美团hr面

BG：末9计科，无计算机垂直经验，GAP6个月 一、 对接HR避坑指南 1. 优先选择正规外包HR：建议直接对接德科、科锐这类官方合作外包公司的HR，他们对OD招聘流程、岗位要求的把控更规范，后续沟通也更顺畅。2. 身份证信息谨慎提供：第一次求职时没经验，把身份证号给了部门HR，结果简历被锁定整整两年，上一份工作还没入职就被锁，离职后锁定状态都没解除，直接影响后续求职机会。二、 机考通关技巧1. 刷题策略：真题＞海量力扣：个人感觉不用像我一样盲目刷力扣100题，刷一些熟悉熟悉算法。重点放在刷OD机考真题，网上有很多整理好的题库，刷熟了大概率能遇到原题。2. 读题与时间分配是关键：机考最难的不是...

如题，今天微信上面问HR多久能发offer，结果HR问我方不方便接电话，其实当时鼠鼠就能感觉情况不对劲了，HR说offer审批要给部门的leader审核，结果审核的时候leader感觉我还是不太合适（也没说哪不合适），然后审批就失败了HR说后面会努力再帮我申请一下，但我感觉说的是些安慰人的话吧，毕竟第一次都没通过后面怎么可能会通过呢其实如果面试过程中把我挂了我都不会这么难受，但是面了整整四面到头来还是没走到最后一步，鼠鼠知道HR面也可能会挂人但是没想到自己居然真的这么倒霉，投个日常实习也能在HR面挂掉唉，无语凝噎了

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...