1. 实习拷打2. AI Coding 的笔试如果只是人工造 case 去测，你觉得它离生产可交付还差什么人工造 case 只能验证“在已知分布上能不能过样例”，离生产可交付还差三层。第一层是任务边界，要明确输入约束、输出格式、失败语义和回滚策略，不然模型生成的内容没法进入真实工作流。第二层是稳定性，要知道不同仓库规模、不同语言、不同依赖环境下性能会不会抖。第三层是验收能力，必须补静态检查、单测、sandbox 执行、diff 审核和回归评估。没有这些，AI Coding 最多是演示能力，不是工程能力。 def validate_patch(patch, repo_path): if not ...

年前一面通过，后面问是否考虑外包岗位，撤回的消息说的是“没办法，学历是硬性指标”，难绷那你面我干啥呢，浪费双方时间，你早说是外包岗我还接你面试干啥😂

笔试时间：2026年4月8日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题：路由器资源用量预测（150分）题目路由器的某资源利用率与多个运行特征强相关：协议连接数（单位：个）、转发数据包速率（单位：Mpps）、内存占用率（单位：%）。为了精准预测不同负载下的路由器资源利用率，保障网络稳定运行，请实现批量梯度下降法（BGD）来训练资源预测线性回归模型的参数。资源预测模型： y = w0 + w1·x1 + w2·x2 + w3·x3 （w0 为偏置项，x1、x2、x3 分别为特征，w1、w2、w3 为特征权重）损失函数： 均方误差（MSE） L = (1 / (2m)) ·...