双9硕士48场暑期面试血泪总结：传统后端已死，赶紧转行大模型
个人情况
BG：26届本硕双9，两篇CCF-C（很水），Java后端
实习面试情况
- 腾讯8️⃣面：ieg 1面，cdg 1面，wxg 1面，csig 1面, teg 2面，腾讯音乐2面
腾讯至今仍然未能进入3面，腾讯面试难度部门差异极大，wxg一面直接跪了，上来三道题，有一道涉及到贝叶斯概率，teg相对就简单很多，但即使是算法手撕出来，优化也撕出来的情况下，teg二面仍然是挂。腾讯音乐1面相当基础温和，二面的时候抓住大模型和深度学习狠狠问，一点后端没问，仍然不理解面后台开发岗问的全是算法原理意义何在，遂挂。腾讯秋招再战了。
- 阿里云9️⃣面：可观测3面 弹性计算1面 云网络3面+hr面+换部门1面 oc
阿里云提前批面了可观测的3轮，弹性计算的1轮以及云网络的2轮。开系统后填了云网络为第一志愿。一轮终面+hr面后结束。意向前打电话说可以选base，选杭州后说组里不在杭州需要换部门加面，遂加面后oc。
阿里云的面试周期属实是太长，第一场从2.19号开始，直到4.8才收到意向，但阿里系的面试强度总体上来说很温和，个人觉得难度是要比其他厂低很多的。
- 淘天1️⃣面 ：业务技术1面 其余志愿简历秒流转秒挂
淘天在面天猫业务技术一面之后面试官说 “你的基础不错，好好准备二面”。但是一周之后再看挂了。。简历流转到其他志愿后都是秒流转秒挂，个人觉得可能和笔试有关，淘天笔试只a了一道，第二题测试用例都通过，但是提交就是爆0，这份笔试成绩似乎会沿用到秋招，校招应该是真无缘淘天了
- 百度5️⃣面 ：度小满3面oc 百度大模型后端2面
度小满面试强度中规中矩，问题和算法都比较基础。但是oc的太早了，2月末的时候已经oc了，只能拒掉了。后续3月底的时候投了百度大模型后端，1面仍然是正常的后端问题，2面开始抽象，又开始问一些深度学习和算法。。和腾讯音乐二面殊途同归了，后续无消息
- 微软2️⃣面
之前有在微软实习过，个人是不太考虑暑期实习和秋招去微软的，一方面是成长性和政策的问题，一方面是技术栈与国内互联网过分脱节的问题。微软面试是基本🈚️八股的，面试相较国内互联网简单很多。二面时候算法题并不太常规，在面试官提示下写出来了，二面之后没有消息。
- 美团4️⃣面：酒旅2面 内容生产2面 oc
酒旅业务是很好的业务，C端和B端都涉及，和一面面试官聊的很好，但是二面的时候女面试官似乎并不太能抓住自己简历里的重点，自己反复解释之后仍然不明白自己的项目，后续是3道题，一道sql，一道判断，一道算法。只A了算法题，sql和判断没有写出来，遂挂
内容生产B端为主，两轮面试基本上会围绕稳定性建设方面聊的多一些，二面面试官同样对大模型很感兴趣，聊了很多function call，MCP之类的东西，最后写题也是想看我怎么来使用大模型编程写一个小项目，总体比较愉快，后续oc
- 作业帮1️⃣面
是二月初投的用来练手的，初期可能准备不太充分，遂挂
- 虾皮2️⃣面
也是初期投的用来练手的，每一轮都是上来先做一道题，题并不常规，是和他们的搜索业务有关的场景题，第二轮面试没有做出来，遂挂
- 字节5️⃣面：豆包3面 飞书2面
豆包是flow部门下的组，这个组目前看来发展很好，是很有前景的一个组。也是自己最想去的组。面试强度很大，问的东西很底层，二面之后通知通过，约三面，但hr说是二面面试官对我基础不放心，加面的一场，也就是说如果顺利通过的话实习就要五轮面试（4轮技术面+hr面）。三面在我自己看来仍然是正常发挥，可以答上80-90%的问题，算法题a了。但还是挂了，秋招再战！
