🕐面试时间：整个4月，一星期一面🏢部门：主站💻岗位：SRE运维开发一面智能分配时如何用数学模型优化的？你在里面负责的东西是什么呢？为什么你们不用传统的算法工程来实现而是这样子实现，这里面有什么考量吗？详细说说你们方案设计上主要考虑的点分配失败有降级处理方案吗？你是如何保证分配效果最优的为什么你说原有的逻辑是粗糙的？有没有详细的指标或者描述详细介绍一下什么是模型的硬约束和软约束GRPC改造中你遇到了什么样的问题？为什么GRPC改造提高了响应，你里面涉及了什么其他方面的链路优化吗？ 缓存优化，反射优化，字节码增强，过滤链失效，部分自定义功能失效你弄成Skill复用后有考虑通用情况和特殊情况吗...

大四上学期在某厂实习了三个月，说说真实感受吧。进去之前幻想的是参与核心项目、接触前沿技术。实际上每天就是写一些边角需求，改改前人的代码，开不完的会。mentor人挺好但也很忙，大部分时间还是自己摸索。最大的感触是：大厂没有想象中那么光鲜。工位很挤，实习生能接触到的东西真的有限，很多核心代码权限都没有。现在春招我反而没那么执着大厂了，更看重具体做什么、团队氛围怎么样。实习过一次之后你就会发现，公司名字真的只是个壳子，每天干的活才是实实在在的。

测评完就显示结束了完蛋了

背景最近还是有很多同学问语兴学习路线，其实ai时代下学习方式也需要改变，你只需要让ai把所有官网通读一遍，让他给你一个完整的计划，或者你哪个知识点不清楚就直接问题，包括八股文这种直接问大模型老师即可，demo案例+原理都会讲的很清晰（比官网都好说），本地部署环境（例如doris等也可以让大模型直接部署），同理如果你要速成也是让ai直接读组件官网，生成学习计划。提示词请通读apache官网，Apache Flink® — Stateful Computations over Data St...，熟悉里面所有知识点和案例，我现在需要做面试复习有问题我会问你，回复我同时也帮我总结本次对话内容到/U...