25年可谓是Agent的元年了，但主包找暑期实习的时候，对AI相关的东西基本上只知道部分概念，更深的技术就说不上来了。但是有幸的是，还是通过了团团的面试，并且成功入职。一开始我还不清楚我的工作是什么，以为还是简单的增删改查工作。但是进入后才发现周围的同学都是在利用AI进行开发，我们组也是用AI 进行coding，并且也积极去探索AI coding。在这样的背景下，我才发现我似乎逐渐转岗成为AI coding开发了。那具体要如何转岗成为AI工程师呢？分为已经找到AI相关实习和没找到相关实习两种情况：一、已经找到相关的实习这个时候，你需要多跟Mentor商量一下，能不能多把一些Agent的具体开发...

投的Java岗位，全是已读不回，孩子没招了😭

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。

1.介绍自己的一个项目的整体流程2.数据库缓存一致是怎么做的3.高并发条件下异步update数据库，如果异步消息没送到数据库，就会出现数据库和redis信息不一致问题，怎么解决4.我看你用了服务发现？（我说用的nacos5.Nacos的作用，底层协议是怎么样的（我估计是想让回答出来gRPC6.Agent项目如果用户会话记忆过长，怎么处理，是否考虑压缩上下文7.微调大模型测试的时候怎么判断大模型微调的效果是好是坏，只是依靠人工查看指标吗8.如果有一个5000-10000个任务的线程池，要求必须全部完成，怎么设计线程池9.是否有了解过openclaw等框架，对skill有什么了解，会用吗10.手撕...