飞书是做视频会议的组，面试强度要比豆包低很多，但二面之后也没有消息了。
- 快手1️⃣面
是做内部ai工具的组，个人感觉并不是很核心，1面之后主动结束掉了。
- 爱奇艺1️⃣面
是做大数据平台的后端，面试较轻松，常规八股和题，1面之后没有消息。
- MiniMax1️⃣面
面试官问的问题很抽象，也很不耐烦，虽然算法a了，但是感觉和面试官相当不契合，2天后收到感谢信。
- 爱学习1️⃣面
这个暑期实习以来最想喷的一个公司。女面试官非常不尊重人，也非常喜欢羞辱人，非常像吃到了时代红利的初中中年副科女老师，异常傲慢。中间随意出去打电话，羞辱实习过分简单，羞辱代码水平差，各种羞辱。面试中间已经不想说话了，保持微笑都会被骂。之前有专门写一篇文章来讲，后续发现至少有两个同学和我遇到的是同一个面试官，也是经历了相同的羞辱，但是hr态度是很好的，疯狂和我道歉和处理，个人觉得有些面试官是真的不配当面试官，无论是水平还是人品。
- 蚂蚁2️⃣面
一面沿袭了阿里系面试温和的传统，更多是在交流，但能感觉到面试官水平还是很高的，思维很灵活。二面的时候是超级计算部门的面试官来面，部门以底层的东西为主，更多是cpp，但不知道为什么会来面我闸瓦仔，只能聊一些语言之外的东西，面试官很想问底层，但是问不了，双方做的东西太错峰了。。。 二面之后仍然在等hr面，依然在流程中
- 京东2️⃣面
京东面试的部门是京东云的隐私计算部门，一面面试官更多是在了解自己的基本情况，包括后端和算法的理解，2面面也是比较温和，聊天为主，但个人觉得可能是kpi或者部门还是想要既懂开发又懂算法的同学，一周后挂
- 饿了么2️⃣面+hr面 oc
饿了么2面仍然无算法，更多是围绕项目讨论，难度中规中矩，是做toC的业务，涉及到三高。
总结
个人并不太建议再入传统互联网后端了，如果有算法背景可以尽量做算法。大模型或者其他算法方向无论是面试难度还是机会还是起薪，都要优于传统后端。甚至目前后端引以为傲的的hc都并不一定有算法多。
时代滚滚向前，当一个新方向产生的时候，是供小于求的，这种情况下机遇是很大的，上车难度是很低的，错过之后是很难再在恰当的时机再有的。后端目前的面试个人觉得是很畸形的，对源码的拷打也好，对coding难度的一再拔高也好，本质上还是供远大于求，优中选优，甚至在面试时候会搬出机器学习、深度学习和LLM的东西来问。反观供远小于求的客户端方向，面试相较要温和很多，完全接受无相关基础直接转。个人觉得，顺势而为才是最应该去做的。
面试官的能力和风格差异极大，有的只问基础，有的只考察你的思维是否够敏捷。有的会很容易就理解你实习中做的工作，哪怕他之间并没有做过。有的哪怕你反复解释仍然没有办法让对方get到。个人觉得自身能力是一方面，在面试中如何迅速抓住面试官性格和当前状态来让面试顺利推进是不亚于自身能力的另一方面。比如很多面试其实对于面试官来说是额外的任务，抽出时间面试对自己并没有什么好处，很多时候处于疲惫的状态，能迅速的通过一些点让面试官感兴趣或者和自己产生沟通的欲望是很重要的一件事。因为很多时候，良性的沟通是能让人恢复精力的方法。比如在你经历一场愉快的面试后，会有放松愉悦的感觉，但当一场处处回答不上来的面试后，人的状态也只会变差。对于面试官亦是如此。
，课题组也不是做大模型的，单靠个人的力量我感觉太难了
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