬核，有一道没太听懂（可能是网络或系统相关），我直接问了，面试官耐心解释了两次，但还是没完全get到，他就很nice地跳过了。
- 因为简历前端主要用TypeScript，后面被针对性问了TS相关问题（类型系统、泛型、接口 vs 类型别名、实际项目中怎么用TS提升代码健壮性等），聊了大概几分钟。
- 然后花了10分钟左右问我的Co-Op经历：具体职责、上线App Store过程中我参与了哪些部分（需求分析、开发、测试、发布流程等）。我结合项目真实经历回答，面试官听得很认真。
Coding： LeetCode 424 Longest Repeating Character Replacement（最长重复字符替换），一道比较经典的滑动窗口字符串题。 题目描述清晰，我用滑动窗口 + 字符计数（维护窗口内最多字符出现次数）快速写完，时间复杂度O(n)，面试官没给follow-up，顺利通过。
最后闲聊环节，面试官问我要不要feedback，我也给了些积极反馈。
总结 & 经验分享
- 简历准备：一定要把前后端项目细节吃透，面试官挖简历会很细，技术选型、痛点、解决方案都要能讲清楚。
- 八股：网络（TCP/HTTP）、浏览器原理（渲染流水线、V8 GC）、TypeScript 是高频点。建议结合实际项目讲，不要死记硬背。
- Coding：
- LRU Cache：HashMap + 双向链表是标配，写的时候注意边界和follow-up。
- 字符串滑动窗口题（如424）：掌握“窗口内最多字符出现次数 + k次替换”的核心思路，代码要干净。
- 沟通：听不懂就直接问，面试官普遍比较nice。英文表达清晰、逻辑清楚最重要。
- AI工具：可以聊聊你怎么用AI辅助开发，但也要强调自己对代码质量的把控（TikTok内部有自己的工具链）。
- 心态：整个过程节奏快、面试官专业，收获很大。即使最终是感谢信，也是一次很好的锻炼。
额外提醒（给准备大厂 / FAANG 的同学）：
TikTok 这类公司对 OA 和后续面试表现要求都挺高，尤其是 HackerRank、牛客、CodeSignal 这类笔试平台，很多时候差一个 edge case 就可能挂掉。
如果你在 OA 阶段想更稳一点，或者 VO / 面试时需要实时思路提示，可以了解一下 ProgramHelp：
- OA 辅助：HackerRank、牛客、CodeSignal 等平台支持
- 面试辅助：算法 / 系统设计 / BQ 实时提示
- 模拟面试：提前查漏补缺，熟悉高频题
- 简历优化 / 求职辅导：适合整体提升准备效率
ProgramHelp做大厂面试相关 support 比较久，TikTok、Amazon、Meta、Google 等案例也比较多。
总体来说，TikTok 面试体验还是不错的，技术氛围很强，比较看重基础和临场发挥。希望这篇分享能给准备 2026 / 2027 Summer 的同学一些参考，祝大家好运，早日上岸！
