一面大概问了大模型微调项目，学术项目，机器学习等问题，少量八股，一点任务解决问题。

多多啊 多多啊 上来四道算法题算法题直播排序，整体比较简单把对象写出来，然后比较规则写明白就OK了。唯一一道A100%的电车充电如何最省钱，到目的地如何充电的钱最少，路上有充电站，每个电站价格不一样。用了DP来做，但感觉是贪心的样子，最后没招了，把不能到的情况给干了出来，过了8%日志分析纠错，滑动窗口，但我最后结果永远少一，过了15%没看，力竭了燃尽了多多 以后牛客不用后台找我了，笔试夯爆了----------------3.18 流程终止----------以后不用pdd了  立即卸载

已知有K个位置，N个偶像，后续会读取K个坐标，求将这N个偶像分散排布，最终偶像之间最短的距离是多少？我认为这道题目就是从K个位置选N，就用贪心法每次扫描删去一个位置，知道最后结果等于N，三道给出的已知样例全部正确，但是结果是0%😱```T = int(input())for _ in range(T):K, N = map(int, input().split())k_list = list(map(int, input().split()))k_list.sort()  # 对位置进行排序cnt = K - N # 合并次数for _ in range(cnt):ml = 0  # 待合并的左min_sum = k_list[ml + 2] - k_list[ml]for i in range(len(k_list) - 2):if k_list[i+2] - k_list[i] < min_sum:ml, min_sum = i, k_list[i+2] - k_list[i]del k_list[ml+1]print(min(k_list[i+1] - k_list[i] for i in range(len(k_list) - 1)))```

bg：24届985硕，数据分析，毕业作为校招生入职翼支付。今天无意中看到了牛客上这个话题，来聊聊我入职1年多的感受吧。春招时我不算拔尖，只有1段实习，投了很多家要么石沉大海，要么面试挂掉，直到优化简历、针对性投递翼支付，才成功逆袭。其实翼支付重点看适配性和潜力，简历我重点突出了Python、SQL技能，补充了校园数据处理项目，面试时坦诚表达长期发展意愿，重点聊了对翼支付Insight AI大模型的了解，顺利拿到offer。入职后最惊喜的是完善的新人培养，导师带教很香。我记得第一个月导师每天抽时间带我熟悉业务和架构，每周固定1v1复盘，从基础工作教起，完全没有学生到职场人的尴尬期。日常工作也不打杂，会协助参与亿级用户相关的数据支撑工作，还能接触AI智能体搭建相关的内容，成长节奏很稳。团队氛围怎么说呢，我觉得很有归属感，因为九成都是年轻人，没有职场内耗，请教问题时老员工都会耐心讲解，犯错了领导也会帮着完善流程，而非指责。部门定期举办技术分享会，还会组织季度团建，工作和生活能完美平衡，不用996，加班也有补贴。我现在已经独立负责小型数据支撑类运营相关工作，熟练掌握了AI工具应用和业务逻辑，成长还算可以的。回头看这一年，从校园到职场最大的感悟，其实不是拿到多少成果，而是选对平台、沉下心做事比盲目内卷更重要。不用一开始就追求一步到位，找准自己的节奏，把基础打扎实，把每一次任务都当成成长的机会，能力自然会慢慢显现。也想对正在春招的学弟学妹说：不必因为暂时的 offer 焦虑内耗，认真打磨自己、真诚表达想法，机会总会在合适的时候出现。职场没有那么多玄学，踏实、靠谱、持续学习，就是最管用的通行证。希望我们都能在自己的赛道上，慢慢发光，稳步前行。