市分科技有必要去吗

1.你说说小程序和APP测试有什么不同 2.你在xx财经这块具体是做什么的？业务大概是怎样的？数据是怎么流转的 3.你刚刚说推荐策略，那推荐这块是你测试负责验证的吗？大概有哪些策略 4.有没有涉及后端的一些数据流转，中间件你这边有没有接触过？有哪些 5.你刚才提到xx财经这个项目，整个推荐链路你参与到哪一段？如果这个推荐逻辑出错了，你怎么从业务角度排查问题 6.推荐策略里面的兴趣标签是怎么生成的？怎么测试标签生成的准确性 7假设你现在在测一个组合推荐策略（多标签、多维度 AB 实验这种你怎么设计测试用例去验证它的推荐内容准确性 8.你说你看了埋点，那如果埋点漏了，但是后端数据还是对的，你怎么处...

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许多管理者在讨论AI时，总会问一个问题：AI到底要先从哪里落地，才能看得见ROI？”答案其实很清楚——从客户联络开始。这是企业最贴近现金流的环节，也是AI最容易跑通闭环的场景。这里的数据丰富、流程清晰、结果可量化，既能快速看到ROI，又能成为AI驱动全局转型的样板。对于许多领先企业来说，AI客服早已不再是“尝鲜项目”，而是提升客户体验、释放人效红利、加速营收增长的核心生产力。谁先跑通客户联络AI化的闭环，谁就能率先把AI战略变成业绩。一、效率与体验双提升，客户联络AI化的直接价值过去，客服体系几乎完全依赖人工。一个客服坐席每年要花掉 8–12 万元成本，一个百人客服中心，投入就是上千万元。但即...

以前总天真以为，985本科在后端开发圈能算块敲门砖，现在才懂，这不过是井底之蛙的自我安慰——现实的残酷，远比想象中刺骨。第一段实习在🦘厂，后端组的实习生阵容直接击碎幻想：两位北大大佬（一位本硕北大计算机学院连读，一位211本科+北大硕士），27届北交的同学带着ks7个月实习经验杀来，还有新加坡国立大学的同期压阵。我的985本科？在这群人里，连“普通”都算不上，只是毫无存在感的背景板。第二段去🐧厂，更是见识了什么叫“神仙打架”：4个科软技术佬，北航本科+港硕的大神，港中深本科+港中文硕士的强手，个个都是学历与潜力双在线。我这所中下档985的学历，连让人多瞥一眼的资格都没有。更扎心的是，组里工作10年以内的年轻正式员工，清一色重点大学92科班起步——非顶尖学历，在这里连“入门标配”都够不上。别再自欺欺人了：10年大学扩招后，高学历人才早已泛滥，学历就是招聘的硬筛子，没达标连被看见的机会都没有。校招不看你刷了多少heima , 背了多少八股文、攒了几段实习——背八股只证明你肯下死功夫，却证明不了你有解决问题的能力；实习多只能说明你早入场，却抵不过“本科非顶尖”的一票否决。就像我面字节时，面试官的话字字诛心：“这么早出来实习干嘛呢，学校还有课吧，早实习不算优势，基础和潜力才是核心”网络上那些“985全靠学历背书”“双非没机会是不公”的论调，纯属自欺欺人的屁话。能熬过高考厮杀进顶尖名校的人，本身就带着更强的学习能力和自律性。你以为刷几套八股，背点面试题就能赶超？别做梦了！他们不早早实习，是因为学校课程压力大、科研任务重，不是不会，是没精力——等他们腾出时间下场，随便补补技术，就能轻松碾压一群只会背八股的“伪卷王”。后端赛道，根本不是努力就能破局的战场，而是学历先筛掉一半人的炼狱。学历高的人，拿着更好的资源、更宽的平台，还在拼命卷技术；学历稍逊的你，哪怕熬无数个夜、刷无数道题，也可能因为本科学校不够顶尖，连面试机会都拿不到。别抱怨不公，别纠结短板——后端这条路，本就不相信眼泪。要么咬碎牙复读或是考研，考进顶尖名校拿到入场券；要么接受自己的学历平庸，付出远超常人的代价，赌一把用技术硬实力凿开一条缝。但记住，绝大多数时候，这条缝很难很难，需要付出超乎常人的努力！现实是计算机已经朝着金融方向发展，已经逐渐金融化！有如此努力，在另一个赛道已经更上一层楼了，不论是互联网方向亦是考公考研！快手直播 一面感受：疯狂拷打实习+项目+底层状态：无动静时长：58min1. 自我介绍（面试官莫名其妙笑了起来，额。。。）2. DDD架构拷打3. 项目拷打八股4. 分布式锁是如何进行实现的呢？5. 记录线程的数量的作用是什么？6. 可重入性是如何避免导致死锁的呢？7. 如果我加了一个锁，业务失败了或者突然断电了，怎么进行操作避免呢？8. 有效期是如何进行设置呢？9. 如果到了一定时间，业务没有执行完毕锁释放了，怎么进行避免呢？10. 实习拷打，疯狂拷打深挖难受的批爆+实习类似的场景题八股11. AOP是如何进行实现的？12. Spring的AOP底层是如何进行实现的？13. 动态代理有哪些呢？有什么区别吗？算法题：解码方法II反问：1. 组内的业务1. 快手的直播后端：主播开关播、观众进出房2. Base：北京3. 本人的建议：整体还行、但是对于实习做的东西需要深究，需要更多的创新；