一面-15min前期简单和HR沟通过了，HR大概意思就是你的期望薪资有点高。如果低于这个薪资你会不会来，我的回答是肯定的。后来HR又介绍了公司的业务情况等，定了大概的时间在某个晚上的九点以后。二面-35min面试官看起来年纪稍长了，估计在40左右。这个面试流程并不像其他公司，一上来也没有简单自我介绍什么。面试官全程都让我在上帝视角总结归纳。当初为什么来北京？平时你工作主要负责那些内容？写过那些驱动呢？这里我回答的是，平时完整写一个驱动的机会比较少，主要还是解决问题为导向。你平时是怎么解决问题的？你觉得解决问题最重要的是什么？有用过那些工具？这里我的回答是以人为导向的。分析问题的能力：穷举各种可...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

春招没上岸，只有一个面试，想问问大家双非学院本JAVA的行情怎么样

1. 自我介绍2. 最快到岗时间和实习时长3. 讲讲你在字节的实习4. 服务运行在 K8s 上，你了解哪些核心概念，线上排查会看什么答案：K8s 里最核心的是 Pod、Deployment、Service、ConfigMap、Secret、Ingress、HPA。Pod 是最小调度单元，Deployment 管理副本和滚动更新，Service 提供稳定访问入口，ConfigMap 管配置，Secret 管敏感信息，Ingress 做七层入口，HPA 根据指标自动扩缩容。线上排查一般先看 Pod 状态、重启次数、事件、日志和资源使用。如果服务一直重启，看 kubectl describe pod...