深信服测开面经

tl：10.31 一下午速通
一面：
自我介绍
实习难点亮点
手撕：DNS解析
写完以后让设计DNS解析的测试用例

二面：
上来闲聊几句，然后就让手撕
矩阵相乘。。。我不知道规则
然后换了道解析http响应报文
写完以后，又看了看简历问我分布式锁

hr面：
个人情况，家庭情况
实习中遇到最大的困难
你认为自己最大的成就

11.1 意向

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年轻的熊熊等oc

沈阳科技学院 Java

HTTP解析难吗？

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发布于 2025-04-15 14:58 上海

2025-12-31 09:30

厦门大学驱动开发

大厂or小厂,究竟谁最锻炼人？

1 进大厂也就这回事大厂里也有只有2，3年开发经验的初级开发，而且其中有些同学的学校可能也就是个二本，或许他们进大厂前，资历技术和你也差不多。甚至可以这样说，只要找到渠道去面试，外加适当的准备技巧，进大厂其实比进一些面试要求比较苛刻的小公司更容易。就拿一些步骤来说吧，简历方面，只要有适当的分布式组件经验就至少能得到面试机会，面试时，当然如果光会增删改查当然不行，不过面试问到的题目以及提问的方式，网上多了去了，本文也会涉及，关键第一要适当看分布式技术，第二要结合项目说，这对初级开发而言，也不难。甚至当有些项目比较缺人时，面试的标准更会降低。2.大小厂优劣势对比详解！1、数据对比：大厂VS小厂，谁...

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2025-12-30 23:37

中南大学 Java

选择后端开发还是大模型应用开发？根本不用二选一！

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...

等闲_：业务开发就是prompt+数据，Ai就是中间件，中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的，再底层一点就是AI infra，MLops，模型微调，推理优化之类的了，所以对于普通后端就是纯业务，没啥技术含量，除非去技术架构组或者底层一点的组，要不AI就是个API，别神话AI应用开发