请做一下自我介绍。参与 PC 本地搜索七个版本迭代，需求给到之后，从需求评审到研发落地的整个流程中具体参与了哪些工作？PC 本地搜索项目的迭代周期大概是多久？用 Python 自动化测试脚本测试数字人接口响应速度和回答正确性，具体是怎么实现的？工作过程中有没有遇到印象深刻、比较特殊的 bug，举一个例子说明。公司测试时是否有统一的测试机设备？针对单台电梯的功能，设计相关的测试用例。智云选购接口自动化项目中，功能是串行流程执行还是模块化自动化测试？以用户注册模块为例，具体做了哪些接口自动化校验工作？是否用 Jmeter 做过压测，实际使用情况如何？清楚 TPS 与 QPS 的区别是什么吗？Python 和 Java 哪个更熟练？预计的入职时间和可实习时长是多少？投递的是深圳的岗还是北京的岗？你这边有什么想要问我的吗？后续，没消息了，不过面试官人还行，教我如何总结实习的收获，指出我复盘实习的问题

这两天投了多份简历却没有回复，是不是简历有问题，本人投测试岗位，希望各位大佬能帮忙看看

想进 AI 领域，不用只盯着大厂。按底层技术、通用能力、场景应用、创业生态、硬件算力五大类型找，匹配度更高、机会更精准。首先是互联网 / 科技大厂特点：资金雄厚、技术前沿、体系完善，适合深耕大模型、多模态、AI infra 等硬核方向，校招 / 社招规模最大。比如字节、阿里、腾讯、美团还有AI 技术独角兽（通用能力提供商）特点：专注计算机视觉、NLP、语音、大模型等单一 / 通用 AI 能力，技术壁垒高，适合算法 / 工程 / 产品岗。比如商汤、旷视、云从、依图、智谱 AI、MiniMax、百川智能、零一万物、阶跃星辰。还有对应的AI 创业公司（高成长、高机会）总结：想做底层技术 / 大模型：优先大厂、AI 独角兽、科研机构。想做场景落地 / 行业应用：优先垂直行业 AI 公司、大厂行业线。想做工程化 / 部署 /infra：优先大厂、算力公司、AI 基础设施厂商。想快速成长 / 拿期权：优先 AI 创业公司、成长期独角兽。

# 集群调度策略模块设计和模拟## 题目目标设计并实现一个集群调度器（Scheduler）+ 模拟器，用于在动态负载和故障条件下平衡：- 高优作业低延迟- 集群利用率- 普通作业公平性## 场景设定- 集群包含 `M` 台同质机器（Machine `0 ~ M-1`）- 作业属性：`job_id`、`priority`、`resource_num`、`estimated_time`- `estimated_time` 与真实时长存在误差（约 ±20%）作业类型：- 普通作业（normal）：每天 08:00 批量提交- 高优作业（high）：全天随机提交，要求快速响应## 运行规则（必做）1. 调度与资源占用- 作业需绑定到足够空闲机器后才能运行- 运行期间机器被独占2. 作业完成与失败- 作业可能成功或失败- 若失败原因是硬件故障：相关机器下线维修 24 小时3. 抢占机制- 允许抢占运行中的作业- 被抢占作业回队列等待重试，额外增加约 10 分钟执行成本## 输出与指标要求（必做）调度器应输出可复盘日志，并至少统计：- 高优作业平均等待时长 / P95 等待时长- 集群利用率（时间窗内）- 普通作业公平性指标（如最长等待、等待方差、饥饿作业数）## 测试与验收要求（必做）至少完成以下测试：1. 基线对比（与至少 1 个基线策略对比（如 FIFO / 纯优先级））2. 波峰场景(批量普通作业 + 高频高优插队)3. 故障场景4. 抢占场景5. 结果可复现## 交付物- 调度器源码- 模拟器源码与输入样例- 策略说明（为何这样设计）- 指标报告与对比图表- 已知问题与下一步优化## 加分项- 自适应策略（根据实时拥塞/故障率动态调参）- 抢占成本建模更精细- 多目标优化或可插拔策略框架