工行软开北京 体检

阿里云暑期实习面经（阿里云C++二面面经）写面经攒人品。面试官先介绍了一下业务，然后让介绍了一下项目1.智能指针2.栈和堆的区别3.c++和c的不同4.用const的目的5.指针和数组的区别6.重载和重写的区别7.定义指针时要注意的问题8.c++内存分配9.new/delete和malloc/free的联系及区别10.c++是类型安全的语言吗（面试官提到了动态联编和静态联编）11.main函数前会有其他函数语句被执行吗12.虚函数实现13.tls握手14.手撕算法冒泡排序了解了一些密码学的相关知识，后面就属于聊天了。面试官依旧人很好，给予了很积极的反馈，说了一下笔试的问题，给了一些建议。---...

12.11日开始，每日拉满附上简历还是不能放弃，每日拉满即可，剩下的就交给时间，工作再忙也要抽出点时间投简历啊！今天开始不能断更了啊喂(，调整一下能量！12.12简历更新

第一次面试某大厂，HR问我："有分布式经验吗？" 我tm连Redis都没摸过，但想起学长教的"面试三板斧"，张口就来："虽然没实战过，但我研究过CAP理论，还自己搭过三台虚拟机模拟集群！" ——其实就是在宿舍用VirtualBox开了三个Ubuntu，ping通就截图发朋友圈装逼。

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...