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技術面試 ​

共 10 條筆記

2025-08-12 09:38 ​

您的瀏覽器不支援 audio 元素。 📑 智慧總結 音訊資訊 時長 ：約58分鐘 參與人數 ：約4人 場景型別 ：技術崗位面試訪談 內容總結 候選人技術背景 ​

教育與開發方向 ：候選人Jackson大學本碩均為電腦科學專業，最初學習Java開發，涉及J2EE和安卓專案，後轉向React技術棧，專注於前端和React Native開發，並在GitHub上貢獻過產品。 ​

對Dealer Studio理解 ：Jackson認為Dealer Studio可能是遠端辦公公司，崗位有前後端之分，猜測與汽車行業相關。面試官補充介紹公司主要業務為為汽車經銷商搭建網站、提供內容管理系統、客戶管理系統、移動應用，以及庫存聚合工具和分析，前端使用React、Next.js和React Native等技術。 過往工作技術棧與工具 ​

技術棧 ：Jackson在前端主要使用TypeScript，因React Native產品需求，呼叫Java、Objective - C等原生層能力，使用MongoDB和REST API管理與獲取資料，利用Github actions管理CI/CD，藉助Expo EAS構建和釋出專案，使用React Native測試庫、React Query等進行測試與資料請求管理，還運用React導航等技術。 ​

除錯經驗 ：在iOS開發中，遇到React與React Native專案程式碼複用問題，透過建立共享資料夾放置可複用元件解決；使用相機API等原生API時，因Expo官方文件不足，需參考第三方文件。在選擇React Native專案解決方案時，權衡Expo託管專案、Expo預構建解決方案和純React Native專案的利弊。 UI除錯與HTTP知識 ​

UI除錯工具 ：除錯UI問題時，主要使用Chrome開發工具檢視網路、UI元素和原始碼，利用React Native開發者工具除錯React元件行為，若使用Redux，還會藉助Redux開發工具追蹤資料流，但該工具學習和使用難度較大。 ​

HTTP方法與框架 ：HTTP常見方法有GET、POST、DELETE等，在React或React Native社羣中，Axios是常用的處理HTTP請求的框架，在Node.js後端開發中，使用Express框架結合Axios實現HTTP請求與響應，需用JSON解析響應體，處理異常，考慮非同步請求的同步處理方式。 狀態管理與Git操作 ​

React狀態管理 ：React狀態管理有多種框架，如Redux，透過單向資料流，在一個資料中心管理狀態，核心元件包括action、reducer、dispatcher，便於除錯和元件間通訊；還有其他方式，如使用元件內的useState、props以及自定義hooks進行狀態管理。useEffect用於在元件渲染後執行有副作用的操作，與純函式元件不同。 ​

Git與Github操作 ：候選人日常使用Git命令列管理程式碼，如git add、git commit、git push等，使用git rebase和git merge處理程式碼合併與衝突。在Github上進行程式碼審查、提交pull請求、整合部署、自動化測試和CICD流水線，還利用Wiki模組撰寫文件，支援Markdown格式。 React Native導航與樣式處理 ​

導航處理 ：主要使用React Navigation進行導航，遵循其規則呼叫navigate函式實現頁面跳轉，最新版本可使用App Router技術註冊不同頁面，遇到問題會藉助AI工具解決，尤其關注原生部分開發。 ​

樣式處理 ：React Native不能直接使用CSS，可在元件內編寫樣式屬性，或藉助某些橋樑使用CSS，還可利用元件的內建樣式屬性。日常工作中常藉助AI工具進行樣式處理，提高效率。 應對程式碼修改與時間管理 ​

程式碼修改應對 ：當他人提出刪除自己編寫兩天的程式碼並提供更好解決方案時，首先要充分理解對方意圖，進行調研，瞭解刪除原因，為溝通做好準備；然後明確刪除程式碼的必要性及替代方案，再決定是否同意，同時也會提出自己的建議。 ​

時間管理 ：面臨截止日期和同事可能延誤的情況，先向主管反饋，尋求如推遲幾天或調整任務優先順序等建議；與同事合作，瞭解專案進度，共同探討問題，讓同事提前意識到可能的延誤並在日常會議中說明，以便提前提供幫助。 📅 章節概要 00:00:53 訪談開場與候選人背景詢問 訪談開始，說話人0介紹自己來自美國工作室，與全球團隊成員Lana一同對Jackson進行面試，因其技術評估給團隊留下深刻印象。隨後說話人1開始提問，讓Jackson介紹自己的編碼背景以及如何進入該領域。Jackson表示大學本碩均為電腦科學專業，從Java開發起步，參與過J2EE和安卓專案，之後轉向React技術棧，專注前端和React Native開發，並在GitHub上有產品貢獻，享受前端開發帶來的樂趣和成就感。 00:03:39 對Dealer Studio的探討 說話人2詢問Jackson對Dealer Studio的瞭解。Jackson認為它可能是遠端辦公公司，從崗位描述推測與汽車行業相關。接著說話人2補充介紹公司業務，主要為汽車經銷商搭建網站，涵蓋網站建設、內容管理系統、客戶管理系統、移動應用開發，還有庫存聚合工具和分析等，前端使用React、Next.js和React Native等技術。 00:06:14 過往工作技術棧闡述 說話人2詢問Jackson上一份工作使用的框架和技術。Jackson詳細介紹了自己使用的技術棧，前端以TypeScript為主，因React Native產品需求呼叫Java、Objective - C等原生層能力，使用MongoDB和REST API管理與獲取資料，藉助Github actions管理CI/CD，透過Expo EAS構建和釋出專案到應用商店，還使用React Native測試庫、React Query等進行測試與資料請求管理，以及React導航等技術。 00:10:14 除錯經驗分享 說話人3請Jackson舉例說明除錯過程及解決問題的方法。Jackson講述在iOS開發中遇到React與React Native專案程式碼複用難題，透過建立共享資料夾放置可複用元件解決；使用相機API等原生API時，因Expo官方文件不足，需參考第三方文件。同時，他還介紹了在選擇React Native專案解決方案時，對Expo託管專案、Expo預構建解決方案和純React Native專案三種方案的利弊權衡。 00:15:19 UI除錯與HTTP知識交流 說話人3詢問若UI出現問題如何解決。Jackson表示主要利用Chrome開發工具、React Native開發者工具以及Redux開發工具（若使用Redux）進行除錯。之後說話人3又問到HTTP基本方法及與API互動相關知識，Jackson介紹了HTTP常見方法，以及在React或React Native社羣和Node.js後端開發中處理HTTP請求的框架和相關注意事項，如使用JSON解析響應體、處理異常、非同步請求的同步處理等。 00:20:18 狀態管理相關討論 說話人1請Jackson解釋React中的狀態管理，以及useState和useEffect的區別。Jackson介紹了多種狀態管理框架，以Redux為例說明其單向資料流、核心元件及在大型專案中的優勢，還提及其他狀態管理方式，如useState、props和自定義hooks。同時，他解釋了useEffect用於在元件渲染後執行有副作用的操作，與純函式元件的不同之處。 00:29:29 Git操作說明 說話人3詢問Jackson對基本Git工作的理解。Jackson表示每天使用Git和Github，透過命令列使用git add、git commit、git push等命令管理程式碼，用git rebase和git merge處理程式碼合併與衝突。在Github上進行程式碼審查、提交pull請求、整合部署、自動化測試和CICD流水線，還利用Wiki模組撰寫支援Markdown格式的文件。 00:34:50 React Native導航與樣式處理探討 說話人3詢問Jackson在React Native中如何處理導航。Jackson表示主要使用React Navigation，遵循其規則呼叫navigate函式實現頁面跳轉，新版本可使用App Router技術註冊頁面，遇到問題會藉助AI工具解決，且更關注原生部分開發。接著說話人3詢問樣式處理方式，Jackson介紹了React Native不能直接使用CSS，可在元件內編寫樣式屬性、藉助橋樑使用CSS或利用元件內建樣式屬性，日常常藉助AI工具處理樣式。 00:42:39 程式碼修改與時間管理問題探討 說話人0提出假設問題，若他人提出更好解決方案要刪除自己編寫兩天的程式碼怎麼辦。Jackson表示首先要充分理解對方意圖，進行調研，明確刪除必要性及替代方案，再決定是否同意，同時也會提出自己的建議。之後說話人0又問到面臨截止日期和同事可能延誤的情況如何處理，Jackson稱會先向主管反饋，與同事合作瞭解進度，讓同事提前意識到延誤並在日常會議說明，以便提前提供幫助。 00:56:22 訪談結束 Jackson表示事先深入瞭解了公司資訊，感謝面試官的時間、坦誠與耐心，本次訪談結束。 📋 待辦事項 本次訪談未明確提及待辦事項。

