泸州老窖生产管理面经

（转载来源：超聚焦Foci）凌晨3点，你的AI采购Agent发现德国供应商的芯片降价15%。它秒级完成比价、谈判、生成订单，然后卡在了付款页面。因为它没有银行卡，没有信用额度，甚至没有"被允许花钱"的身份。这大概是当下Agent商业化最尴尬的地方。目前Agent虽拥有了极强的“发现”与“议价”能力，却缺少“金融支付”这一关键的执行要素。如果没有支付能力，Agent永远只能是提供建议的“数字顾问”，而无法成为驱动商业流转的“经济实体”。这倒不是算法不行，而是底层的金融基建的问题，Agent能把前面所有事都干了，偏偏到付钱这步就卡住了。正因为需求侧问题凸显，全球支付巨头已经嗅到...

刚加上这个hr，结果是个广子，发完第一句话就被封号了微信

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。

目前投递了一些后端暑期实习岗位，但是都在一面就挂了，自己学的确实不怎么好，大学四年也没怎么好好学习计算机这些内容，感觉都只是会一点皮毛，问了面试官一般就是说感觉学的太浅了，或者就是说练手项目没有经验那种，所以想转测开去投实习，之后想知道测开都需要在java开发的基础上在学一些什么呢？如果最终也没找到是实习，想在秋招的时候直接投侧开，能去一些中大厂么？bg的话是9本海外一年水硕。