美团暑期前端 AI 面试面经

一个朋友985末流硕士，秋招投了30多家，现在手里拿着4个offer在纠结。这一个月下来发现个事儿：不管啥岗位，面试官都开始疯狂问AI了。后端问、前端问、测试也问，搞得我一度怀疑自己是不是投错岗位了。趁着还没入职，把这段时间被问到的AI问题记录下，给后面的兄弟们避避雷。最基础但最高频的问题"你平时写代码用AI吗"这题我被问了得有20次吧。一开始我还想着要不要说用，怕面试官觉得我能力不行。后来发现不用反而更奇怪，现在都2024年了谁还不用点工具。关键是你怎么说。我见过有个哥们儿说："用啊，我现在代码基本都AI写的，我就改改。" 然后面试官问了几个细节问题他...

现在的热点话题应该就是裁员了，随着Ai的快速发展，现在很多人面临着失业，对于HR来说，这样可以减少损耗提高团队开发效率。是这样的，现在技术真的可以替代人

我现在的处境真是进退两难啊，一心死磕大厂实习，投了快十家，笔试挂了一半，面试也没下文，真的要emo了。身边有同学劝我，实在不行就去小厂过渡，可我是真不甘心啊！总觉得小厂的平台不够大，学不到东西，而且怕刚接了小厂的offer，大厂的面试通知就来了，到时候骑虎难下，两边都耽误。每天都在纠结，一边是死磕大厂的遥遥无期，一边是小厂的纠结犹豫。看着别人要么拿到大厂实习，要么安心去小厂，就我卡在中间，不上不下。也知道自己有点钻牛角尖，小厂未必就不好，可能反而能接触到核心业务，比在大厂做边缘打杂强，但心里就是过不了那道坎，总觉得“没进大厂，就是输了”。有没有跟我一样的牛友？一心死磕大厂，却屡屡碰壁，面对小厂...

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。