2026-02-16 13:41 ​

您的瀏覽器不支援 audio 元素。 📑 智慧總結 錄音資訊 時長 ：約 1 小時 27 分鐘 參與人數 ：約 4 人 內容型別 ：招聘面試 錄音總結 本次UME公司對候選人Jack的技術面試，圍繞候選人背景、筆試專案、工作習慣、求職匹配度展開討論，確認雙方訴求，後續將由面試團隊內部商議後給出結果。 候選人基本背景 * 個人身份與工作經驗 ：Jack是全棧開發工程師，現居澳大利亞悉尼，為澳大利亞永久居民，擁有超過10年專業開發經驗，2019年從中國大陸移居悉尼。2019-2020年有1年gap用於移居和適應新生活，目前已經適應悉尼生活，家人也在此定居。 * 過往工作經歷 ：移居後Jack先加入TreatyM企業領導力管理平臺，在此期間完成從前端到React+NodeJS開發的轉型，實現了帶PostgreSQL資料庫的React元件，落地RBAC許可權系統，搭建了團隊CI/CD流水線。之後Jack在Dealer Studio工作3年，Dealer Studio是面向汽車經銷商的電商平臺，Jack前期負責前端，搭建了多租戶系統、複雜表單生成器，接入Stripe支付和信貸查詢功能，後期拓展到全棧和基礎設施，從零搭建了React Native移動應用。 * 求職動機 ：Jack被UME吸引的核心原因是UME使用的Next.js、React、NodeJS、PostgreSQL技術棧正好匹配他的過往經驗，同時UME幫助使用者獲得融資的使命也符合他的職業期待。 筆試題專案溝通 * 開發流程與工具選擇 ：Jack分享了自己的開發流程，他主要使用VS Code作為開發工具，專案從一開始就採用測試驅動開發（TDD），同步編寫規範文件，搭建了包含單元測試、端到端測試的CI/CD流水線，配置了lint和程式碼檢查鉤子保證程式碼質量。技術棧選用了Next.js、NestJS、TypeScript、Tailwind CSS、shadcn/ui，除滿足題目要求外，額外增加了國際化支援，避免硬編碼文字，符合最佳實踐。 * 全客戶端元件的選型理由 ：面試方提問為什麼選擇做全客戶端的單頁應用，Jack解釋該專案是私有儀表盤應用，不需要SEO最佳化，因此不需要服務端渲染；同時儀表盤需要處理大量使用者互動，使用客戶端元件更適合發揮瀏覽器的互動能力，符合業務場景需求。 * 自定義Hook狀態管理的設計思路 ：Jack設計了 useLoanApplications 自定義Hook做狀態管理，核心考慮一是擴充套件性，雖然題目要求使用mock資料，但封裝Hook後未來對接真實後端API只需要替換mock部分即可；二是藉助TypeScript嚴格模式和狀態機保證資料一致性和完整性，未來修改程式碼時編譯器會提前報錯，提升程式碼可維護性。如果對接後端API，Jack會把API呼叫邏輯抽成獨立檔案，Hook只呼叫封裝好的公開API，fetch請求本身仍會在Hook內發起。 * 語言切換對狀態的影響解答 ：Jack解釋國際化透過Next.js App Router實現，切換語言會觸發路由跳轉重定向，整個應用重新渲染，翻譯內容會自動讀取當前語言的對應配置，翻譯邏輯和應用狀態是解耦的，狀態不需要額外修改，整個渲染流程由React框架本身管理。針對父元件重渲染對巢狀Hook狀態的影響，Jack提到因為當前專案規模較小，引入Redux這類重型狀態管理庫屬於過度設計，因此選用React原生Props和useCallback即可滿足需求，不需要額外的重型庫。面試方指出當前方案會在語言切換時重複發起API請求，屬於可以最佳化的點，Jack認可該反饋。 * 頁面重新整理狀態丟失的解決方案 ：Jack提到可以用useCallback、useMemo保留函式和變數引用，也可以用localStorage持久化資料，如果需要更復雜的狀態管理，再考慮引入Redux、Zustand這類狀態庫，根據場景選擇合適的方案即可，不需要強行引入重型依賴。 * 大列表效能最佳化思路 ：Jack提到針對十萬級別的大申請列表，可以透過記憶體快取、本地快取、離線庫減少重複API請求，降低服務端壓力，這些技術都可以直接應用到當前Hook方案中。 * 專案迭代說明 ：Jack提到如果重寫專案，他已經額外做了最佳化：除了滿足題目要求的mock版本外，他另外搭建了獨立後端專案並上傳到GitHub，前端也新建分支對接了後端API，已經完成了完整可擴充套件的端到端方案。 工作方法與偏好溝通 * 新需求處理流程 ：Jack拿到新需求第一步是先充分理解需求，拆解成多個小任務，梳理潛在風險和遺漏點，他習慣把內容整理成文件，繪製流程圖、架構圖梳理邏輯，之後和相關同事多輪溝通確認需求澄清疑問，溝通不需要都開長會，文字、短會都可以；如果需求比較大，會藉助AI工具生成原型，部署可體驗的demo方便溝通，方案確認後再開始編碼，更新文件、寫測試、提PR過程式碼評審，之後依次部署到 staging 環境和生產環境釋出。 * 偏好的團隊協作模式 ：Jack最喜歡從零搭建全新專案，他認為工作不只是寫程式碼，還包含文件、測試、CI/CD等內容，從零開始可以把所有最佳實踐落地，能帶來很強的成就感；同時他也喜歡深入解決複雜疑難bug，解決問題的過程能幫他快速成長，不過AI輸出需要自己做判斷，避免被誤導。Jack最不適應的是開大量無效會議，只討論不落地，他更傾向先寫出原型demo再溝通，不喜歡不停空談沒有實質產出。 UME團隊與業務規劃說明 * 當前團隊規模與發展方向 ：UME當前分為Salesforce平臺和自研UME平臺，Salesforce有2名開發，自研UME平臺現有2名工程師，本次招聘是新增第三個坑位，團隊堅持小而精的路線，招能力強的人而非擴張團隊規模，本次招聘的角色前期偏前端，未來會發展成全棧，工程師需要對大段平臺功能全權負責，不會出現大公司那種只負責單個小模組（比如導航欄）的情況，團隊未來會逐步擴張，目標是搭好穩固的技術底座，用小團隊快速開發多個產品。 * AI應用規劃 ：UME的AI佈局分為兩個方向，一是貸款決策，透過AI更快更準地評估貸款人風險，給使用者快速反饋，提升競爭力；二是客戶服務自動化，用AI處理簡單諮詢和常規服務，釋放團隊人力處理更需要人文關懷的複雜工作，相關規劃會在今年下半年到明年逐步落地。Jack認可該方向，提到AI即時響應使用者能提升使用者滿意度，也能提升開發效率、最佳化方案質量、輔助輸出文件和圖表，小團隊藉助AI可以做到比大團隊更快的產出。 * 崗位成功標準 ：入職3-6個月的成功標準是能夠快速上手，幾周內就可以開始產出價值，首先要能本地搭建專案理解程式碼結構，快速開始貢獻，團隊也會透過清晰的文件、良好的 onboard 流程和AI工具幫助新人快速融入。 📅 章節概要 00:00:02 候選人開場打招呼 候選人Jack開場打招呼，做初步自我介紹，說明自己是全棧開發工程師，現居莫斯科（口誤），實際居悉尼。 00:09:22 面試方主持人打招呼確認身份 面試方主持人Hello Jack，確認面試開始，Jack表示很開心參加本次面試。 00:09:34 面試方主持人開場說明面試目的 主持人說明已經看過Jack的申請材料，質量很好，本次面試目的是進一步瞭解Jack、申請材料的細節、Jack未來規劃，也給Jack留出提問時間，讓Jack瞭解團隊。 00:10:05 面試方做參會人員介紹 主持人介紹參會人員：運營經理Mason、高階軟體工程師Jared，Mason做自我介紹，說明自己是UME的運營經理，有運營變革和領導力背景，現在負責配合推進UME全新技術棧落地。 00:10:49 Jared做自我介紹 Jared做自我介紹，說明自己是UME的高階軟體工程師，加入公司已經5個月，一直在搭建專案初始架構，工作體驗很好。 00:11:06 主持人請Jack做自我介紹 主持人請Jack用5分鐘左右介紹自己的背景和經歷。 00:11:15 Jack介紹個人基本資訊 Jack做自我介紹，說明全名Jackson，是全棧開發，現居悉尼Mascot，澳大利亞永久居民，擁有超過10年專業開發經驗。 00:11:36 Jack介紹TreatyM工作經歷 Jack說明2019年移居澳大利亞，之後加入TreatyM，這是一家企業領導力管理平臺，他在這裡轉型做React+NodeJS開發，開發了帶PostgreSQL資料庫支撐的React前端元件，落地了帶上下文感知的RBAC許可權系統，還為團隊搭建了CI/CD流水線。 00:12:16 Jack介紹Dealer Studio工作經歷 Jack說明最近三年在Dealer Studio工作，Dealer Studio是面向汽車經銷商的電商平臺；他入職先做前端，搭建了多租戶系統和複雜表單生成器，接入了Stripe支付和信貸查詢功能；工作後半段拓展到全棧和基礎設施，從零開始搭建了React Native移動應用。 00:13:28 Jack說明求職UME的原因 Jack說明被UME吸引，一是UME招聘資訊裡的技術棧Next.js、React、NodeJS、PostgreSQL正好和自己一直使用的技術匹配，二是UME幫助使用者獲得融資的使命也符合他的期待。 00:14:14 主持人回應自我介紹，引導進入筆試題討論 主持人感謝Jack的介紹，肯定Jack的匹配點，接下來引導討論Jack之前完成的筆試帶回家專案，請Jack分享螢幕，講解自己的開發工作流。 00:14:57 主持人說明討論開發工作流的目的 主持人說明開發工作流非常個人化，不同開發者習慣不同，比如Jared用Vim，主持人自己用Cursor，都用AI輔助開發，本次就是想了解Jack的開發方式和做專案的思路。 00:15:17 Jack開始分享螢幕，介紹使用的開發工具 Jack分享螢幕，展示專案，說明主要開發工具是VS Code，也會用到Xcode和Android Studio，核心開發工作都在VS Code完成，專案託管在GitHub。 00:16:00 Jack介紹專案開發流程規範 Jack說明除了原始碼本身，他從專案一開始就採用測試驅動開發（TDD），同步編寫規範文件，提前設計深入思考，保證專案質量。 00:16:51 Jack介紹專案質量保障措施 Jack說明專案搭建了CI/CD流水線，會執行單元測試和端到端測試，同時配置了lint和程式碼檢查鉤子，保障程式碼可維護性和正確性。 00:17:31 Jack介紹專案技術棧和額外最佳化 Jack說明專案技術棧是Next.js、NestJS、TypeScript、Tailwind CSS、shadcn/ui，除滿足筆試要求外，他額外增加了國際化支援，因為硬編碼文字不是最佳實踐，同時引入了測試框架落實TDD最佳實踐，介紹完後請面試方提問。 00:18:54 主持人提問第一個技術問題 主持人提問，為什麼選擇在Next.js中做完全客戶端的單頁應用，所有元件都是客戶端元件，這個選擇的理由是什麼。 00:19:32 Jack回答全客戶端選型的理由 Jack說明Next.js有SSR等多種方案，但SSR主要用於SEO最佳化，本次做的是私有儀表盤應用，不需要SEO，因此不需要SSR；同時儀表盤需要處理大量使用者互動，用客戶端元件更適合發揮瀏覽器的互動能力，因此做了這個選擇。 00:21:42 主持人請Jared繼續提問 主持人表示理解，請Jared提問狀態管理相關的問題。 00:22:23 Jared提問自定義Hook狀態管理的設計理由 Jared提問，Jack選擇用自定義Hook做狀態管理，在README裡提到其他方案都屬於過度設計，請說明設計理由，以及考慮過哪些替代方案。 00:23:00 Jack說明自定義Hook設計的兩個核心考慮 Jack說明核心Hook是 useLoanApplications ，第一個考慮是擴充套件性：題目要求用mock資料不需要對接真實後端，但他設計時就考慮了未來對接真實API的擴充套件，把邏輯封裝在Hook層，方便後續替換對接。第二個考慮是藉助TypeScript嚴格模式和狀態機保證資料一致性和完整性，Application資料是帶型別的記錄，未來修改程式碼如果遺漏修改，TypeScript編譯器會直接報錯，提升專案可維護性。 00:25:30 Jared追問後續對接後端的方案細節 Jared追問，如果後續對接真實後端API，會怎麼擴充套件這個Hook。 00:25:49 Jack回答對接後端的方案 Jack表示只需要替換Hook裡的mock資料部分，對接後端API即可。 00:26:07 Jared進一步追問細節：API請求是否會放在Hook裡 Jared追問，是否會把API呼叫放在Hook裡面，請給出更具體的說明。 00:26:26 Jack說明具體架構 Jack說明，成熟專案會把後端連線邏輯抽成獨立檔案，Hook只呼叫抽好的公開API，不需要把所有API呼叫邏輯都放在Hook檔案內部。 00:27:16 Jared確認：fetch請求仍然是從Hook發起對嗎 Jared確認，即使抽離API邏輯，fetch請求還是會在Hook裡發起，對嗎。 00:27:26 Jack確認該推斷 Jack表示是的。 00:27:28 Jared提問語言切換對應用狀態的影響 Jared提問，切換語言時，根節點的國際化Provider會更新上下文，這個變化會對Jack的自定義Hook應用狀態產生什麼影響。 00:27:52 Jack確認問題指向國際化 Jack確認問題問的是國際化切換對狀態的影響。 00:27:54 Jared確認問題範圍 Jared確認，就是問國際化切換對應用狀態的影響。 00:27:54 Jack說明國際化實現方案 Jack說明，國際化是基於Next.js App Router實現的，使用者切換語言後，路由會讀取語言引數，跳轉到對應語言的路徑，引數會傳遞給所有子元件，完成切換。 00:28:41 Jared進一步追問對應用狀態的影響 Jared追問，切換語言的變化，具體怎麼影響Jack自定義Hook管理的應用狀態。 00:28:51 Jack解答影響問題 Jack回答，切換語言後只會變化翻譯文字，翻譯文字是從獨立的翻譯表讀取，不是硬編碼，翻譯邏輯和應用狀態是解耦的，所以對Hook狀態沒有特殊影響。 