农行科技岗面谈阶段还问技术吗？

先泼一盆冷水：实习生，尤其是前期，不打杂是不可能的。公司付钱，本质上就是购买你处理确定性事务的时间，来释放正式员工处理不确定性问题的带宽。但这里藏着一个巨大的信息差和机会差：公司以为它买的是你的“劳动力”，但你可以学到的，是一整套“职业化”的底层操作系统。第一步：翻译黑话，从动词升级不要写你“做了什么”，要写你“创造了什么改变”。每天筛简历，打电话约面试负责简历筛选与面试邀约执行人才初筛与触达：日均处理150+份简历，建立关键词标签库，实现初筛效率提升40%更新招聘表格，统计面试数据协助维护招聘数据主导招聘数据运营：独立维护实时招聘看板，通过数据异常波动预警，助力面试到场率提升15%整理面试官...

蚌住了，沉淀三个月  收到的面试反而更少了，大部分做完了测试就了无音讯，大模型应用，产品，AIGC，甚至售前工程师我也愿意做啊！这个时代怎么了？为何不愿意接受双非生😭

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

🕐面试时间：2025.12.03🏢部门：酒旅广告一面说一下你这个是怎么用乐观锁做投流拉黑的？介绍一下你们的业务，为什么要拉黑投流单，同时哪里出现了你描述的并发冲突你有考虑这个反过来的情况吗？你这个相当于就是你的 job 把那个运营的操作给覆盖了，那反过来呢？这个本地缓存热更新是指什么？更新的是什么内容？怎么实现的？介绍一下你如何实现更新特定的缓存的这个令牌桶限流是指什么？那使用那个 Redis 进行限流，还有别的方案进行限流吗？为什么你们否定了本地令牌桶限流的方案，你说一下你理解的什么时候用本地令牌桶什么时候用分布式令牌桶你这个对象池是优化什么场景的？里面存的是什么数据？为什么你们选择使用...