宁波银行终面被挂

早上10点到岗，晚上7点走，中间干了啥？我是旅游BG的大模型算法工程师，今天带你看点不一样的。 10:00｜到公司，先看一眼模型跑得怎么样工位上打开电脑，第一件事：登录训练平台，看看昨晚提交的视频生成任务跑完了没。还行，没有爆显存，Loss曲线正常。同事路过：“新模型效果咋样？”——“还在调，中午给你看demo。”10:30｜晨会，聊15分钟旅游BU的晨会很快：对齐进度、同步卡点、确认优先级。我上周接了个AIGC视频生成的优化任务，目标是让生成的视频转场更自然、文案更贴合目的地。今天要试一个新开源模型的效果。mentor听完说：“先跑个AB实验，数据说话。” 11:00｜写代码+调模型，沉浸式...

刚加上这个hr，结果是个广子，发完第一句话就被封号了微信

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。

大家好，我是@程序员花海。最近后台好多同学问我，跟着网上教程把 Agent Demo 跑通了，RAG、工具调用、多轮对话都能实现，为什么一投简历没回音，面试稍微深挖一点就接不住？今天不聊通用学习路线，也不堆砌专业名词，就以我司做 AI Agent 的真实日常，跟大家掏心窝讲实话。企业里正经落地的业务级 Agent，和大家自己在家跟着教程写的 Demo，根本不是一个层级的东西，逻辑、标准、侧重点完全不一样。先说实话，绝大多数同学自学做的 Agent，只能叫可运行 demo，离公司线上真正能用的业务系统，差得不是一点半点，是整套工程化思维和落地标准的鸿沟。先说下很多人自学做 Agent 的常态。找...