00:30:09 Jared進一步明確問題背景 Jared說明，專案裡國際化Provider放在根節點，整個應用都被Provider包裹，切換語言時Provider會更新上下文，想知道這個過程對應用狀態的影響。 00:31:04 Jack進一步解答 Jack說明，切換語言會觸發整個應用重新載入和重新渲染，渲染時會自動讀取當前語言的配置，整個渲染流程由React框架本身管理，開發者只需要提前解耦翻譯邏輯和業務狀態就可以，不需要額外處理，遵循React的規則就沒問題。 00:32:08 Jared提問最後一個問題：父重渲染對子Hook狀態的影響 Jared提問，父元件（比如根節點的國際化Provider）重渲染整棵元件樹，葉子節點的自定義Hook狀態會受到什麼影響，如果Hook裡還會發起fetch請求，會有什麼問題。 00:33:20 Jack解答該問題 Jack說明，預設情況下React會自動把Props傳遞給巢狀子元件，如果子元件用到了Hook，渲染變化會由React框架本身通知，不需要開發者額外處理；針對這種場景，可以選擇Redux、React Query這類中心化狀態管理框架，也可以用React原生的Props傳遞，取決於專案場景；當前是小專案，引入Redux這類重型庫屬於過度設計，用原生Props配合useCallback就足夠滿足狀態管理需求了。 00:37:01 主持人 clarify 問題核心並給出最佳化建議 主持人說明，問題的核心是：每次切換語言都會觸發重新渲染，Hook會重新發起一次後端請求，重複獲取全量資料，這個問題是可以最佳化的，屬於Jack當前方案可以改進的點，主持人個人也會更傾向用服務端渲染解決這個問題，本次就是溝通不同思路。 00:38:00 Jack認可該反饋 Jack表示理解，認可該反饋。 00:38:04 主持人詢問Jared是否還有其他問題 主持人問Jared還有沒有其他問題。 00:38:09 Jared提問重新整理頁面狀態丟失的解決方法 Jared提問，當前是SPA，如果重新整理頁面，狀態就會丟失，Jack認為可以怎麼解決這個問題。 00:38:25 Jack回答狀態持久化方案 Jack說明，有多種技術可以解決，可以用useCallback保留函式引用、用useMemo保留變數值，針對計算密集型函式尤其有效；也可以用Redux、Zustand這類狀態管理庫保留狀態，不過這些庫更重型，輕量場景下用原生Hook加localStorage持久化資料就足夠了；另外要注意useMemo的依賴陣列，只有依賴變化才會重新計算，要保證依賴陣列符合預期，避免不必要的重新計算。 00:41:57 Jared表示問題問完，請主持人繼續 Jared表示自己的問題問完了。 00:42:01 主持人轉向非技術問題，請Jack談專案重寫的修改點 主持人感謝Jack和Jared，接下來轉非技術問題，基於剛才對專案的討論和反饋，如果重新做這個專案，Jack會修改哪些地方。 00:42:34 Jack說明已經完成的修改 Jack說明，一開始他嚴格按照筆試要求做了帶mock資料的版本，之後他額外做了擴充套件：自己搭建了獨立的後端專案，上傳到GitHub，前端也新建了分支對接後端API，已經完成了完整可擴充套件的端到端方案，保證方案完整、設計充分。 00:44:36 Jared提問大列表效能問題 Jared看了後端整合後提問，如果申請列表增長到十萬條，Jack的Hook方案會怎麼處理效能問題，有什麼影響和最佳化思路。 00:45:11 Jared明確問題範圍 Jared明確問題是從前端視角出發，因為Hook裡會拉取全量列表，想知道怎麼處理大列表。 00:45:32 Jack解答大列表最佳化思路 Jack展示分支裡對接後端API的程式碼，說明最佳化可以從快取入手，做記憶體快取和本地快取，減少重複API呼叫，降低服務端壓力，也可以用支援離線模式的庫自動做快取，這些方案都可以用到當前Hook方案裡。 00:47:39 Jared感謝Jack的解答 Jared表示感謝，理解Jack的思路。 00:47:44 主持人轉背景問題，詢問簡歷空檔原因 主持人接下來聊簡歷背景，指出Jack在上一份工作Areader結束於2019年2月，下一份工作TreatyM開始於2020年2月，中間有1年空檔，大學畢業到第一份工作還有4年空檔，請Jack解釋空檔原因。 00:48:52 Jack解釋1年空檔原因 Jack說明，2019年到2020年的空檔是因為他從中國大陸移居澳大利亞，拿到永久居民後搬家到悉尼，需要處理大量安家適應的事情，對自己和家人都是很大的調整，因此花了一些時間。 00:49:53 主持人表示理解，說明只是瞭解情況沒有評判 主持人表示理解，說明只是想了解情況，沒有評判的意思，搬家適應確實需要時間。 00:50:25 主持人詢問Jack對悉尼生活的感受 主持人問Jack，現在適應悉尼生活了嗎，喜不喜歡在這裡生活。 00:50:30 Jack分享悉尼生活感受 Jack表示非常喜歡悉尼的生活，喜歡這裡的文化，和之前相比，這裡有更多自由可以深入研究自己感興趣的事情，之前的環境節奏太快，大家更追求速度不追求質量，沒有時間打磨產品，在這裡有更多空間和自由打磨技術、深入研究自己感興趣的內容，找到了自己想要的生活方式。 00:52:04 主持人詢問Jack的家庭情況 主持人問Jack現在家人都在悉尼嗎。 00:52:07 Jack介紹家庭情況 Jack說明，自己有一個7歲的女兒，女兒也喜歡這裡的生活，已經在附近交到了朋友。 00:52:53 主持人詢問上一份工作Dealer Studio的團隊情況 主持人問Jack，Dealer Studio的團隊是什麼樣的。 00:53:06 Jack介紹團隊規模 Jack說明，Dealer Studio整個技術團隊大概有40名工程師，加上外包和非正式成員一共大約70人。 00:54:00 Jack介紹自己的工作階段 Jack說明，他在Dealer Studio的工作分為兩個階段，第一階段做Web前端，第二階段做React Native移動端，因此有機會和不同角色的同事合作。 00:54:42 Jack分享Dealer Studio的優點 Jack說明，Dealer Studio很好的一點是不管你是什麼角色，都允許你訪問所有產品線，因此他可以接觸前端、後端、移動端，能全面理解業務，知道公司收入來源、業務核心和市場方向，能快速建立對業務的全域性認知，寫程式碼的時候也能做出更正確的決策，知道哪些功能影響使用者、影響收入，哪些不重要。 00:56:23 Jack舉例說明業務理解的作用 Jack舉例說明，Dealer Studio的核心業務線索轉化鏈路：從外部服務商獲取使用者，使用者提交表單後生成線索，市場同事跟進聯絡使用者，推動使用者預約看車試駕，他理解整個鏈路後，就能清楚知道技術工作哪裡能貢獻價值。 00:58:41 主持人肯定Jack的觀點 主持人肯定Jack的想法，說明UME也非常看重把技術工作和業務結果掛鉤，這一點非常好。 00:58:51 主持人追問團隊結構細節 主持人追問，40個工程師應該分成了更小的團隊，Jack屬於哪個團隊，日常和哪些人合作。 00:59:08 Jack說明團隊結構 Jack說明，他一開始屬於Web前端團隊，前端負責人是Johnny，就是Johnny面試的他，現在Johnny已經離開公司了；每週會開3次會，參會的有CEO Jeremy和Mike，還有前端負責人Johnny。 01:00:07 Jack說明移動端合作經歷 Jack說明，後來轉移動端後，他和Lana、Amish兩個同事三個人一起合作開發React Native移動端客戶端，也有機會和CEO、高管直接對接，能保證自己的工作方向和公司OKR對齊，感覺收穫很大。 01:01:32 主持人提問新需求處理流程 主持人請Jack舉例子說明，接到新的產品需求和功能開發任務時，第一步會做什麼，完整流程是什麼樣的。 01:02:18 Jack講解完整需求處理流程 Jack說明，第一步首先要充分理解需求，避免誤解，把需求拆解成多個小任務，在拆解過程中梳理潛在風險和遺漏點；他習慣把所有內容寫下來，繪製流程圖、表格、架構圖梳理邏輯，之後多輪和同事溝通澄清需求，溝通不一定需要開一小時的長會，文字、短會等高效方式都可以；如果需求比較大比較重要，會藉助AI生成原型，部署可體驗的demo方便溝通，就像他這次筆試專案做的一樣，他提供了文件、部署了可體驗版本，溝通非常方便；方案大家都確認後，才開始編碼，之後更新文件、寫測試、提PR過程式碼評審，依次部署到staging環境和生產環境釋出。 01:06:30 主持人感謝Jack的分享，解釋自己在記筆記 主持人感謝Jack，說明自己在記筆記，所以沒一直看鏡頭，請Jack諒解。 01:06:48 主持人提問團隊偏好 主持人問Jack，加入新團隊後，你最喜歡什麼樣的團隊氛圍，什麼樣的團隊氛圍會讓你很難發揮價值。 01:07:16 Jack說明自己偏好的工作內容 Jack說明，他最喜歡從零搭建全新專案，因為他喜歡寫文件、寫測試、搭建CI/CD，從零開始可以把所有最佳實踐都落地，能影響團隊按照行業最佳實踐前進，能帶來很強的成就感；其次他喜歡深入解決疑難bug，解決疑難bug的過程需要收集日誌、分析線索、判斷方向，還要對AI輸出做判斷避免被誤導，這個過程非常有挑戰性，能幫助自己快速成長。 01:10:25 Jack說明自己不適應的工作模式 Jack說明，他最不適應的就是開大量無效會議，不停空談沒有實質產出，他更傾向先寫出原型demo再溝通，討厭光討論不做決策，作為開發者，更應該落地寫文件、做具體事情，太多無意義的討論會讓他疲憊。 01:12:12 主持人表示理解，留出時間給Jack提問 主持人表示理解，接下來留出時間給Jack向面試團隊提問。 01:12:34 Jack提問第一個問題 ：當前工程團隊規模和未來增長規劃 Jack說明自己最關心的問題是，UME當前工程團隊是什麼樣的，未來打算怎麼增長。 01:13:11 主持人回答團隊規模問題 主持人說明，UME當前有兩個主要平臺：Salesforce和自研UME平臺，Salesforce有2名開發，自研UME平臺現有2名工程師，本次招聘就是招第三個工程師，團隊堅持小而精的路線，寧願要小團隊的能力強的人，也不擴張做大團隊；本次招聘的角色前期做前端，未來會發展成全棧，工程師需要對平臺的大塊功能全權負責，不會像大公司那樣只負責單個小模組（比如導航欄）；未來會逐步擴張團隊，開發更多產品，核心思路是先搭好穩固的技術底座，用小團隊快速交付產品。 01:14:14 Jack回應主持人的分享 Jack表示認同，說明自己就喜歡寫程式碼，從0到1搭建完整專案，寫程式碼就像讀長篇小說，享受開頭從零搭建、中間打磨功能、最後產品成熟的完整過程，願意陪著業務成長，把專案從0做成熟，希望業務能長期發展越來越好。 01:18:09 Jack提問第二個問題 ：AI相關的規劃 Jack說明，注意到UME公司2009年成立，運營多年，想問UME在AI方面有什麼具體的規劃，是做客戶-facing功能還是內部工具。 01:19:06 主持人回答AI規劃問題 主持人說明，AI可以用在很多地方，UME的AI佈局分為兩個方向：第一個是貸款決策，這是UME業務最核心的部分，需要判斷應該把錢借給誰，控制風險，使用者也希望快速拿到審批結果，AI可以幫助我們更快更準地做決策，提升競爭力；第二個是客戶服務自動化，用AI處理簡單的客戶諮詢和常規服務，釋放團隊人力處理更需要人文關懷的複雜工作，相關規劃會在今年下半年到明年逐步落地。 01:20:50 Jack認同AI規劃 Jack認同該方向，說明AI即時響應使用者確實能提升使用者滿意度，進而提升收入，即使後續人工跟進，AI先做即時響應也比讓使用者等著好，現在AI已經足夠成熟，能很好地處理這類問題；同時AI也能提升開發效率，比如程式碼copilot可以提升程式碼質量、最佳化方案，還能幫助寫文件、畫圖表，提升溝通效率，小團隊用好AI就能做出比大團隊更快的產出。 01:24:19 主持人認同Jack的觀點 主持人認同Jack的觀點，說明用好AI確實能讓小團隊做出更多正確的事情。 01:24:42 主持人主動回答Jack提前寫出的下一個問題：入職3-6個月的成功標準 主持人說明，看到Jack的問題列表裡有一個問題是入職3-6個月成功是什麼樣的，主動回答這個問題：成功就是幾周內就能開始產出價值，首先要能本地跑起來專案、理解程式碼結構，快速開始貢獻，我們看重快速上手的能力，不會讓新人花兩個月摸索，團隊會透過清晰的文件、良好的onboard和AI工具幫助新人快速融入。 01:25:32 Jack認同該標準 Jack認同該成功標準。 01:25:47 Jack表示問題已經全部問完 Jack說明，自己的問題已經都得到回答，沒有其他問題了。 01:26:00 主持人詢問其他面試官有沒有補充 主持人問Mason和Jared有沒有其他問題，兩人都表示沒有了。 01:26:14 主持人結束面試，說明後續流程 主持人感謝Jack抽出時間參加面試，今天提前10分鐘結束，Jack可以多休息10分鐘；後續流程是面試團內部做評議，今天還有一場面試，明天還有一場，所有面試完成後會做出決定，之後會聯絡Jack同步下一步。 01:26:44 Jack感謝面試官，結束面試 Jack感謝面試官，互相道別，結束面試。 ✨ 金句精選 “對我來說，寫程式碼就像讀長篇小說，我享受開頭從零搭建、中間打磨功能、最後看著產品成熟的完整過程。” (思考啟發) “作為開發者，我更傾向先寫出原型demo再溝通，討厭光討論不做決策，太多無意義的空談會讓我疲憊。” (執行策略) “理解完整業務鏈路，才能知道技術工作哪裡能真正貢獻價值，寫程式碼時做出更正確的決策。” (戰略洞見) “小團隊用好AI，就能做出比大團隊更快的產出。” (戰略洞見) “專案從一開始就落實測試驅動開發和規範文件，提前設計深入思考，比寫完程式碼再補質量保障效果好很多。” (方法技巧) 📋 待辦事項 UME面試團隊：完成所有面試後內部評議，做出招聘決策，聯絡Jack同步下一步 Jack：等待UME面試團隊的後續通知

