问题：自我介绍项目中最困难的一件事？项目中使用继承与多态的案例？ArrayList和LinkedList的区别和实际应用场景？科研项目中最有成就感的一件事？为什么使用Transformer而不是CNN、RNN？如何对AI进行选型？AI如何赋能测试开发？用的测试工具有哪些？Apifox和postman的区别？反问：做什么业务？结果大概什么时候出？面试官还行，该答的都答出来了，看不出反馈，一直在写面评

估计是以后的趋势了，也给学弟学妹们打个预防针1、70%以上的公司岗位都要你提前去实习，说是秋招offer实际是转正实习offer，面对这种流氓需求你能拒绝吗？很难了 因为你不去总有其他人会去........  只能说做好 持续找工作的心理准备吧2、不管大公司还是小公司，只要开校招必给你发测评，md服从性测试做的明明白白的3、笔试AK不一定进面，笔试很烂bg好也有可能被捞，团今年笔试还搞了个AI coding，估计春招或者明年暑期实习和秋招会有更多的公司有样学样😊4、投递要不是被泡很久，要不就是被机筛秒挂，投了通过后还会被测评笔试、AI面试所骚扰，真人是很难看见的😁5、最恶心的还属拿到了ssp的说自己是白菜的反串狗   你分享了我会为你感到开心   但你凡尔赛就是想找骂好吧😡6、秋招已经很惨了，结果最近在牛客还刷到了“秋招诈骗”，工作都没找到呢，还指望我给你钱？ 做个人吧！秋招把我像臭狗一样玩耍，忙忙碌碌几个月结果收获惨淡，没有功劳只有苦劳

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...