莉莉丝游戏数据分析师的面试经验：‌面试流程与内容：‌面试通常包含自我介绍、‌针对实习和项目经历的深入提问、‌业务指标体系及思路的考察、‌数据处理和分析能力的评估等环节。‌具体可能包括A/Btest的配置流程、‌样本量计算、‌功能上线后的指标监控方式和具体指标等‌。‌游戏相关知识：‌面试官会询问应聘者平时玩的游戏、‌对特定游戏的看法，‌以及游戏内重要数据的识别和分析，‌如流失原因、‌付费表现影响因素等‌。‌综合能力与岗位匹配度：‌面试还会考察应聘者的优势、‌最近一年的目标及其为实现目标所做的努力，‌以及对游戏领域市场动态的了解等，‌以评估其与岗位的匹配度和潜力‌。‌ 莉莉丝游戏2026校招补招启...

面试官开口就问：“同学，你期望的工作地点是哪儿啊？”我想都没想直接说：“广州啊。”对面瞬间安静了半天，然后慢悠悠来了句：“同学，我们总部在北京，秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了，脱口就是一句：“啊？北京？你们公司在北京啊？那北京也行！”

当时真的被这句话给吓到了，真的又紧张又难过，友好的和面试官沟通之后，获得了一天的考虑时间，在这一天内，疯狂的给朋友和家人打电话问意见。给了自己半天的时间整理思绪，想清楚到底去不去结果晚上十点多鼓起勇气发了一句“你好”喜提“红色感叹号”从不喜欢删别人第一次被删惊觉心一缩……

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...