2026-03-19 11:08 ​

您的瀏覽器不支援 audio 元素。 📑 智慧總結 錄音資訊 時長 ：約 0小時 47分鐘 參與人數 ：約 2 人 內容型別 ：技術面試 錄音總結 本次是一場時長45分鐘的技術面試，分為35分鐘技術環節與10分鐘候選人提問環節，面試官Jeremy考察候選人Java編碼能力與系統設計能力，最終完成全部考核，結束面試。 面試流程與規則說明 * 面試環節劃分 ：總時長為45分鐘，其中實際技術考核佔35分鐘，開頭5分鐘與最後5分鐘留給候選人提問。面試分為編碼與系統設計兩個部分，主要考察候選人多維度技術能力。 * 工具使用規則 ：允許候選人使用Google搜尋技術文件，但禁止使用任何AI工具完成面試。 * 面試官背景介紹 ：面試官Jeremy已經在相關公司工作超過4年。 Java編碼面試：批次URL請求功能實現 * 初始需求說明 ：要求編寫Java方法，輸入為URL列表，輸出對應URL的GET請求響應體，允許候選人使用任意HTTP類庫。 * 開發過程調整 ：候選人遇到Java原生HTTP介面開發的除錯問題，面試官建議直接模擬響應，不用花時間除錯原生類庫。 * 併發最佳化調整 ：候選人最初為所有URL建立單個執行緒處理，面試官提醒如果處理10000個URL需要最佳化，候選人改為使用固定執行緒池，執行緒數量可根據CPU核心數動態計算。 * 編碼面試收尾 ：候選人調整後完成需求，面試官對程式碼截圖，編碼部分正式結束。 系統設計面試：生產級URL獲取服務設計 * 設計需求說明 ：要求將已驗證功能的POC（概念驗證）改造為可面向客戶、支援每天百萬級請求的生產API服務，客戶呼叫介面提交URL列表獲取對應響應，使用者來自全球各地。 * 基礎分層架構設計 ：候選人設計分為API層、快取層、資料儲存層：API層接收客戶請求，使用Redis做熱點URL快取加快響應速度，使用PostgreSQL儲存URL的訪問熱度統計，還可引入Elasticsearch支援搜尋功能。 * 流量控制方案 ：針對單使用者濫用場景，候選人提出對單個使用者設定請求速率限制，比如限制每分鐘最多10個請求，可採用滑動視窗或漏桶演算法實現。 * 突發流量最佳化方案 ：針對多使用者同時在峰值內發請求的場景，候選人提出透過Redis快取複用相同URL請求結果，降低後端負載，同時採用多機器叢集部署應對高吞吐量需求。 * 儲存內容說明 ：PostgreSQL中儲存URL本身以及該URL的訪問計數，用於統計熱門URL排序。 候選人向面試官提問環節 * 崗位日常工作諮詢 ：該崗位為通用後端崗位，還未分配到具體團隊，公司全公司採用敏捷開發模式。 * 日常工作內容說明 ：團隊採用Sprint迭代，每日站會同步進度，資深工程師需要驅動專案、解決阻塞問題、指導初級工程師，對接經理和資深工程師同步技術問題。 * AI工具使用政策諮詢 ：公司允許日常工作使用AI工具，並且在AI工具上投入大量資源，自研了Level Dev相關大模型，也允許使用GPT、Gemini等其他外部模型工具。 📅 章節概要 00:01:02 面試開場與基本情況溝通 雙方互相打招呼，候選人目前居住在悉尼，提前為可能出現的寵物狗干擾提前致歉。面試官對候選人的參與表示感謝。 00:01:50 面試流程與規則說明 面試官介紹本次面試分為編碼和系統設計兩個部分，總時長45分鐘，其中技術考核佔35分鐘，開頭和最後各留5分鐘給候選人提問。面試官詢問候選人偏好的程式語言，確認候選人選擇Java。面試官說明規則：允許Google搜尋文件，禁止使用AI工具，隨後介紹自己是Jeremy，已經在公司工作超過4年，要求候選人共享螢幕開始面試。 00:04:18 編碼需求釋出與初步開發 面試官提出編碼需求：編寫Java方法，輸入URL列表，返回對應GET請求的響應體，允許使用任意HTTP類庫。候選人提出需要Google搜尋HTTP相關類的用法，面試官表示允許，並且提出如果實現太複雜，可以模擬HTTP請求的響應，不需要真的傳送請求。候選人確認後開始編寫程式碼。 00:06:27 編碼開發與除錯調整 候選人開始編寫方法，依託IDE提示逐步開發，過程中遇到HTTP介面引數配置、語法的問題，面試官再次提醒如果實現太複雜，可以直接模擬響應，不需要糾結底層庫的除錯。候選人繼續完成原生HTTP請求的開發，完成後執行程式碼遇到協議不支援的錯誤。 00:15:33 調整為模擬實現並完成編碼 面試官提出不需要除錯底層庫問題，讓候選人自定義一個模擬的HTTP客戶端，返回對應URL的虛擬響應即可。候選人按照要求調整程式碼，完成模擬實現。面試官提出需求修改：要求支援輸入URL列表輸出響應列表，候選人確認後開始調整。 00:18:32 併發方案調整與編碼收尾 候選人考慮到併發需求，最初計劃為所有URL建立單個執行緒處理，面試官提問如果有10000個URL，單執行緒無法滿足效能要求，候選人意識到問題，改為使用Java執行緒池處理。候選人選擇固定執行緒池，提出執行緒數量可根據CPU核心數動態計算，完成程式碼調整。面試官讓新增兩個測試URL執行，隨後對程式碼截圖，編碼部分正式結束。 00:27:53 系統設計需求釋出 面試官進入系統設計環節，提出設計需求：將已經驗證可行的POC批次URL獲取功能，改造為面向客戶的生產API服務，要求支援每天百萬級請求，客戶呼叫介面提交URL列表，獲取對應URL的響應，使用者來自全球各地。候選人確認需求細節後開始設計。 00:32:22 候選人闡述基礎架構設計方案 候選人設計分層架構：最上層為API層，首先使用Redis快取熱點URL，加快響應速度，提升快取命中率；使用PostgreSQL儲存URL訪問統計資料，用於計算熱門URL；還可以引入Elasticsearch提供搜尋功能。候選人確認需求細節：客戶只需要獲取指定URL的響應，不需要後續其他操作。 00:35:23 流量控制與突發流量最佳化方案 針對單使用者濫用系統的問題，候選人提出採用滑動視窗或漏桶演算法做速率限制，可對單個使用者設定每分鐘最多10個請求的限制。針對多使用者同時在峰值傳送合法請求的場景，候選人提出透過Redis快取相同URL的請求結果，減少後端重複請求，同時採用多機器叢集部署提升整體吞吐量，Redis還可以作為叢集共享的快取中心，保證多節點快取一致性。 00:41:02 架構細節確認與面試考核結束 面試官詢問PostgreSQL中儲存的內容，候選人回答儲存URL和URL的訪問計數，用於統計熱門URL排序。面試官確認所有技術問題考察完成，留出時間給候選人提問。 00:43:33 候選人提問環節 候選人首先詢問該崗位的日常工作內容，面試官回答該崗位是通用後端崗位，暫時未分配到具體團隊，公司全公司都採用敏捷開發，日常會做Sprint迭代、每日站會，資深工程師需要驅動專案、解決阻塞、指導初級工程師，對接管理者和資深工程師。候選人接著詢問公司是否允許日常工作使用AI工具。 00:46:08 AI工具政策解答與面試結束 面試官回答公司允許日常使用AI工具，並且在AI工具研發投入了大量資源，自研了名為Level Dev的大模型工具，同時也允許員工使用GPT、Gemini等其他外部AI工具。候選人表示沒有其他問題，雙方致謝後結束面試。 ✨ 金句精選 “從設計點的檢視，我們應該 leverage 每種技術的優勢，然後儘量避開它的劣勢。” (執行策略) “資深工程師需要驅動專案，解決自己和團隊的阻塞，還要指導團隊裡的初級工程師。” (戰略洞見) 📋 待辦事項 無

