1. 自我介绍2. 详细讲一下你的实习经历，你具体负责哪些工作3. 限量出包是什么逻辑，5 万条候选线索只出 3 万条怎么判断高价值用户答案：限量出包本质是一个带约束的排序和筛选问题。不能简单按分数从高到低取前 3 万，因为业务里还有很多约束，比如销售每天承接能力、行业配额、城市覆盖、客户冷却期、黑名单、重复企业、近期已触达、历史投诉、企业规模、潜在金额等。我会先做硬过滤，再做评分排序，最后做配额调整。硬过滤去掉无权限、黑名单、近期已触达、关键信息缺失的线索；评分层综合行为分、画像分、意图分、转化概率分；配额层保证行业、区域和销售组之间不会极端倾斜。最终不是单纯 topN，而是 “topN +...

感觉自己还是挺狗运的，比不上牛客这些双非大佬随便秒终于戴上红围脖了，xdm 加油

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。

【S级 神仙亦师亦友型】遇到就是赚到，应届生直接闭眼冲亦师亦友，主动规划全流程带教，不仅教技术，还教职场生存逻辑，主动给成长机会，愿意为你兜底1. 入职就给你做完整的实习成长规划，循序渐进带你入门，不会让你瞎摸；<br>2. 有问必答，不仅告诉你怎么做，还会讲透底层原理，教你思考问题的方式；<br>3. 主动给你有挑战性的需求，给你试错的空间，出了问题会帮你兜底，不会让你背锅；<br>4. 认真做code review，帮你指出问题，教你怎么优化，帮你建立规范的开发习惯；<br>5. 亦师亦友，不仅教技术，还教你职场沟通、方案设计、汇报逻辑，帮你...