bg:9本大二/主go/一段实验室打工经历 二面感觉问得深很多，面试官笑呵呵的很有压力 1. 项目深挖（短链接生成系统 - 架构设计与一致性）  面试官： 请简单介绍一下这个短链接生成系统的核心流程。 面试官： 你为什么引入 Redis？如果去掉 Redis 直接抗 5000 QPS，PostgreSQL 的瓶颈大概会出在哪里？ 面试官： 短链接生成的算法你用的哪种？如果是 Hash 算法，产生碰撞（Conflict）了你如何在代码层面解决？ 面试官： 谈谈你提到的一致性方案：先更新数据库，再删除缓存。 面试官： 如果数据库更新成功，但删除缓存失败了，此时会有脏数据。除了重试机制，你了解“延迟...

跟着鱼皮做了一个亿级流量点赞系统，还有外卖和点评把这俩个项目融合成一个咖啡项目，想碰碰运气，找个寒假实习，中小厂什么的都行

bg：双非本科时间线：七月初两天拿下实习，然后实习3个月，在国庆假期后进行转正，十月底录取，十一月初谈薪，今天正式签署三方协议完毕一些补充：贴主并不是竞赛哥和实习大佬，在进入字节前，我只有一段“作坊”实习和学校项目。想对双非同学们说：互联网行业，技术永远是第一竞争力，学历确实是敲门砖，但统招本科，已经足够敲开大多数门了。比起自怨自艾失去信心、花费时间在郁闷与自我否定，学习技术、训练项目能力、积极乐观的面对明天，才是我们应该做的。与此同时，对问题多思考，给出自己的初步解决思路是关键。学历并不能把人分为三六九等，把技术当成壁垒和台阶踩在脚下，才真正决定了你的高度。加油，奥利给！干就完了！

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...