2026-03-19 11:10 ​

您的瀏覽器不支援 audio 元素。 📑 智慧總結 錄音資訊 時長 ：約 0小時 14分鐘 參與人數 ：約 2 人 內容型別 ：求職面試 錄音總結 本次面試為第一輪篩選通話，候選人介紹了自身技術棧、過往工作經歷與專案經驗，回答了面試官關於離職原因、專案經歷的提問，詢問了崗位技術棧，面試官告知後續安排。 候選人基本求職狀態介紹 * 當前狀態 ：目前處於離職狀態，10月剛從上個公司離職，可以立即到崗。 * 求職方向 ：目標崗位是Web前端開發工程師，核心技術棧為React+TypeScript。 * 全棧技術背景 ：掌握Node.js、Python、C#/.NET、Java，還使用Ruby on Rails開發過後端管理看板專案。 * 適配能力 ：有移動端適配經驗，可以適配手機、平板、桌面多端產品。 過往任職公司資訊介紹 * 公司所屬行業 ：上個任職公司屬於新能源汽車行業，業務方向是充電樁管理。 * 公司英文名稱 ：上個任職公司英文名為T R I T I U M。 * 開發產品內容 ：開發了包含網頁端和移動端的車隊管理平臺，使用者可安裝手機APP，也可透過瀏覽器在桌面端使用。 離職原因說明 * 離職直接原因 ：離職是為了獲得更高的薪資，原薪資不符合個人預期。 * 原崗位職級 ：在上家公司擔任中級開發崗位，薪資處於固定水平無法滿足需求。 充電樁管理專案測試改造經歷 * 核心工作內容 ：負責為整個專案搭建測試體系，選擇React Testing Library進行專案測試。 * 核心目標 ：提升測試覆蓋率，使其達到行業通用的80%的標準。 * 工作要求 ：需要選擇符合最佳實踐的合適測試庫，並且充分理解每個需要測試的方法對應的業務邏輯。 餐飲線上點餐專案經歷介紹 * 產品覆蓋端 ：同時開發了網頁端點餐網站，以及Android、iOS移動端App。 * 產品核心功能 ：支援使用者線上點餐、配送，使用者可透過手機接收訂單通知。 * 產品特色設計 ：支援按菜品標籤篩選菜品，可根據素食、蛋白質等飲食偏好分類排序，滿足不同使用者的健康飲食需求。 目標崗位技術棧詢問 * 提問內容 ：候選人主動詢問目標崗位使用的技術棧。 * 面試官回覆 ：崗位後端使用Java開發，基於Java Serverless Lambda部署，前端使用React+NextJS，樣式框架採用emotion。 面試流程說明 * 本次面試性質 ：本次面試為第一輪篩選通話。 * 後續安排 ：面試官正在批次轉錄所有候選人的面試通話，完成後會給候選人反饋結果與下一步安排。 📅 章節概要 00:00:00 面試開場與候選人自我介紹 開場問候後，面試官請候選人介紹當前職位與工作內容。候選人說明自己當前處於離職狀態，可以立即到崗，目標崗位為Web前端開發，核心技術棧為React與TypeScript。候選人介紹自己在上家公司參與開發了包含網頁端和移動端的車隊管理平臺，同時具備全棧開發能力，掌握Node.js、Python、Java等多種後端技術，還開發過基於Ruby on Rails的後端看板，並且擁有多端適配經驗，本次面試也準備了專案演示。 00:06:59 面試官詢問離職相關資訊 面試官確認候選人當前處於職業中斷狀態，核對了候選人簡歷中的車隊管理專案任職資訊，詢問了任職公司的名稱與離職時間、離職原因。候選人說明公司屬於新能源汽車充電樁管理行業，英文名為T R I T I U M，自己在10月也就是上個月剛離職，離職原因是想要獲得更高薪資，原公司中級崗位的固定薪資不符合個人預期。 00:09:33 候選人介紹過往挑戰性專案 面試官請候選人分享過往工作中有趣或有挑戰的專案。候選人首先分享了專案測試改造專案，提到自己選擇React Testing Library完成全專案測試，目標是把測試覆蓋率提升到行業標準的80%，需要選擇符合最佳實踐的測試庫，還要理解所有待測試方法對應的業務邏輯。 00:11:11 候選人分享餐飲點餐專案經歷 候選人分享了另一個線上餐飲點餐專案，該專案同時覆蓋網頁端和Android、iOS移動端，支援使用者線上點餐、配送到家，手機接收訂單通知。專案支援按菜品標籤篩選排序，使用者可根據素食、蛋白質等不同飲食偏好選擇菜品，滿足健康點餐需求，整個專案開發過程非常有趣。 00:13:15 候選人提問與面試收尾 面試官詢問候選人是否有問題想問，候選人詢問崗位技術棧，面試官回覆：後端使用Java Serverless Lambda，前端使用React+NextJS，樣式框架為emotion。面試官說明本次是第一輪篩選面試，正在批次轉錄所有面試通話，完成後會反饋結果與下一步安排，隨後結束面試。 ✨ 金句精選 無 📋 待辦事項 說話人1：完成所有候選人面試通話的轉錄，給候選人反饋面試結果與下一步安排 無

