有没有朋友面试过拓竹科技的软件测试暑期实习鸭？

怎么操作呀

当“双非”这两个字成为简历上绕不开的标签，到底要攒下多少段实习、改出多少版简历，才能推开那扇被985/211光环遮蔽的门？林然用三年时间，把自己从一家本地小公司的打杂助理，磨成了手握多份offer的求职者。他没有拿到逆袭的剧本，前前后后投出113份简历，真正换来的不是幸运，而是几条被现实反复敲打后刻在脑子里的真结论。一、实习圈那句“越早越好”，他用三年才真正听懂大二那年暑假，林然得到第一份实习——在一家本地母婴品牌做市场助理。每天的日程是整理发票、贴报销单、给会议室加纸杯。同期有同学在朋友圈晒出互联网大厂的工牌，他说不羡慕是假的。但正是这段看似没技术含量的经历，让他无意中接触到快消行业的渠道促...

base北京，发面经攒人品~~~1. 自我介绍2. 你在金山做的项目，用户量多大3. 你做过的功能，在性能方面有做过什么评估吗4. 压过哪些接口？大概用的资源以及它的压测的量级是多大？5. 营销方面的东西，你在项目中有没有哪些内容需要合规？就是一些安全以及法务，或者说其他这种流程上的一些要求6. 金山这个项目涉及到的只是虚拟资产吗？有没有其他的一些跟实际资产有关系的内容？（第三方支付这块不是我做的）7. 你这个游戏相关，黑产方面有没有什么，是怎么解决的？8. 你怎么理解协程的？9. 用协程时要注意什么？10. 一般在接口调用并发上也会用协程，那我如果是并发去处理这些功能，我需要最后等待他都完成，那我都需要用到哪些东西？11. 你怎么理解golang的接口？12. golang的内存有关注过吗？13. 这两份实习工作接触过一些容器化的东西吧？14. 普罗米修斯用过吗？15. 你一般用它什么类型的数据啊？16. 你这两份实习的数据量有多大？17. 我有一个查询语句，它里面的条件会比较全一些，比如说 where group by order by  limit 这些，就一个比较完整的一个查询语句。 MySQL 在执行这个查询语句的时候，它的执行顺序是什么样？18. where 和 having 的区别是什么19. MySQL表里两个字段类型分别是int(10)和int(11)，有什么区别？20. MySQL表里两个字段类型分别是char(10)和char(11)，有什么区别？1. 补空格是补左边还是右边？21. 刚才你说你数据量其实不是太大，就这些表做过性能分析吗？22. Redis 的持久化的机制是什么？1. 它俩有什么区别？23. 消息队列用的什么（公司用的Kafka，我学的RabbitMQ，面试官没追问了）24. Git 如果合错了分支，我一个没开发完的分支，我失误合到了 master 上。已经已经合完了，我怎么去恢复它？1. 我回答用git cherry-pick，面试官问：你 master 的数据怎么去回滚呢？2. 我回答用git reset，面试官问：我 reset 之后，对我当前的分支，比如说我现在在工作分支，如果再去后续的开发，再去往 master 去合的话，会有什么问题吗？3. 我回答有合并冲突，面试官问：为什么会有冲突（这块有点晕，只记得这些命令，好久没用了，具体忘记在哪个场景用的，乱答....）25. AI Coding的占比？26. 你怎么去判定 AI 给你写的代码质量呢27. MySQL 的间隙锁是什么意思？28. ai coding 的时候并没有按照你的方向去做，或者说出现一些幻觉啊，实际在 review 的时候。大部分代码或者是大部分功能确实是不可用的，就是出了一些严重的问题。但是呢，如果重写的话，那可能时间上不够。如果出现这种情况的话，你会怎么去处理的？29. 无论去哪个公司做什么工作，其实可能大部分时间是一些已有的项目。其实全新的项目也不多，所以呢，它会有一些技术债务，或者说已有的一些功能实现，它有的很可能时间不长。比如说你做的游戏那个，它可能虽然没上线的，但是可能开始的时间也不长。还有一种可能就好几年的项目，就正常运行。如果是类似这种已有的项目。你需要去维护，或者说你的工作是基于这些去做开发的话，你是有一个什么样的方案去实施？反问：1. 表现和学习建议在AI方面的经验比较丰富，学的go的时间短一些，一些经验方面会欠缺一些，别的还好2. 部门的业务业务中台，邮件系统、客服系统、素材、账号3. 一共几轮面试算上hr，一共两到三轮4. 反问面试官怎么看待八股5. 反问面试官怎么解决MQ消息堆积面试官说：消息的话，更看重它的效率，以及尽量减少业务的流程中的一些阻塞问题，不需要同步处理的内容都扔到队列里去。消息积压的话，你需要结合具体场景，先分析它为什么会挤压，挤压的话是量或者说生产者那边的数据太多了，这种多是不是正常的，是不是符合预期的。既然进队列的话，意味着对于它的时效性是有一定容忍度的，我不需要像MySQL那种马上去处理或者响应。我们这边的做法比较简单粗暴，就是横向加队列，就是尽量加快它的消费速度。但是也有一些要注意的问题，因为你增加的队列，所以需要考虑下游的压力能不能支撑住，所以这个问题的解决关键并不在于你的积压上，而是在于你的压力传导会有多大的影响。

如果春招能重来，我会把精力死磕在项目深挖和AI工具提效上，而不是焦虑地海投。现在回头看，面试官根本不在乎你背了多少八股，他们只看你是否真的解决过复杂场景的痛点。如果是现在，我会把简历里的水项目全删了，只留最硬核的，把精力放在彻底搞透大数据底层的逻辑上，把Doris、Kafka、Flink CDC的架构原理吃透，去死磕一下工业级海量数据并发写入的性能调优。而且，我绝对会早点把Cursor、Claude Code这些AI编程原生工具用熟，把日常敲代码和造测试数据的效率提上来，用省下的时间去深度复盘每一次面试的录音，而不是像无头苍蝇一样每天刷新招聘软件。与其为了拿Offer而焦虑，不如沉下心把核心技...