对个对子：三口人在草木间品茶

作为天天和算法、研发撕需求的AI产品经理，我虽然不是程序员，但我可能是全公司用AI写代码频率最高的人之一——写SQL取数、写Python脚本处理数据、写伪代码跟研发对齐思路、甚至写简单的自动化工具给自己提效。今天不聊面试题，聊聊我怎么让AI给我写出能跑的代码。一、先说结论：我用AI写代码的频率有多高？每天。作为PM，我日常需要：从Hive里取数分析（写SQL）处理Excel搞不定的数据（写Python脚本）快速验证一个想法是否可行（写Demo级别的代码）甚至写一些自动化脚本，让自己少加班以前这些事得排队等研发哥哥有空，现在？AI就是我的7x24小时专属程序员。 虽然它写的代码不一定完美，但把“...

timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面（挂）2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长

1、自我介绍2、项目介绍3、离线数据处理咋做的离线数据处理我一般会按“采集、清洗、标准化、切分、标注、校验、入库”这条链路来做。先把多来源数据接进来，比如文档、表格、对话日志、接口结果、历史工单，然后做编码统一、去重、去噪、脏字段修复和无效样本过滤。对于文本类数据，还要做特殊符号清理、HTML 去标签、分段切分、敏感信息脱敏和元信息补全。如果是训练数据，还会进一步做 schema 对齐，比如统一成 instruction / input / output，或者统一成多轮消息格式 messages=[{role, content}]。如果是 RAG 知识数据，就会做 chunk 切分、标题挂载、...