2026-03-19 11:12 ​

您的瀏覽器不支援 audio 元素。 📑 智慧總結 錄音資訊 時長 ：約 0 小時 56 分鐘 參與人數 ：約 4 人 內容型別 ：技術面試 錄音總結 本次是Dealer Studio面向候選人Jackson的React Native開發崗位技術面試，面試官團隊由前端負責人Johnny、移動端團隊成員Lana、移動端高階開發Hamish組成，面試涵蓋背景瞭解、技術提問、程式碼挑戰、行為問題，最終結束面試並告知候選人1-2個工作日內反饋結果。 面試官開場與候選人自我介紹 * 面試團隊自我介紹 ：Johnny為Dealer Studio前端負責人，Lana為移動端團隊成員，Hamish為移動端高階開發，本次面試因面試官對候選人的技術評估表現印象深刻發起。 * 候選人技術背景介紹 ：候選人Jackson本科和碩士均為電腦科學專業，最初從事Java方向開發，做過J2EE與Android專案，之後轉用React技術棧，專注前端與React Native開發，還在GitHub貢獻過開源專案。 * 候選人對公司的初步認知 ：候選人認為Dealer Studio是遠端優先的公司，猜測業務和汽車行業經銷商相關。 公司業務與技術棧介紹 * 團隊分佈與客戶規模 ：公司是遠端企業，團隊成員分佈在澳大利亞多地（珀斯、布里斯班、達爾文），還有1名成員在新加坡，當前運營超過1000個網站，服務800家汽車經銷商。 * 核心業務與技術棧 ：核心業務是為汽車經銷商搭建網站，同時提供CMS、線索管理系統、React Native移動端應用、庫存聚合與分析工具；前端使用React+Next.js，98%以上使用TypeScript，後端使用Ruby on Rails，移動端開發為主，偶爾需要修改後端程式碼。 候選人過往技術棧使用情況 * 核心技術棧明細 ：候選人上一份工作核心為React Native專案，前端使用TypeScript，會呼叫原生層的Java與Objective-C程式碼，使用REST API與MongoDB管理資料，透過GitHub Actions管理CI/CD。 * 專案構建與工具使用 ：候選人使用Expo EAS構建專案併發布到Google Play與App Store，使用React Native Testing Library做測試，使用React Query做資料請求管理，使用NativeWind做樣式開發，使用React Navigation做路由管理。 技術問題：問題排查方法 * 複雜程式碼複用問題解決方案 ：候選人遇到React專案程式碼向React Native專案複用的問題時，會建立shared資料夾，存放可複用的通用元件提升程式碼複用率。 * 原生API適配問題處理 ：候選人遇到Expo官方文件未覆蓋的原生API定製需求時，會查閱第三方文件與原始碼，自行測試解決問題。 * Expo專案三種方案對比 ：Expo託管方案簡單、文件完善但缺少原生API支援；Expo預構建方案支援更多原生API、可使用EAS釋出，但可能和企業現有CI/CD流程衝突；裸React Native方案功能強大但複雜度高，需要同時處理Android與iOS兩端的問題。 * UI問題排查工具 ：遇到UI異常問題時，候選人優先使用Chrome開發者工具檢視網路與UI元素，使用React Native開發者工具除錯元件行為，使用Redux開發者工具追蹤資料流。 技術問題：HTTP基礎方法 * 候選人初始誤解問題方向 ：候選人最初將問題誤解為講解HTTP連線建立過程，講解了DNS解析、三次握手建立連線、四次揮手斷開連線的流程。 * 糾正後的回答內容 ：基礎HTTP方法包括GET、POST、DELETE等，React專案中常用Axios傳送請求，Node.js後端常使用Express框架處理請求，請求響應使用JSON格式傳輸，需要處理異常，且因為HTTP請求是非同步的，需要使用async/await處理Promise返回結果。 技術問題：React狀態管理與Hooks * 狀態管理方案對比 ：Redux功能強大，適合大型專案的多元件通訊，可以追蹤資料流方便除錯，但是需要編寫大量樣板程式碼；Zustand等輕量庫更簡單，不需要手動觸發同步，樣板程式碼更少；元件內部可以使用useState管理本地狀態，也可以透過props做父子元件通訊，還可以自定義Hooks管理狀態。 * useEffect的作用與依賴陣列 ：useEffect用於處理渲染後的副作用，不屬於純函式，會在元件渲染完成後呼叫；依賴陣列用於控制useEffect的觸發次數，傳入空陣列時useEffect只呼叫一次，傳入依賴變數，變數變化時會重新觸發useEffect。 技術問題：Git工作流 * 候選人日常Git使用習慣 ：候選人每天都會使用Git和GitHub，習慣在終端使用命令列操作Git，不使用圖形介面工具。 * 基礎工作流內容 ：日常使用 git add 、 git commit 提交程式碼， git pull 拉取遠端最新程式碼，解決衝突後合併， git push 推送到遠端倉庫；在GitHub上發起Pull Request做程式碼評審，配置CI/CD流水線自動測試部署，還可以使用GitHub Wiki編寫文件，使用發版功能管理不同版本。 技術問題：React與React Native差異 * 核心差異說明 ：React執行在瀏覽器中，基於DOM，使用HTML與CSS實現介面；React Native會將元件編譯為對應平臺的原生UI控制元件，最終輸出是原生應用。 * 可複用部分說明 ：兩者可以複用自定義Hooks、通用業務邏輯、工具函式、基礎UI邏輯等內容，減少重複開發。 技術問題：React Native基礎開發問題 * 路由管理方式 ：候選人主要使用React Navigation庫做路由管理，最新版本支援App Router技術，可以註冊頁面，呼叫導航方法跳轉頁面，開發時會藉助AI工具獲取分步指導。 * 樣式開發方式 ：React Native不能直接使用CSS，預設使用JavaScript StyleSheet編寫樣式，也可以透過橋接工具使用CSS，還可以藉助AI工具快速完成樣式開發。 JS事件迴圈程式碼挑戰 * 候選人給出的答案 ：題目是帶延遲0的setTimeout、普通同步log、Promise then的輸出順序問題，候選人認為輸出順序和程式碼編寫順序完全一致。 * 面試官講解正確答案 ：正確輸出順序是同步log → Promise then → setTimeout；JavaScript是單執行緒，存在宏任務與微任務佇列，Promise屬於微任務，會在當前同步程式碼執行完成後立即執行，setTimeout屬於宏任務，即使延遲設定為0，也會等到所有同步程式碼和微任務執行完成後再執行。 行為問題：PR被要求刪除全部程式碼的應對方案 * 候選人應對思路 ：首先會自行研究對方的方案，充分理解為什麼要刪除現有程式碼，之後如果認可對方方案，會完全接受對方的更優方案；如果不認可，會清晰給出自己的理由溝通，若溝通無法達成一致，可以找專案經理介入協調。 * 面試官對回答的評價 ：面試官認可候選人的回答思路，提醒候選人接到任務後先明確需求，可以避免做無用功。 行為問題：作為團隊lead無法按時交付的應對方案 * 候選人應對思路 ：首先會主動向上級專案經理反饋風險，詢問能否延期交付或者調整任務優先順序；之後會和初級開發一起解決問題，幫助對方推進進度；最後會做覆盤，要求團隊成員在每日站會主動提出遇到的阻塞問題，提前暴露風險提前處理。 * 面試官對回答的評價 ：面試官認可候選人的思路，該思路體現了責任心，會主動保護團隊成員，提前暴露問題，公司內部也會採用主開發加輔助開發的配置，方便遇到風險時及時增派人手。 面試收尾環節 * 候選人入職時間與工作許可權 ：候選人當前待業，可以一週內入職，並且擁有澳大利亞永久居留權，可以全職合法工作。 * 後續流程說明 ：面試官告知候選人會在1-2個工作日內給出面試結果，透過郵件反饋。 📅 章節概要 00:00:51 面試開場與團隊自我介紹 本次面試是Dealer Studio針對React Native開發崗位的招聘面試，面試團隊由前端負責人Johnny、移動端團隊成員Lana、移動端高階開發Hamish組成。Johnny開場說明，面試官團隊對候選人Jackson的技術評估結果非常滿意，因此發起本次面試，由Hamish率先開始提問。 00:01:40 背景瞭解環節 Hamish首先請Jackson介紹個人編碼背景，Jackson說明自己本科和碩士均為電腦科學專業，最初做Java方向開發，有J2EE和Android專案經驗，之後轉React技術棧，專注前端與React Native開發，還在GitHub做過開源貢獻。隨後Hamish請Jackson介紹對Dealer Studio的瞭解，Jackson認為公司是遠端優先企業，猜測業務和汽車行業經銷商相關。 00:05:06 面試官介紹公司業務與技術棧 面試官確認Dealer Studio確實是遠端企業，團隊成員分佈在澳大利亞多地，還有1名成員在新加坡，目前運營超過1000個網站，服務800家汽車經銷商。公司核心業務是為汽車經銷商搭建網站，同時提供內容管理系統、線索管理系統、React Native移動端應用、庫存聚合與分析工具；技術棧方面，前端用React+Next.js，98%以上用TypeScript，後端用Ruby on Rails，移動端開發為主，偶爾需要修改後端程式碼。 00:07:17 候選人過往技術棧使用情況分享 Hamish請Jackson介紹上一份工作使用的技術棧，Jackson說明核心是React Native專案，前端用TypeScript，會呼叫原生層的Java和Objective-C程式碼，用REST API和MongoDB管理資料，透過GitHub Actions做CI/CD，使用Expo EAS構建專案併發布到應用商店，用React Native Testing Library做測試，React Query做資料請求管理，NativeWind做樣式，React Navigation做路由。 00:10:10 技術提問：問題排查實踐 Lana請Jackson分享最近解決的技術問題，Jackson分享了三類常見問題：第一是React程式碼向React Native複用時，透過建立shared資料夾存放可複用元件提升複用率；第二是Expo文件未覆蓋的原生API需求，需要查閱第三方文件和原始碼自行測試；第三是對比了三種Expo專案方案的優缺點：託管方案簡單但原生API支援不足，預構建方案支援更多原生API但可能和企業流程衝突，裸React Native方案功能最強但複雜度最高。隨後Lana詢問UI異常的排查方法，Jackson說明會用Chrome開發者工具、React Native開發者工具、Redux開發者工具分別排查不同問題。 00:17:21 技術提問：HTTP基礎 Lana請Jackson解釋基礎HTTP方法，Jackson最初誤解問題，講解了HTTP連線建立的DNS解析、三次握手、四次揮手流程。Johnny糾正問題方向後，Jackson說明基礎方法包括GET、POST、DELETE，專案中常用Axios傳送請求，Node.js後端用Express處理請求，響應用JSON格式，需要處理非同步請求和異常，用async/await處理Promise。 00:22:13 技術提問：React狀態管理與Hooks Lana請Jackson解釋React狀態管理，以及useState和useEffect的差異，Jackson說明Redux適合大型專案，功能強大可追蹤資料流但樣板程式碼多，Zustand等輕量庫更簡單，樣板程式碼少，元件內部可用useState管理本地狀態。隨後Johnny詢問useEffect依賴陣列的作用，Jackson說明依賴陣列控制觸發次數，空陣列只執行一次，依賴變化時重新觸發。 00:29:22 技術提問：Git工作流 Lana請Jackson說明日常使用的Git基礎工作流，Jackson說明習慣在終端用命令列操作，日常用git add、git commit提交，git pull拉取合併程式碼，解決衝突後git push推送到遠端，在GitHub發起Pull Request做程式碼評審，配置CI/CD自動測試部署，還可以用Wiki寫文件，管理專案發版。 00:32:16 技術提問：React與React Native差異 Lana請Jackson說明React和React Native的核心差異，Jackson說明React執行在瀏覽器，基於DOM使用HTML和CSS，React Native會把元件編譯為對應平臺的原生控制元件，最終生成原生應用，兩者可以複用自定義Hooks、業務邏輯、工具函式等內容。 00:34:50 技術提問：React Native開發基礎 Lana依次詢問了React Native開發的幾個基礎問題：路由管理方面，Jackson主要用React Navigation，最新版本支援App Router，開發時會藉助AI獲取分步指導；可滾動列表元件，Jackson沒能準確說出FlatList，Lana補充說明FlatList效能優於ScrollView，因為它只渲染螢幕可見區域的內容；樣式開發方面，React Native預設用JavaScript StyleSheet，也可以透過橋接使用CSS，日常開發會藉助AI工具快速完成樣式編寫。 00:41:08 JS事件迴圈程式碼挑戰 Johnny給出一道關於JS事件迴圈的程式碼題，題目包含同步log、延遲0ms的setTimeout、Promise then，要求給出輸出順序並解釋原因，Jackson認為輸出順序和程式碼順序一致。Johnny講解正確答案，正確順序為同步log → Promise then → setTimeout，核心原因是JavaScript單執行緒，Promise屬於微任務會在同步程式碼執行完立即執行，setTimeout屬於宏任務，需要等所有微任務執行完才會執行。 00:45:35 行為問題：PR程式碼被要求全部刪除的應對 Johnny給出第一個行為問題：如果自己寫了幾天的PR被同事要求全部刪除替換為新方案，該如何處理。Jackson的應對思路是：先自行研究對方方案理解原因，認可方案就接受，不認可就清晰溝通，溝通無果可以找經理介入。Johnny認可這個思路，補充提醒接到任務先明確需求，可以避免做無用功。 00:50:34 行為問題：作為team lead無法按時交付的應對 Johnny給出第二個行為問題：晉升為team lead後帶領專案，因為初級開發能力不足無法跟上進度，專案無法按時交付該如何處理。Jackson的應對思路是：先主動向上級專案經理反饋風險，申請延期或者調整優先順序，然後和初級開發一起解決問題推進進度，最後覆盤要求團隊在每日站會提前暴露阻塞風險。Johnny非常認可這個思路，稱該思路體現了合格的領導力，公司內部也會採用主開發加輔助開發的配置，方便遇到風險時及時增派人手。 00:55:12 面試收尾確認資訊 面試進入收尾環節，Johnny確認候選人的可入職時間和工作許可權，Jackson說明當前待業，可以一週內入職，並且擁有澳大利亞永久居留權，可全職合法工作。Johnny告知候選人，面試官團隊會在1-2個工作日內完成評估，透過郵件傳送面試結果，結束本次面試。 ✨ 金句精選 “If there comes a better solution, why not just use it? I’m totally open to it.” (執行策略) “We all just want to polish the products and we want to make it better.” (思考啟發) “If everything is too late to be noticed, then it’s kind of hard to rescue.” (執行策略) 📋 待辦事項 Johnny：1-2個工作日內完成面試評估，給Jackson傳送反饋郵件 Jackson：等待Dealer Studio的面試結果反饋

