商飞 25机械 一面

腾讯一面（腾讯云）2026/4/71、React Native 跨端改造遇到的问题（核心问）你负责 RN 改造哪些模块？任务列表、订阅购买、任务展示、用户中心等通用业务。跨端模块怎么划分？ 三层架构：公共层：业务逻辑、Hooks、工具、请求（70% 复用）适配层：端差异集中聚合（支付、通知、安全区、原生能力）业务层：只调用统一接口，不写零散 Platform 判断为什么不直接在业务里写 Platform？避免到处判断、难维护、易出 bug；所有差异集中收口，统一维护。是别人给方案还是你自己设计？leader 给方向，我自己做模块拆分、差异收敛、目录规划，按 “高复用 + 低耦合” 落地。2、国...

佬们看看这个简历可以冲大厂吗

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。

1. 做一下自我介绍2. 你对网络安全方向怎么看，为什么 AI 应用在这个方向上既有价值又有风险网络安全很适合和大模型结合，因为它天然就是高噪声、多源数据、强依赖经验判断的场景。告警研判、攻击链还原、漏洞摘要、规则解释、工单辅助这些任务都能显著提效。但安全场景比普通问答更敏感，问题不只是答得快不快，而是结论能不能被验证、引用是不是准确、有没有被 prompt injection 或恶意样本绕偏。安全方向里的 AI 应用，最终拼的不是模型会不会说，而是证据链是否闭环、输出是否可审计、权限边界是否足够严。3. 介绍一个你做的这个项目，重点讲架构和你负责的部分4. 为什么要用 RAG，而不是直接让模...