写在前面   【WeThinkIn出品】栏目专注于分享Rocky的认知思考与经验感悟，范围涵盖但不限于AI行业。   干货AIGC、AI Agent、LLM算法工程师/开发工程师面试面经秘籍分享（持续更新）：WeThinkIn/AIGC-Interview-Book欢迎大家Star～  大家好，我是Rocky。 如果把时间往回拨五年，AIGC产业还不是今天这个席卷全球的核心驱动引擎。 那时的AI行业，AIGC技术革命尚处在黎明前的黑暗，大家更多是在传统深度学习、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、自动驾驶等相对垂直的技术维度里深耕。AI有价值和潜力，但AI还没有像今天这样变成普通人每天都能感知...

是我简历太单薄了吗，我投的都是小厂，想先过渡一下的想过自己很菜，没想到这么菜

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。

hr给我捞走了，去别的组了面试问能不能接受日常（内心os：只要是字节去哪都行）中国交易与广告方向--客户端日常实习（和前面的压力面一个天一个地，这次的面试我也不知道怎么评价）非常神奇的一次面试，因为我是国外的大学，他上来也没让我自我介绍，问我为啥不去后端来客户端，然后我就猛夸客户端，然后说这好那好，我就和他分析起了市场行情，问我是不是后端混不下去了（os：怎么问的那么直接）接着话锋一转，开始和我聊起了国外的一些事，比如区别啊，人文啊，社会习性啊等等啦，我认为我啥区别呢，总结背后的逻辑，为什么会这样，其实他这个我觉得在考察我的逻辑能力吧（其实我很少出门这两年光在学技术了），然后问我怎么决策去哪个...