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...

这里没熟人，吐槽一下吧，楼主语文不太好，语句可能不太通顺，想到哪说到哪。我只想说字节，你太狠了。。。作为一个校招生，字节landing实在是地狱级别，来到字节已经一个月了，在这一个月里，每天都承受着巨大的压力，每天起床感觉胸闷气短，饭也吃不下，一个月已经瘦了五六斤了（也算是变相减肥了），一想到上班就莫名其妙地喘不过气来，闭上眼脑子里都是代码。压力一方面来自于mt的压力，一方面是自己的压力。我参与的项目是几个月的新项目，项目很多不完善的地方，业务流程不完善，很多代码需要根据做产品的需求做大改动，而楼主从来没有做过业务方面的编码，所以在理解业务需求的时候，非常难受，而且业务线很长，作为承接上下游的中间系统，不仅要了解自己项目的流程，还要了解上下游的流程，导致上手非常困难，也有可能是楼主太菜了QAQ。。楼主12.17入职，一周之内就已经开始做需求了，第一个需求就是新增和修改数据，mt美名其曰给我练手，但是一个小小的新增和修改涉及了太多细节，在字段定义不明确、数据来源不了解、处理流程不清晰的情况下，楼主花了一周时间完成了这个需求，当然做技术方案评审的时候，被吊了好几次，修改了几版方案。需求做完，被测试找出来十几个缺陷，每天不是在修bug，就是在修bug的路上，修bug修的精疲力尽，每天自测都需要花费很长时间，导致lz每天都十分紧张，不敢打开飞书，生怕又收到QA的信息，并且产品设计及其粗糙，很多地方都需要再三确认，严重拖慢进度。好不容易做完还被嫌进度太慢，下一个需求就让我开天辟地，完成整个业务流程的编码，lz真的直冒汗啊啊啊，真把我当老员工对待啊。最重要的一点，mt从来不给正反馈，每次问问题都会被反问，这个流程你真的理解了么，这个需求你认真思考了么，站在用户角度思考了么，站在产品角度思考了么，站在前端角度思考了么，站在QA角度思考了么，总之得不到什么有用的回复，每次问问题都是煎熬，从来得不到肯定的回复，要不就是反问，要不就是让lz去问产品，去和其他人对齐，每次都不被肯定的滋味真的很难受，导致lz现在不敢问问题，生怕再被吊，真的难受啊啊。顺便说一嘴，字节的福利是真的好，饭菜也很好吃（虽然我不大能吃得下）。今天11点刚到家，洗漱完上床已经快12点了，今天先写到这里吧，给自己留半小时抖音时间，毕竟只有睡前的时间是属于自己的。世界是个巨大的围城，有人想进来，有人想出去，不正真体验过不知道自己想要的到底是什么。。加油吧。

大语言模型（LLM）到2026年已经成熟了，OpenAI、Anthropic和Google三巨头称霸。我根据LMSYS Arena、GPQA和SWE-bench基准，比较了顶级选手，帮你挑适合AI编码和日常任务的LLM。GPT-5.2 (OpenAI)综合王者，Elo 1483，幻觉率降到6.2%。强在深度研究和多模态（文本+图像）。编码上SWE-bench 80.9%。缺点是上下文窗400K，价格高（输入$3.44/M tokens）。企业级首选。Claude Sonnet 4.5 (Anthropic)编码高手，GPQA 91.9%，专注写作和复杂逻辑。比GPT冗余少，工具用得溜。价格输入...