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面试官：你还有什么想问的吗？ 我：什么时候给我发offer？↑如果你不是很想要这份工作，也可以像我这样问。关于反问环节，很多朋友应该很迷惑，“我真没什么想问的，但是不问有点尴尬，要不问点啥吧？”我也是从这个阶段开始的，但是在我面试了众多公司的AI算法工程师后，还是总结出一些规律。我们应该先明确的是——反问环节对我们的帮助有哪些。首先，通过提问，我们可以直接或间接地获取信息。这个信息包括但不限于： 1.公司产品线，这个是相对容易问到的，例如“我了解到我们公司有xx产品，我想问下您具体是负责哪个业务的？”这个问题是一个不会出错的问题，主要是帮我们判断“这个公司做的事我真的感兴趣吗”，以及引出后续的...

零实习进大厂，本质上是因为他们的简历证明了他们不需要通过实习来证明能力。很多同学在大二大三就参加过ACM-ICPC等顶级算法竞赛，拿过金银牌，这种含金量远超一份在大厂里偶尔修修边角的实习经历。面试官在招人时，逻辑非常简单：实习经历是证明“你做过类似的事”，而竞赛成绩和高质量的开源项目证明的是“你具备极强的学习和解决问题的潜力”。在大厂看来，潜力往往比经验更值钱，因为经验可以积累，但那种极客般的敏锐度是很难培养出来的。

校招薪资350w，朴实无华的广告词，简简单单，怕是史上最大校招薪资。、半只脚已经踏入财富自由的大门，在这个饱和的时代，究竟是谁在创造神校招薪资的巅峰，绝对的王者！

AI 时代的工作与传统时代的异同，从来不是简单的效率高低，而是工作能力的价值重构；有人说 AI 会取代程序员，这话未免有些过于绝对，但 懂 AI 的程序员会取代不懂 AI 的程序员，却是不争的未来趋势。传统时代的工作，拼的是熟练度和经验积累—— 程序员靠着日复一日的敲码、踩坑，沉淀总结下解决问题的方法论，从 CRUD 到架构设计，每一步都靠亲手摸索，慢却扎实，思考的过程藏在每一行手写的代码里。那时的核心竞争力，是把事做好的硬本领，是从 0 到 1 解决问题的独立思考能力。而 AI 时代的工作，拼的是驾驭工具的能力和筛选价值的判断力。AI 能一键生成代码、快速排查 bug、甚至搭建基础架构，把程...