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您的瀏覽器不支援 audio 元素。 📑 智慧總結 錄音資訊 時長 ：約 0小時 44分鐘 參與人數 ：約 3人 內容型別 ：求職面試 錄音總結 本次是全棧開發崗位的技術面試，面試官針對候選人Jack的過往專案技術棧、架構設計、工具使用、工作方法、求職預期等多方面提問，Jack依次作答，最後Jack諮詢了崗位日常工作與職責分工，面試官做出解答。 過往專案技術棧說明 * 前端與部署技術 ：使用React搭建前端Web應用，使用AWS部署後端服務。 * 儲存與資料庫技術 ：使用AWS S3儲存前端應用打包後的靜態輸出檔案，使用PostgreSQL儲存業務資料。 * 後端與雲服務技術 ：後端使用Python Django開發，依賴AWS Bean Talk支援自動擴縮容，整體無伺服器部署依賴AWS服務實現。 專案角色確認 * 角色定位 ：Jack在專案中擔任全棧開發工程師，同時負責前端開發、後端開發和雲部署相關工作。 Django+React全棧應用架構設計 * 技術元件規劃 ：後端使用Python Django，資料庫選用AWS RDS上的PostgreSQL，靜態資源存放在AWS S3。 * 業務元件劃分 ：業務層包含賬戶、商品、訂單、表格等核心業務模組，基礎層包含全域性設定、中介軟體設定等核心元件。 * 擴充套件依賴說明 ：使用第三方擴充套件庫包括Django REST framework、Django Forms、Django Stories、Pillow、White Noise等。 AI工具使用場景與時機選擇 * 日常開發輔助 ：日常開發中使用整合在VS Code的GitHub Copilot提升開發效率和程式碼質量。 * 需求轉換與任務拆分 ：每天使用ChatGPT，將業務需求轉換為AI可理解的表述，並讓AI幫助拆分開發任務。 * 新技術學習輔助 ：學習Airflow時，藉助AI工具在Udemy上篩選合適的課程，快速掌握了Airflow的排程器、觸發器、Worker等核心元件。 * 架構選型評估舉例 ：當電商網站需要支援百萬級每秒請求支撐全球訪問時，藉助AI分析是否需要採用多區域多可用區部署、配置Route 53、新增AWS CloudFront CDN，並幫助計算不同技術方案的成本進行對比。 應用上線前的安全效能可靠性保障方法 * 開發階段保障 ：開發階段使用Python配套的開發工具提前發現大量缺陷。配置CI/CD後，使用Python單元測試框架搭建自動化測試流程。 * 架構效能最佳化 ：透過分層架構最佳化讀寫效能，在架構最上層配置CloudFront CDN提升讀請求的響應速度。 * 安全保障措施 ：使用AWS證書管理服務配置HTTPS的TLS證書，保障請求安全。透過監控百分位數 latency 指標發現效能問題，提升服務穩定性。 過往遇到的技術挑戰與解決方法 * 挑戰場景 ：專案啟動階段的技術棧選型是常遇到的挑戰。 * 解決方法 ：通常會準備至少3種不同的技術棧方案，比如電商專案會準備React+Node.js+AWS、React+Python Django+AWS、React+Spring Boot+AWS三種方案。 * 評估維度 ：從方案成本、維護難度、開發體驗三個維度對比三種方案，最終選擇最合適的技術棧。 快速開發和正確開發的優先順序選擇 * 核心選擇 ：會優先選擇做正確的開發，需要始終保證專案走在正確的方向上。 * 判斷依據 ：根據使用者體驗需求和實際使用者使用場景判斷，明確使用者真實需求後再做決策。 * 分析原則 ：解決問題需要深挖根因，不能只看表面，比如延遲問題的根因可能不是資料庫讀寫問題，而是缺少CDN層，需要深入排查反覆確認。 求職預期與理想工作環境 * 期望崗位型別 ：對全棧開發崗位非常感興趣，期待獲得該崗位。 * 對團隊規模的預期 ：不在意公司或團隊規模大小，更看重團隊的溝通、程式碼規範和知識分享文化。 * 期望協作文化 ：希望能和同事充分溝通對齊，保持所有人在同一頁面，也樂於分享和交流技術知識。 * 工作地點偏好 ：理想工作環境是居家辦公，處理獨立開發任務時需要安靜的環境，能提升效率，也開放去辦公室辦公；需要討論需求、做設計規劃的時候，可以去辦公室和同事溝通。 * 工作內容偏好 ：兩種工作內容都可以接受，開發新功能能快速獲得成就感，比較有意思；打磨現有功能更有挑戰性，個人更偏好打磨現有功能，需要從多個維度分析問題。 過往管理者對自己的評價

  • 認為前管理者會評價自己是喜歡深挖問題根因的技術人員。
  • 樂於發現專案中的問題，享受深度思考、調查問題的過程，編寫程式碼遵循規範原則。 快速學習新技術的方法
  • 自認為是終身學習者，常活躍在Udemy這樣的學習平臺。
  • 系統化學習過AWS開發者課程，快速掌握了EC2、S3、ELB、Beanstalk等各類AWS服務的使用方法。
  • 學習方法總結：優先選擇Udemy上由領域專家制作的付費高質量課程，這是快速掌握新技術的高效方法，同時需要動手實操積累經驗，遇到問題藉助AI工具輔助解釋和深入學習。 團隊協作方法與衝突處理

日常協作流程 ：採用敏捷開發方法，使用Jira管理任務工單，使用GitHub或Gitlab託管原始碼，透過程式碼評審做協作交流。 * 衝突處理步驟 ：遇到分歧時，第一步先確認自己是否正確理解了問題；第二步確認需要遵循的公司流程，分歧很多時候是流程要求導致的，和個人偏好無關；第三步選擇合適的方式和對方溝通，文字溝通會更理性，比如透過Teams文字溝通，按照這三步通常可以解決問題。 候選人提問：全棧崗位日常工作內容

  • 招聘方是一家內審公司，目前在把內部使用的舊工具升級為最新技術棧。
  • 崗位採用兩週一輪的迭代，日常工作是和專案經理對齊優先順序，領取開發任務，參與方案設計討論，之後完成開發、測試，滿足交付定義後配合系統工程師部署到測試環境，最後排期上線生產。
  • 開發過程中需要和多個角色的同事、 stakeholders 溝通，明確需求。 候選人提問：全棧崗位的職責分工
  • 公司分為軟體開發部和系統工程部，全棧工程師主要負責從前端到後端、資料庫的開發實現。
  • 不需要全棧工程師獨立完成部署，由系統工程部負責基礎設施搭建、CI/CD流水線搭建和生產環境部署，全棧工程師只需要提供需求輸入即可。
  • 要求全棧工程師瞭解CI/CD、雲基礎設施相關知識，能給出正確的需求，低環境部署可以自己做，生產環境由系統工程師負責。 📅 章節概要 00:00:00 Jack介紹過往專案技術棧 Jack介紹自己參與設計了一個全棧專案的整體架構，前端使用React構建Web應用，後端使用Python Django開發，部署在AWS上。靜態資源使用AWS S3儲存，資料儲存使用PostgreSQL資料庫，藉助AWS Bean Talk支援自動擴縮容，整體無伺服器部署依賴AWS服務。 00:02:04 確認專案角色，面試官詢問架構設計方法 面試官確認Jack在專案中擔任全棧開發工程師，負責前端、後端和雲部署全流程工作，隨後請Jack講解如何設計包含Django、React、Postgres元件的全棧應用架構。 00:04:11 Jack講解Django+React全棧應用架構劃分 Jack說明該架構使用Python Django作為後端，資料庫選用AWS RDS上的PostgreSQL，靜態資源存放在AWS S3。業務層劃分出賬戶、商品、訂單等核心模組，基礎層包含全域性設定、中介軟體，還會使用Django REST framework、Pillow、White Noise等第三方擴充套件庫。 00:06:13 面試官詢問引入AI/ML的時機判斷 面試官提問，在日常任務或長期專案規劃中，如何判斷什麼時候引入AI或ML方案提升生產力，Jack確認問題後做出解答。 00:06:59 Jack說明AI工具的各類使用場景 Jack提到日常開發中使用整合在VS Code的GitHub Copilot提升效率和程式碼質量，每天使用ChatGPT轉換業務需求、拆分開發任務。學習Airflow新技術時，藉助AI在Udemy篩選合適課程，快速掌握核心元件。在架構選型時，藉助AI對比不同方案的成本和可行性。 00:11:29 面試官詢問應用上線前的質量保障方法 面試官請Jack介紹，在應用上線生產前，如何保障應用的安全性、效能和可靠性，Jack從開發流程、架構最佳化、安全監控多個維度給出方案。 00:14:54 面試官詢問近期遇到的技術挑戰 面試官請Jack描述近期遇到的挑戰性問題，比如缺陷或者功能開發難點，以及解決問題的方法，Jack以技術棧選型為例做出說明。 00:15:11 Jack分享技術棧選型的挑戰與解決方法 Jack提到技術棧選型是常遇到的挑戰，通常會準備至少3種不同方案，比如電商專案會準備React+Node.js+AWS、React+Python Django+AWS、React+Spring Boot+AWS三種選擇。從成本、維護難度、開發體驗三個維度對比後，選出最合適的方案。 00:17:38 面試官詢問快速開發和正確開發的優先順序 面試官提問，如何在“快速交付”和“做正確的開發”之間權衡優先順序，Jack說明自己的判斷原則。 00:18:01 Jack說明優先順序選擇的邏輯 Jack表示自己會優先選擇做正確的開發，需要始終保證專案方向正確。判斷的依據是使用者體驗需求和真實使用者使用場景，解決問題需要深挖根因，不能只看表面，比如延遲問題的根因可能不是資料庫，而是缺少CDN，需要深入排查確認。 00:20:07 面試官詢問求職預期與團隊偏好 面試官詢問Jack對下一份工作的期望，什麼樣的工作能打動他，以及偏好什麼樣的團隊或組織，Jack依次做出回答。 00:22:03 第二位面試官提問 第二位面試官接入後，先提問Jack，如果詢問前管理者，對方會如何評價Jack，Jack給出自己的答案，隨後詢問Jack的理想工作環境。 00:23:18 Jack描述理想工作環境與工作內容偏好 Jack表示理想環境是居家辦公，獨立處理複雜問題時需要安靜環境，能提升效率，也開放去辦公室辦公，需要協作的時候可以去辦公室。對開發新功能和打磨現有功能都可以接受，個人更偏好打磨現有功能，因為更有挑戰性，開發新功能能快速獲得成就感，也可以接受。 00:27:09 面試官詢問快速學習新技術的方法 面試官請Jack舉例說明，近期為了交付專案快速學習新技術的經歷，Jack分享了自己的學習經驗和方法。 00:29:58 面試官詢問團隊協作風格與衝突處理 面試官詢問Jack如何和設計師、工程師、專案經理協作，遇到分歧如何處理，如何對功能模組負責，Jack給出了分步處理的方法。 00:33:58 面試官邀請Jack提問 面試官結束提問，請Jack針對公司或崗位提出自己的問題，Jack首先詢問該全棧崗位的日常工作內容。 00:34:08 面試官解答崗位日常工作內容 面試官說明，公司是內審公司，開發的工具供內部審計人員使用，目前正在將舊的遺留工具升級到最新技術棧。日常工作採用兩週迭代，需要對齊優先順序，參與方案設計，完成開發測試，配合部署上線，過程中需要和多個角色溝通對齊需求。 00:37:13 Jack提問全棧崗位的職責分工 Jack表示從職位描述看，該崗位需要覆蓋的技術範圍非常廣，從前端後端到基礎設施、DevOps都有涉及，詢問是否全棧開發需要負責所有這些工作，面試官做出澄清。 00:39:52 面試官澄清職責分工 面試官說明，公司分為軟體開發部和系統工程部，全崗工程師主要負責開發工作，需要了解CI/CD、雲基礎設施相關知識，能給系統工程師提供正確的需求輸入。部署和基礎設施搭建由系統工程師負責，低環境部署可以自己做，生產環境由系統工程師全權負責。 00:42:52 面試結束 Jack表示理解，也開放接受這樣的職責分工，自己也希望積累基礎設施和DevOps相關的實戰經驗。面試官說明會反饋給招聘對接人，後續會有專人聯絡Jack，面試結束。 ✨ 金句精選 “做正確的開發比快速開發更重要，要始終保證專案走在正確的方向上。” (執行策略) “解決問題需要深挖根因，不能只看表面現象。” (方法技巧) “文字溝通會比口頭溝通更理性，更容易解決分歧。” (方法技巧) 📋 待辦事項 招聘方：整理面試反饋給Wiki，後續安排專人聯絡Jack Jack：等待招聘方的對接通知

