米哈游内推

一、背景科班出身，工作两年，一直在美团CLC做大数据开发。这次跳槽不是主动看机会的，而是实在扛不住了。手头的项目坑太多，老板的工作重心又全面转向AI，我这边的工作内容跟他的方向完全对不上，每天有种"你打你的我打我的"的错位感。长期下去既没有成长空间，也看不到产出被认可的可能，与其在一个越来越拧巴的环境里消耗，不如换个地方。整体面试周期大概3周，技术面三轮加一轮业务老大和HRG的综合面，阿里的节奏比我想象中要快一些。二、第一轮开场就是自我介绍，我大概讲了一下背景，重点落在数仓相关的工作经历上，也顺带提了一点AI方面的接触——毕竟现在团队方向在AI，这方面多少有点了解。面试官问...

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。

字节： 面试时会把简历里的项目挖的很深，项目的背景、指标为什么这样定。有没有更好的办法，如何复盘等问题，都需要准备阿里：面试问题更偏宏观，喜欢听你对某些行业的看法或者产品的规划腾讯：面试时会考察项目的价值，更在意用户价值而非成本价值，经常会问你对腾讯系产品的体验和优化建议京东：诚信和抗压能力时最强调的点，如果你家境一般且表现出很强的赚钱欲望，那你面试已经过了一半美团：面试会考察业务逻辑，指标及执行细节，需要准备一个你通过数据拆解问题并一步步解决的case拼多多：面试时表示自己身体好接受加班，不怕高强度工作基本就稳了华为：面试时熟背华为价值观（严格学历厂的）快手：最好简历上有份字节经历

50min，1.自我介绍2.介绍开发流程，需求上线流程3.skills mcp tool4.爬楼梯5.ai coding介绍6.mysql索引7.sse vs websocket8.反问，有的我忘了~---总结，语言表达能力需要提高#发面经攒人品#