美团一面（一）开放/实践类日常工作中从接到需求到开发上线的完整开发链路是否使用 AI 辅助编程、具体使用的工具及工作流开发过程中遇到过哪些难以解决的问题，具体是如何分析并解决的问项目（二）JS/TSJS数据类型介绍数组的遍历方式及区别不同遍历方式的性能对比interface 和 type（三）框架 Vue2 和 Vue3 的差异（四）手撕用排序实现数组中第K个最大元素美团二面（一）开放/实践类印象最深刻的项目 / 需求，阐述遇到的问题、解决过程问项目（二）前端性能/浏览器原理解释首屏 / 白屏（FCP/LCP）白屏问题的排查思路前端本地存储（三）框架nextTick的含义、作用（四）手撕快乐数...

28届985本，科班，一直走的是本科就业的路子，学习Go后端，曾经还因为周围人卷保研而自己早已踏上了“正确的道路”而沾沾自喜。现在大二下，工程和算法能力还可以，但保研基本无望，也不想考研。愈发觉得自己所谓“正确的道路”可能并不是多么明智，AI以惊人的速度进化，一年之后或者两年之后，后端还存在吗？大部分的工作是否都和AI算法之类的强相关呢，但这又是一个需要研究生以上学历、需要卷论文的方向，本科就业者基本碰不到。自己的本科学历会不会在后端工作一两年就被“降本增效”了，或者是到了大三大四根本找不到对口的工作了？抱歉，可能我有点想到哪说到哪了，我不知道自己是不是在杞人忧天，现在有点迷茫，希望各位已经进入业界的大佬能够给我指条明路，谢谢！

什么年代了，还有地主

备战AI技术研发岗（算法/大模型/多模态）面试，刷题不能盲目！以下题单覆盖面试90%高频考点，不用贪多，刷透这些就够了！一、算法基础必刷题（重中之重，刷50-60题）核心目标：应对面试手撕代码，基础不丢分，这是入门门槛，不能偷懒！刷题范围：LeetCode 中等难度为主，重点刷数组、链表、栈队列、二叉树、动态规划、贪心，不用刷难题怪题，聚焦高频题。必刷重点：两数之和、二叉树的遍历（前中后序，递归+迭代）、最长回文子串、最长递增子序列、LRU缓存机制、TopK问题、二分查找（各种变体）。刷题数量：每天1-2题，总共刷50-60题，刷完复盘总结，确保同类题能举一反三，避免刷了就忘。二、机器学习必刷...