【求助】offer选择

二面和一面完全不同，二面基本不问八股，上来就问项目，然后是系统设计，最后才有几道深度技术题。整场面试节奏很慢但每个问题都很深，他会顺着你的回答一直追问，感觉是在考察你解决实际问题的能力，而不是背答案。1. 介绍一下你做过的最复杂的项目，遇到的最难的技术问题是什么，怎么解决的？答：（结合自身项目回答，以下是参考思路）以一个电商订单系统为例，最难的问题是高并发下的库存超卖问题。问题背景：秒杀活动时大量请求同时到来，数据库的乐观锁方案在高并发下冲突率极高，大量请求失败重试，反而加重了数据库压力，最终导致数据库连接池耗尽，整个服务不可用。分析过程：用压测工具模拟秒杀场景，发现瓶颈在数据库层，乐观锁的 ...

现在AI面试比较公式化了题目基本和宝洁八大问基本一样。对于应届生，基本就说问你承担了哪些项目，这些项目有什么启发学到了什么，讲一下你遇到过的最大困难以及怎么解决他的，很公式。而且我观察了一下，基本上企业也很少在ai面上筛人，大部分仍然是卡学历

AI的发展快到令人发指，今天主要和大家分享一下AI时代对测试测开的一个影响，下面主要从裁员危机，面试影响，职业发展这三个角度分析。裁员危机行业裁员当下热点：最近大家肯定被一大波裁员信息刷屏了，亚马逊裁员一万人，微软裁员两万人，国内的百度字节等裁员几千人。如果仔细研究一下相关的数据就会发现国内的公司不止近两年裁员，他们一直都在裁员然后招新人，短期看AI并没有对国内的IT岗位数量造成太大的影响。裁员案例：大规模的裁员一般都是整个部门被端掉了，比如字节的游戏部门（朝夕光年）整个业务都被端掉了一下子干掉上千人（技术+非技术）。裁员的理由永远只有一个，那就是你的性价比不够了，从你身上赚不到钱了。如果你去...

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。