“反问”到底该问点啥??——技术岗反问环节避坑指南

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50多个公司的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,但不要直接问“我们公司是做什么产品的”,建议还是面试前大致了解一下,反问环节可以问“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”,以及引出后续的问题。

2.岗位职责(技术面),这个是很推荐大家去问的一个问题,也容易问到,需要结合刚才问面试官的“负责哪个业务”继续探讨,比如“我这个岗位主要负责解决什么问题?目前的业务痛点是什么?一般考虑使用什么技术进行解决?”既体现出你对公司业务的感兴趣,又能一定程度上接触到该行业的产品思维;即便最后没有通过,你也可以获得一些新的视角,可以用于后续同行业公司的面试。当然,不要只问,可以表现出你对这个任务有过研究:“我之前看到有xx解决方案,我们有尝试过吗?效果怎样?”,当然这个仅限于技术面,你和HR聊这些,他大概率是不知道的,也会觉得你蛮奇怪(这人咋一面二面的时候不问?)。

3.面试官对我们的印象,这个看运气。碰到比较有水平且愿意指点你的面试官,可能会评价你几句,顺便给出一些建议,不过仅供参考,可能仅限于该公司的该岗位。就拿NLP算法工程师来说,有些公司用大模型,有些公司用机器学习,有些甚至还问AI infra,虽然公司和公司不一样,但我们面的多了可以总结出共性,针对大家比较关注的技术进行学习。当然,如果面试官莫名其妙diss了你一顿,也不用太在意(TA可能只是刚挨了骂或者单纯的心理变态

4.公司文化和氛围,这个不是直接问出来的,是通过整体的面试,包括反问环节面试官的回答得出的。有些公司喜欢问“假如有一个需求,你的方案和领导的方案不一样,你怎么办?”“如果甲方的需求会频繁变动,你怎么办?”——你就知道,这种公司进去了,肯定有大把的时间搞扯皮,这并非一个技术型的公司;也有些leader,面试不说人话,反问环节我问建议,他说“你的技术深度不够”,你在他手下干活你就琢磨去吧,典型的啥也不会还要往你身上扣屎盆子。

其次,反问环节一定程度上能让我们展示态度和潜能。你对行业、对公司发展的思考,对岗位的理解,对个人提升的迫切性,都可以通过提问来展示,具体内容可以参考上面的问题,主要是通过描述+确认的句式去进行,例如“我认为这个问题xxxx,您觉得呢?”当然,你要问和面试官业务相关的,不然面试官不能给你回答事小,可能还觉得你理解能力有问题。面试官OS:“我都说我是做NLP的,问我视频生成的内容干啥?”

下面是非常不建议大家问的问题(尽管我们都非常关心):

1.几点下班?有没有加班费?首先不一定能问到真实情况,其次,难免会给人一种“吃不了苦”的感觉。咱这行业,不加班的真的不多。关于这部分内容,各大平台也有很多吐槽贴,可以私下联系这个公司的员工打探,也可以等到给offer之后和HR沟通,这个时候主动权才在你的手里。

2.挣多少?——朋友,多冒犯啊,这是可以说的吗??

3.你们公司是干啥的?知道你想了解公司产品线,但是别直接这么问,显得你没有提前做功课。

4.公司会裁员吗?——这谁也说不准啊,没什么意义的问题,问了会扣分系列

好了,看完这篇,相信你可以应付大部分“反问环节”了,少年,去拷打面试官吧

#AI求职实录#
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牛友故事会
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01-30 09:45
燕山大学 Java
喵_coding:这种直接跑就完事了 哪有毕业了才签合同 任何offer和三方都没有的
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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
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