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很多人找工作，会陷入一种“勤奋幻觉”：每天刷岗位、投简历、改简历、等通知、刷邮箱、刷新招聘App，一整天都在忙，但结果是——没有面试、没有反馈、只有焦虑。问题从来不在“努力”，而在方向和系统。找工作本质不是体力劳动，而是一个典型的信息匹配工程：岗位需求结构 × 个人能力结构 × 表达方式 × 投递路径。一旦结构错位，再多投递都是无效努力。一、90%的人第一步就走错了大多数人的逻辑是：打开招聘软件 → 搜岗位名 → 一键投递 → 等结果关键词通常是：“产品经理 / 运营 / 市场 / 管培生 / 数据分析 / 人力 / 行政”这是典型的新手模型。岗位名称只是标签，不是能力本身。真正的岗位逻辑是能力模块组合：数据能力（分析、建模、报表、指标）表达能力（沟通、汇报、文案、结构化表达）组织能力（推进、协调、项目管理）执行能力（落地、跟进、复盘、结果导向）岗位只是这些能力的不同组合方式。很多人投不上不是能力不够，而是投错池子。二、岗位筛选的三层过滤模型第一层：硬性淘汰直接排除：学历门槛不满足年限明显超标专业强限制这是止损系统，不浪费投递次数。第二层：结构匹配看四个关键词维度：工作内容技能工具项目经验业务场景匹配度 ≥50%，才进入投递池。第三层：成长价值评估三点：是否有培养机制是否在业务核心是否有成长路径不是只看起薪，而是看曲线。三、简历本质不是经历记录表普通简历写法：“负责某某工作”“参与某某项目”“协助完成某某任务”HR视角：信息密度极低。正确结构模型：【业务场景】+【具体动作】+【能力体现】+【结果产出】例子：❌ 负责用户增长工作✅ 在校园推广项目中，通过社群裂变+内容分发模型，3周完成1200+用户转化，形成完整拉新流程方案简历的本质不是“我做过什么”，而是“我能解决什么问题”。四、投递是一套漏斗系统结构模型：信息池 → 筛选池 → 适配池 → 精准池 → 转化池大多数人失败在第一层：乱投、海投、无筛选。真正高效的人：投递数量不多每份高度匹配每份简历做适配调整五、渠道优先级逻辑转化效率排序：内推 > 校友 > 社群 > 垂直平台 > 官网 > 海投平台本质规律：越接近“人”，越容易转化。六、认知升级找工作不是求机会，而是价值交换。企业要的是：能解决问题的人，不是努力的人。你要表达的不是：“我很想要这份工作”，而是：“我能解决你这个问题”。

1.自我介绍2.对公司和岗位的认识3.堆栈和队列的区别和应用场景4.tcp和udp的区别和应用场景5.抽象类和接口的区别和应用场景6.集合List、Set、Map的区别和应用7.在你做过的项目中，你负责的什么？8.如果和团队成员出现分歧，你们怎么处理？9.在项目中怎么处理代码重构，怎么保证其安全性？10.怎么处理多线程并发？（类似的，记不太清了）11.怎么设计限流算法？（类似流量控制，也记不太清了）

一面是笔试 1、自我介绍2、介绍下项目3、快速排序思想4、链表数据结构5、如果要开发一个商城项目，流程大概是啥样的6、平衡二叉树思想7、多个线程打印count计数器，怎么进行+1顺序输出8、如何打印一个springboot项目中所有的文件名9、如何打印一个springboot项目中controller层的所有参数10、对简历上的奖项进行提问小公司怎么能问的这么难，挂了

2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...