26博士求职竟然也难Self-trap的博士生涯马上就要结束了！经历大论文-盲审-答辩这一套下来，终于迎来短暂的平静，npy也说我这段时间越来越像个活人了！我的校招求职结束得比较早，秋招的时候已经签好了企业，所以春招的这段时间才有大量的精力应付毕业事宜。我的学历背景算不上顶尖，南开本中科院博，专业是凝聚态物理方向，研究方向是超快光谱学，但对于纯光学的方向接触的比较少，所以我投递的企业方向多是半导体相关，稍微沾一点光学的我也都在尝试。26届校招整体感受还是有难度的，千军万马过独木桥！能拿到一些好的Offer，但真正顶尖的Offer还是落入到有更好的Background同学手里了。现在的企业还是太...

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。

最近发现很多小伙伴不知道自己符不符合推荐要求，鱼丸今天就给大家整理了统招统分推荐标准👇符合要求的大胆来投～就差你这一份啦！ 1. 基础门槛年龄：≤34周岁教育背景：全日制本科及以上，理工类相关（延毕1年可澄清说明，2年不合适哦） 2. 工作经验初阶开发/测试工程师（E112-E114）：有相关工作经验即可（含在校实习经验）中阶开发/测试工程师（E115）：本科5年以上/硕士4年以上相关工作经验 3. 稳定性考察近5年有一份 ≥ 2年的工作经历，且近3年离职＜3次，视为稳定（两点都要满足哦，只满足一点是非稳定的）ps：毕业后0-1段工作经验免查（是否属于正式工作经历，以雇主是否为其缴纳国家社保...