专利审查中心笔试直接退了

🕐面试时间：整个4月，一星期一面🏢：主站💻岗位：SRE运维开发一面智能分配时如何用数学模型优化的？你在里面负责的东西是什么呢？为什么你们不用传统的算法工程来实现而是这样子实现，这里面有什么考量吗？详细说说你们方案设计上主要考虑的点分配失败有降级处理方案吗？你是如何保证分配效果最优的为什么你说原有的逻辑是粗糙的？有没有详细的指标或者描述详细介绍一下什么是模型的硬约束和软约束GRPC改造中你遇到了什么样的问题？为什么GRPC改造提高了响应，你里面涉及了什么其他方面的链路优化吗？ 缓存优化，反射优化，字节码增强，过滤链失效，部分自定义功能失效你弄成Skill复用后有考虑通用情况和特殊情况吗？你...

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。

我用过：“Claudecode”、“Cursor”。。。对面：“所以咱们这边是没有用过VibeCoding是吧”哈哈哈哈哈哈哈好像机器人检索关键词你们有遇到这么奇葩的HR吗？

最近上班摸鱼回归了牛客，感慨牛客营造焦虑的水平依然是有增不减，作为过来人，当年和现在的学弟学妹们一样在牛客焦虑过的人，现在也想回过头来跟大家分享一下我当年坎坷的求职经历，同时给大家提供一些参考。先说一下个人bg，24届双非本，心理学天坑专业。本人大学经历非常平淡，大概就是完全符合传统当代大学生的成长模板。大一刚入学满怀理想信念，上课天天坐前排，当了社团干部，也加了学生会，整个大一成绩还可以；大二开始思考未来方向，留任了学生会，决定不考研直接就业；大三谈了恋爱学习上基本摆烂，没有卷任何东西；大四跟着学院安排参加实习，然后是求职和毕业。心理学本科生的求职方向很局限，基本只能考试、当老师或者做职能岗...