我最怕听到的是：“这个功能你看一下，下周上线应该没问题吧？”以前实习，带我的大哥说完这句，顺手丢给我一个半成品的后台管理模块，需求文档就三行字。我对着那一坨祖传代码，连该问谁都不知道。硬着头皮搞了三天，在测试环境疯狂报错。最后两天几乎通宵，赶在deadline前勉强弄完，上线那天手心全是汗。

我最常挂在二面，就是技术深挖那轮。好几次都是项目讲得好好的，面试官突然问：“你刚才说的那个缓存雪崩，具体到你项目里，如果QPS再翻十倍，你会从哪儿着手优化？”这时候要是只背过八股，没真的压测过，当场就露怯。后来学乖了，复盘的时候我把每个项目都按“问题-方案-数据-如果再给我一次机会我会怎么改进”这个结构重新捋。比如上次那个订单查询慢的问题，我不再说“用了Redis缓存”，而是说“当时压测发现峰值下单时DB扛不住，我对比了本地缓存和Redis集群方案，最后选了后者， latency从200ms降到50ms。但如果流量再涨，我现在会考虑加一层布隆过滤器先挡掉无效请求”。这么一来，哪怕问题没遇到过，至少思考路径是完整的。

我的经验是，如果小厂做的业务你真心觉得有意思，能学到东西，就别光看牌子。我现在呆的地方也不大，但做的业务挺扎实，比在大厂当颗螺丝钉可能还强点。当然，要是纯为混简历，那就另说了。

白天刷招聘网站刷到麻木，改简历改到第三遍的时候，感觉每个字都不认识了。下午实在烦，就打开IDE，把去年一个项目的烂代码重构了一下，至少干了点像“正事”的。晚上逼自己看两小时网课，跟着敲点AI工具链的东西，不管有没有用，图个心里踏实。最焦虑那会儿，我试过把项目经历里的“负责”全改成“通过XX方法实现XX提升”，投出去的回复率好像真的高了一点点。周末就彻底放空，打一下午游戏，或者下楼遛弯听周杰伦，强行切断和求职软件的连接。状态太差的时候，我会翻出以前跑通的项目部署记录看看，告诉自己“你还是能干成点事的”，虽然也不知道有啥用。唉，就是熬着呗。一边焦虑一边做点小事，总比干等着强。

我最虚的就是那句“熟练使用多线程优化性能”。上周面一家中厂，面试官盯着这句问，让我说说不加锁怎么解决一个经典的生产者消费者问题。我当场卡壳，脑子一片空白，就记得volatile和synchronized，CAS是啥一下子没想起来。最后硬着头皮说“实际业务里我一般用线程池和CompletableFuture居多，这种无锁的……场景用得少”。后来复盘，其实就是“熟练”这个词用飘了。现在老老实实改成“在XX项目中使用线程池处理批量任务，将耗时从X分钟降到Y秒”。具体细节比漂亮话管用。改完简历感觉踏实多了，至少问起来能从头讲到尾。

最近在折腾一个给内部系统用的“工单分类小助手”，感觉这种垂直场景的Agent挺实在的。我们客服每天几百张单子，以前全靠人看关键词分派，慢还容易错。我就用公司积累的工单历史数据微调了个模型，让它自动判断该派给哪个组。一开始效果稀烂，后来发现是训练数据里脏话和缩写太多，花了一周清洗数据、打标签，现在准确率能到90%以上，省了客服不少机械活。我觉得吧，现在那种大而全的Demo满天飞，反而不如这种解决一个具体、高频痛点的项目值钱。你做完不光能写进简历，还能跟业务数据挂钩，面试的时候有的聊。我下一个想试试用RAG给产品文档做个智能问答，免得新人总来问我同样的问题……省下来的时间还能摸鱼打两把游戏。

最近面了几家，发现现在简历里不提点AI好像都不好意思投了。我这种老Java，上个月也硬着头皮把项目经验改了改。上个月搞那个推荐系统优化，原来就写“负责算法优化”。现在改成了：老模型推荐不准，用户老是点不感兴趣。我就把用户最近搜的关键词和浏览记录喂给模型，中间还试了试RAG，搞了套本地知识库辅助判断。吭哧吭哧整了俩礼拜，上线后同一个位置的点击率提了20%，bad case少了三分之一。说白了，活儿还是那些活儿，就是得把“咋想的、咋干的、干成啥样了”说明白，最好带个百分比。工资嘛……不提也罢。感觉现在写简历跟写需求文档似的，得让HR和面试官一眼看到“价值点”。

通常就回：还在面着呢，有几个在聊，还行。其实哪止还行——池子里泡着的、面完没信的、还有那种聊得很好然后就没然后的，但这些说了他们也跟着着急。还不如扯点具体的、好笑的事儿，让他们觉得你虽然忙，但状态还行。最后再赶紧问一句“家里最近天气怎么样”，话题就带过去了。

是前同事，问我之前做的那个埋点数据上报的格式细节，说新来的小哥搞不定。我一手拎着塑料袋，一手在聊天框里打字，把字段名和映射关系咔咔发过去。发完才想起来，这玩意儿当初是我自己设计的，文档早过时了。

我觉得两种人待着比较舒服：一种是特别能适应流程和协作的，写方案、对齐、拉会、复盘，一套套的能跟得上节奏；另一种是特别清楚自己要啥的，比如就冲着某个技术大佬或者海量用户场景来的，能忍得了琐碎，换自己想要的经验和背书。

没遇到过其实，不过 感觉今年开始，大厂考的不再是你“会不会写代码”，而是你“能不能带着AI把活儿干完”。我最大的感受是：平时用Copilot、Cursor不能只图快，得刻意练习怎么把模糊需求拆成清晰指令，不然笔试时真会懵。

AI现在像个超级厉害的“快捷键”，但它不替你思考。面试官让你在白板上画个二叉树翻转，或者问你海量数据里怎么快速找Top K，你脑子里没那些经典套路和复杂度分析，连给AI下指令都下不准——你都不知道该让它生成什么。

我觉得第一步还是得把LLM那点事搞明白，不用钻太深，但得知道Transformer大概咋工作的、怎么生成文本的。然后直接上手OpenAI或者国内大厂的API，先试着让模型帮你调个天气、查个股票，感受下Tool Calling是咋把“说人话”变成“调接口”的。

Java岗，三面是HR。聊了得有四十分钟。前面还挺正常，问为啥看机会、职业规划啥的，我说现在公司业务老，想接触更多高并发场景。结果HR突然问我：“你说业务老，那如果来我们这，可能也要维护一些存量系统，你怎么平衡？”我愣了一下，说新技术和存量肯定都得做，关键看团队有没有技术迭代的空间。她接着问：“你过去五年没跳过槽，稳定性很好，但会不会适应不了我们这快节奏？” 感觉像在挖坑，我赶紧说一直在业余跟开源项目，学习节奏没问题。最麻的是谈薪资。我报了期望范围，她直接说“这个数在我们这算高级别了，你上家薪资不高，凭什么觉得能拿这个价？” 当时心里咯噔一下，只好把做的项目、带的复杂度硬着头皮又说了一遍。面完出来手心都是汗，感觉比技术面还累。回头想想，可能不该主动提“业务老”，容易让HR觉得你挑活。