金山云诚招云计算虚拟化内核 高级研发/专家 base武汉/北京

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HR_丸山彩同学:你的项目描述里,系统设计讲了很多:MemCube是什么、三级存储架构怎么设计、四种遗忘策略分别是什么。这些面试的时候讲没问题,但简历上不需要这么细。 简历要突出的是影响力,不是实现细节。面试官看简历的时候想知道的是「这个项目有多大价值」,不是「这个项目具体怎么实现的」。实现细节是面试时候聊的 怎么改:技术细节可以精简为一句「采用三级存储架构+四种遗忘策略」,把省出来的篇幅用来写影响力。比如:项目有没有开源?有没有写成技术博客?有没有被别人使用过? 校园经历没有任何信息量,任何人都可以写这句话,写了等于没写。更关键的是,你投的是技术岗,校园活动经历本来就不是加分项。如果非要写,必须写出具体的数字和成果。如果你没有这些数字,那就老老实实删掉 「端到端耗时缩减30-40%」要给出确切数字和绝对值。从1000ms降到600ms是降了40%,从100ms降到60ms也是降了40%,但这两个含义完全不一样。其他也是,涉及到数据,准备好证据,口径统一,面试会问 「熟练」「熟悉」「了解」混在一起用,读起来很乱。而且「了解前端需求」最好改成「具备前后端协作经验」
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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
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