深信服内推,深信服内推码

深信服测开面经,摘自优秀牛油

tl:10.31 一下午速通

一面:

自我介绍

实习难点亮点

手撕:DNS解析

写完以后让设计DNS解析的测试用例

二面:

上来闲聊几句,然后就让手撕

矩阵相乘。。。我不知道规则

然后换了道解析http响应报文

写完以后,又看了看简历问我分布式锁

hr面:

个人情况,家庭情况

实习中遇到最大的困难

你认为自己最大的成就

11.1 意向

工作真实感受:

从校招生的角度来看,深信服对待新员工和校招生很不错,愿意花时间和成本去培养。并且公司食堂好吃 ,娱乐设施也比较丰富。而且公司里的每个人都特别和蔼可亲。校招生最怕的就是没人带,但是这里的导师制完全不一样,是“真”导师。 🤲关于福利待遇:对于校招生,我觉得真的够的 ,比很多大厂的都给的高,刚好25届也马上启动了,真心觉得可以冲! 🤲关于职业成长:进入职场后,一定会需要你独当一 面。公司更想让你能快速成长,所以少一点焦虑,自然 会有收获。 并且深信服是个愿意培养新人的地方,很多管理都是校招上去的,这一点很喜欢。 🤲关于工作氛围:忙是阶段性的,虽然有点累,但是因为氛围很好,学习的时候也很有成就感 所以感觉累并快乐着

【内推码】NTA5MRI

【关于我们】

中国卓越雇主、A股上市公司,云计算、网络安全万亿赛道

总部位于深圳,全球8000+名员工,业务覆盖全球50多个国家和地区,拥有海内外超10w家政府、教育、医疗、知名互联网企业等客户。

【热招岗位】

🙋研发类(工作城市:深圳、北京、长沙、南京、成都,80%在深圳)

- 开发岗:C/C++、Python、Go、Java软件开发工程师

- 人工智能岗:AI工程师、AI技术专家(应届博士)

🙋市场类(工作地点:全国大中城市)

- 客户经理(不限专业,均可投递)

- 售前产品经理(仅限理工科)

研发类薪资:SP offer 本科35w+起、硕士40w+起!博士薪资:80-130万!

市场类薪资:本科20-28万/年起(20万不包括奖金,只包括工资和补助)、硕士22-32万/年(22万不包括奖金,只包括工资和补助)

【福利】过年13天假期,包三餐,每月理发按摩,每年1-2次调薪机会,应届生1个月免费酒店住宿,各大节日礼盒,父母节关怀......

移动端:关注公众号【深信服招聘】—校园招聘—25届领跑X计划—选择对应岗位

【快速通道链接】https://app.mokahr.com/m/recommendation-apply/sangfor/5369?sharePageId=3755022&recommendCode=NTA5MRI&codeType=1#/recommendation/page/3755022(通过链接投递简历直接免笔试到HR!!!)

【内推码】NTA5MRI(简历优先筛选!)

使用内推码简历优先筛选,有任何问题包括进度查询可以私信我,内推后在评论区留言【姓名缩写+岗位】,我私你们面经~~

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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
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