帆软二面

这家公司是通过电话直接沟通约面试，通过后HR用企业微信加微信一面：4.16 时长30min （听声音感觉是一个挺年轻的小姐姐，没有开摄像头）Vue2和Vue3的区别什么是闭包，闭包可以做什么防抖和节流的区别是什么Axios封装，异常是怎么处理的，是封装在里面还是单独拿出来的优化是怎么做的docker部署时怎么降低包的体积有没有用过CC Gemini等AI工具只会看AI生成的页面效果吗 会看实际代码吗为什么不去大厂，或者中厂还有一些可能遗忘了，无非也是一些八股反问：技术栈 答：主要是Vue二面：4.21 时长30min前面是项目拷打然后后面主要是考察对行业变化捕捉是否灵敏吧问了打包构建工具，然后...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

在阿里做了6年策略产品，面试过的候选人少说上百个。面得越多就越发现一个规律，那就是大部分人的面试准备方向，从一开始就错了。不是说你技术不好，也不是你经验不够。而是你以为面试在考A，其实面试官在看B。今天从面试官视角来看策略PM的面试，聊聊一面、二面、三面，面试官真正看重的是什么。一面：你以为在考技术，其实面试官在看你怎么定义问题一面通常是你团队中的peers，或者是你的师兄。也是和你未来一起干活的人。很多候选人准备一面的方式是：刷AB测试题、背推荐系统架构、准备指标体系拆解。这些都没错，但这只是门槛。我印象很深的一个候选人，技术功底相当扎实。推荐系统的召回、粗排、精排、重排讲得头头是道，AB测...