人生不应该只有工作

最近翼支付在牛客热度好高，有不少学弟学妹来问我关于翼支付的求职流程。我之前秋招顺利拿到了offer，今天就把我当时的准备思路和面试心得整理出来，希望能给大家一些参考。  一、求职准备：从“广投”到“精投”我是在秋招中后期才开始系统准备翼支付的。说实话，刚开始也走了不少弯路，后来总结下来，最关键的一步是：明确岗位方向，针对性补基础。我投的是技术类岗位，所以重点在以下几个方面做了准备：计算机基础：数据结构、数据库、操作系统、网络，这些是技术面试的“底盘”，我每天花1-2小时系统梳理，不求深但求全。金融科技常识：翼支付业务涉及支付清算、风控、金融产品等。我专门去了解了第三方支付的基础流程、备付金存管...

今天刷抖音又被传播焦虑了，刷到agent开发的前景，以及工具调用是怎样的，工具调用在Agent中的作用是什么？如何设计工具Schema以确保正确调用？如何处理工具调用失败（如参数错误、超时、权限问题）？有哪些兜底策略？Function Calling与Tool Calling的区别及主流模型实现差异。

这部门我刷到连商科的都捞，没有问Java相关问题，都是在对我项目的选型进行提问，也算是让我换个角度去思考问题。秒杀模块有没有调研其他厂商，你写的秒杀模块和其他厂商的有什么具体不一样的地方为什么要用消息队列异步写库，数据库在什么情况下会有压力，数据库资源规格是什么样的，比如分配了多少内存，cpu，磁盘你说你是模拟的，那模拟到什么程度数据库会有瓶颈，怎么判断达到瓶颈，用户量达到什么程度需要异步为什么要设计caffeine+redis二级缓存框架，为什么热key会造成redis的压力，如果只是读取压力有这么大吗，热key的读取压力和非热key读取redis承受能力有多大差距加入caffeine之后数...

之前我就不明白为什么这么多科技厂执着于考算法题，工作上根本用不到这些东西，意义到底在哪？难道就是为了折磨求职者吗？去年听说Meta、英伟达要求45分钟做3道medium以上的题，真的离谱。我面了十几家公司，没有一家不考算法的，甚至有些小公司上来就是hard题，完全搞不懂。我觉得会不会做leetcode难题和技术水平、业务能力基本没啥关系。当时真心希望北美科技公司能放弃考leetcode。不过最近再看，情况好像真的在变。Meta在2025年调整了面试政策，算法题的权重明显下降。HackerRank的数据也显示，77%的开发者觉得现在的算法题跟实际工作脱节，65%的人希望能多考点实战相关的东西。Red Hat换了评估方式之后，现场面试直接砍掉了60%以上。连HackerRank自己都在推AI辅助的IDE，面试官不看你能不能默写代码，而是看你跟AI怎么协作——怎么提问、怎么判断AI给的代码对不对、怎么debug。GitHub、DuckDuckGo、Airtable这些公司已经开始用实操项目代替白板编程了。不是说算法完全没用，底层的数据结构、复杂度分析该懂还是得懂。但现在的趋势明显在往“你会不会干活”而不是“你会不会刷题”转。leetcode可能还没死，但它的权重确实在降。面试官终于开始意识到——能默写反转二叉树的人，不一定能写明白业务代码。