🕐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...

🎓学历背景：双非学院本👨‍💻意向职位：Java开发📍求职类型：Java🔑遇到的问题：是现在学agent，还是先找实习，边干边学。有大佬可以帮忙看看简历吗

2.23人生第一次面试(竟然是面试官提前录制视频，我来回答问题，白激动了)此处省略n场面试转折点:字节-头条-后端开发-一面，问了我项目一个忽视的点，被问傻了，而且手撕题也没写出来。开始重新整理简历，项目，手撕题。记不住就多看，写不出来就多写。每当啃不动代码，写不动算法时，就会想到翁凯老师的一句名言“计算机没有黑魔法，这些都是人写出来的，我总有一天也可以写出来”暑期实习面试画上句号，今后是更广阔的天地

（叠甲，不是腾讯的广告，但是确实是好用，目前很能够助力校招生的校招面试）这段时间踩过不少求职的坑——简历投出去石沉大海，面试时被面试官追问得哑口无言，明明准备了很久，却总抓不住重点。直到偶然发现腾讯开源的简历Skill，搭配WorkBuddy使用，直接解决了我求职路上的两大核心难题。先跟大家说下核心工具：腾讯最近开源的简历Skill，和它的适配载体WorkBuddy。很多牛友可能对WorkBuddy不太熟悉，我一开始也以为它只是个普通的聊天工具，实际用下来才发现，它是腾讯云推出的全场景AI智能体桌面工作台，免部署、一键安装，新用户还会赠送5000积分，日常求职使用完全足够，不用额外花钱解锁功能...