大数据专业专升本

请简单介绍个人基本情况、学历背景与研究方向。考察计算机专业基础：计算机网络、操作系统、网络安全相关知识点（网关、路由、Linux 启动流程、常用命令、Web 攻击手段等）。详细说说过往项目经历，尤其负责模块、技术方案、难点解决与并发优化细节。日常课外学习内容、自主学习方向及技术实践成果。为什么选择应聘技术服务工程师岗位，职业规划是什么。目前拿到哪些公司 offer、还投递了哪些同类岗位。通过什么渠道了解到深信服，为什么想来本公司。家庭情况、籍贯、婚恋状况，是否接受异地工作、长期出差。对岗位工作内容、强度的认知与适应能力。自身从事技术服务岗位的核心优势是什么。是否有需要反问的问题（面试结尾）。

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

为啥都没人鸟我哇各位大佬帮忙看看简历

频率最高的是"熟练掌握XXX"。Java、Python、React，熟练掌握三个，实际上每个都是用的时候查文档，不用就忘。有个朋友写了"熟练掌握机器学习算法"，面试官让他手推一下梯度下降，他说"这个我一般用sklearn调包"，当场凉凉。第二高频是"独立负责"。实际上是跟着mentor做，mentor出了60%的方案，他负责敲代码和调bug。说独立负责也没说错，就是有点……放大了自己的贡献。最绝的是我一个朋友，简历写了"具备优秀的团队协作能力"。面试官问他举个例子，他想了半天说"我在群...