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您的瀏覽器不支援 audio 元素。 📑 智慧總結 錄音資訊 時長 ：約 0小時 44分鐘 參與人數 ：約 3 人 內容型別 ：面試對話 錄音總結 本次為企業全棧工程師崗位招聘面試，候選人Jack介紹了過往專案技術棧、架構設計思路，回答了面試官關於技術選型、AI應用、專案管理、求職期望等多維度問題，最後詢問了目標崗位的日常工作內容與職責邊界，雙方完成溝通。 過往專案技術棧介紹 * 核心技術選型 ：前端使用React構建Web應用，後端使用Python+Django開發，資料儲存採用PostgreSQL資料庫。 * 雲服務與部署方案 ：整體依賴AWS雲服務部署後端，AWS S3儲存前端打包後的靜態檔案，使用AWS Elastic Beanstalk支援自動擴縮容，採用無伺服器部署模式。 專案架構設計思路分享 * 分層架構設計 ：從業務角度劃分賬戶、商品、訂單、表格等業務模組，設定全域性配置、中介軟體等核心元件。 * 擴充套件依賴選型 ：使用Django REST framework、Django Storages、Pillow、WhiteNoise等第三方擴充套件庫滿足業務需求。 AI工具的日常應用場景 * 開發效率提升 ：日常使用GitHub Copilot整合VS Code，提升編碼效率與程式碼質量。 * 需求處理與學習輔助 ：使用ChatGPT翻譯業務需求，拆分開發任務；藉助AI工具在Udemy篩選合適課程，學習Airflow等新技術。 * 技術方案評估 ：面對電商站點全球化擴容需求，AI可輔助評估多可用區、CDN等技術方案，對比不同方案的成本。 上線前安全效能可靠性保障方案 * 開發階段質量控制 ：開發過程使用Python專用開發工具提前識別程式碼缺陷，配置CI/CD流程後，使用pytest自動化測試框架執行自動化測試。 * 效能最佳化策略 ：在架構頂層配置CDN加速讀請求，最佳化資料庫讀寫效能，透過觀測98%、99%分位延遲定位效能問題。 * 安全保障措施 ：使用AWS證書管理服務配置HTTPS的TLS證書，保障傳輸安全。 技術選型的挑戰與對比方法 * 多方案對比流程 ：面對技術選型難題時，至少準備3種不同的技術方案進行對比評估。 * 評估維度 ：對比維度包含技術棧的使用成本、維護難度、開發體驗，最終選擇匹配專案需求的方案，本次電商專案最終選擇React前端+Python Django後端+AWS雲服務的方案。 快速交付與正確搭建的優先順序選擇 * 核心優先順序判斷原則 ：優先選擇做正確的事，保證專案始終在正確方向推進。 * 具體判斷方法 ：基於使用者體驗需求和實際使用者場景判斷優先順序，遇到效能問題需要深入探究根因，不能停留在表面問題，比如延遲問題不一定來自資料庫讀寫，可能是缺少CDN層導致。 求職期望與求職偏好 * 崗位與團隊偏好 ：對本次招聘的全棧工程師崗位非常感興趣，不要求團隊規模大小，更看重團隊內部的溝通、程式碼規範和知識分享文化。 * 理想工作環境偏好 ：偏好居家獨立辦公，處理核心技術問題時需要安靜環境提升效率，需求分析、會議討論等場景可以線下辦公室溝通。 * 工作內容偏好 ：相比搭建新功能，更偏好打磨最佳化現有功能，打磨需要深入分析多個維度，更有挑戰性，同時也接受新功能開發工作。 新技術快速學習方法論 * 學習資源選擇 ：選擇Udemy等學習平臺上由領域專家出品的付費高質量課程，可以系統快速掌握新技術。 * 落地學習方法 ：除了理論學習，還需要動手實操積累經驗，遇到問題藉助AI工具輔助深入探究，快速掌握技術要點。 團隊協作與衝突處理方式 * 日常協作流程 ：使用敏捷開發方法論，用Jira管理任務，用GitHub/GitLab管理原始碼，執行程式碼評審流程。 * 分歧處理流程 ：遇到分歧首先確認自己正確理解了問題，再確認需要遵循的公司流程，最後透過書面或線上會議和同事溝通，逐步解決分歧。 目標崗位日常工作與職責邊界溝通 * 公司業務背景 ：該公司為審計公司，當前正在將原有內部審計工具從 legacy 技術棧升級到最新技術棧，工具用於自動化審計人員的日常工作。 * 全棧工程師日常工作內容 ：每兩週一個迭代週期，對齊專案經理需求優先順序，參與技術方案設計，執行開發、測試、自動化用例編寫、CI流程，最後配合系統工程師部署到測試環境，排期後釋出生產，日常需要和多個角色協作溝通需求。 * 職責邊界劃分 ：全棧工程師主要負責前端、後端、資料庫的方案實現，需要了解CI/CD、雲基礎設施相關知識，給系統工程師提供輸入；系統工程師負責生產環境的基礎設施搭建和部署，開發環境、低環境可由全棧工程師自行部署。 過往 manager 對候選人的評價

  • 候選人描述，過往經理會評價自己是喜歡深入探究問題根因的技術人員。
  • 享受定位專案問題、深入調查解決問題的過程，編碼始終遵循規範原則。 📅 章節概要 00:00:01 候選人介紹過往專案技術棧 本次面試為全棧工程師崗位招聘，首先由候選人Jack介紹過往參與的全棧專案技術方案。前端使用React構建Web應用，後端基於Python+Django開發，整體部署在AWS雲平臺。使用AWS S3儲存前端打包後的靜態檔案，PostgreSQL儲存業務資料，AWS Elastic Beanstalk提供自動擴縮容能力，採用無伺服器部署模式。 00:02:04 面試官確認候選人角色與專案職責 面試官詢問候選人在專案中的整體角色，候選人確認自己擔任該專案的全棧開發工程師，負責前端開發、後端開發和雲部署全流程工作。面試官接著請候選人講解，如何基於React、Django、Postgres搭建全棧應用的頂層架構。 00:04:11 候選人講解全棧專案架構設計 候選人明確架構分層設計，業務層分為賬戶、商品、訂單等業務模組，核心層包含全域性配置、中介軟體配置，擴充套件依賴Django REST framework、Django Storages、Pillow、WhiteNoise等第三方庫。儲存層使用AWS RDS的PostgreSQL，靜態資源儲存在AWS S3。 00:06:13 面試官詢問AI/ML引入時機判斷 面試官詢問候選人，日常開發或專案規劃中，如何判斷什麼時候引入AI或ML方案提升生產力。候選人表示，日常工作中AI已經作為輔助工具覆蓋多個場景。 00:06:59 候選人分享AI工具的應用場景，舉例說明需求處理方法 候選人介紹了三類AI應用場景：第一，GitHub Copilot整合VS Code提升編碼效率和程式碼質量；第二，ChatGPT用於翻譯業務需求、拆分任務，也可以輔助篩選學習課程掌握新技術；第三，面對電商全球化擴容的場景，AI可以輔助評估多可用區、CloudFront CDN等方案，計算對比不同方案的成本。 00:11:29 面試官詢問應用上線前安全效能可靠性保障方案 面試官請候選人介紹，應用上線前如何保障安全性、效能和可靠性。候選人分階段分維度給出對應方案：開發階段使用Python開發工具提前識別缺陷，CI/CD階段配置pytest做自動化測試；效能層面透過CDN最佳化讀請求，觀測分位延遲定位問題；安全層面使用AWS證書服務配置TLS證書保障HTTPS傳輸安全。 00:14:54 面試官請候選人分享最近遇到的技術挑戰與解決方法 面試官請候選人描述最近遇到的挑戰性場景，比如難解決的Bug或難實現的特性，以及對應的解決思路。候選人表示技術選型是經常遇到的挑戰，會準備至少3種可選方案，從成本、維護成本、開發體驗多個維度對比，本次電商專案最終確定了React+Django+AWS的方案。 00:17:38 面試官詢問快速交付和正確搭建的優先順序策略 面試官提出專案中常見的矛盾：快速交付和正確搭建之間需要權衡，詢問候選人如何做優先順序判斷。候選人表示會優先選擇做正確的事，優先順序判斷基於使用者體驗需求和實際使用者場景，遇到問題需要深入根因，不能停留在表面，比如延遲問題的根因可能是缺少CDN，而非資料庫效能不足。 00:20:07 面試官詢問候選人求職期望與團隊偏好 面試官詢問候選人對下一份工作的團隊和公司有什麼要求，什麼型別的工作能讓候選人有動力。候選人表示對全棧工程師崗位非常感興趣，不要求團隊的規模大小，最看重團隊內部的溝通氛圍、程式碼規範和知識分享文化，希望和同事對齊認知保持同頻。 00:22:03 第二位面試官提問，詢問過往經理對候選人的評價 第二位面試官接過溝通，第一個問題詢問候選人，如果聯絡之前的經理，他們會如何評價候選人。候選人表示，之前的經理會描述自己是喜歡深入探究問題根因的技術人員，享受定位問題、深入調查解決問題的過程，編碼始終遵循規範。 00:23:18 第二位面試官詢問候選人理想工作環境 第二位面試官請候選人描述理想的工作環境，包括工作地點、工作內容、協作物件偏好。候選人表示偏好居家獨立辦公，處理核心技術問題時需要安靜環境提升效率，需求分析、規劃會議等場景可以線下辦公室溝通。 00:25:12 第二位面試官詢問工作內容偏好 面試官詢問，候選人偏向開發新功能還是打磨最佳化現有功能。候選人表示兩種都可以接受，開發新功能可以快速獲得成就感，打磨現有功能更有挑戰性，需要從多個維度分析問題，自己更偏好打磨最佳化，也接受新功能開發工作。 00:27:09 第一位面試官繼續提問，詢問快速學習新技術的經驗 面試官請候選人分享，最近有沒有需要快速學習新技術交付專案的經歷，有什麼方法。候選人表示自己保持終身學習習慣，會選擇Udemy平臺上專家出品的高質量付費課程系統學習，學習後需要動手實操積累經驗，遇到問題藉助AI輔助深入探究，可以快速掌握新技術，比如自己透過這套方法系統學習了AWS的各類服務。 00:29:58 面試官詢問團隊協作風格與衝突處理方法 面試官詢問候選人日常如何和設計師、工程師、專案經理協作，遇到分歧如何處理，如何對功能模組負責。候選人表示日常使用敏捷開發，用Jira管理任務，用GitHub/GitLab管理程式碼做程式碼評審；遇到分歧先確認自己正確理解問題，再確認需要遵循的流程，最後透過溝通解決問題。 00:33:58 面試官請候選人提問，詢問目標崗位日常工作內容 面試官將溝通交給候選人，邀請候選人提問，候選人首先詢問該全棧崗位日常工作內容是什麼。面試官介紹公司是審計公司，正在升級原有內部審計工具到最新技術棧，工具用於自動化審計人員日常工作；每兩週一個迭代，需要對齊需求、參與方案設計、完成開發測試，配合部署釋出，日常需要和多角色協作溝通。 00:37:13 候選人提問，確認全棧崗位的職責邊界 候選人表示，從職位描述看技術棧覆蓋範圍非常廣，從前端後端到雲基礎設施、DevOps、CI/CD都包含，詢問全棧工程師是否需要負責所有模組，還是有職責劃分。面試官明確劃分了職責邊界：全棧工程師核心負責前端、後端、資料庫的開發，需要了解CI/CD、雲基礎設施相關知識給系統工程師提供輸入；系統工程師負責生產環境的基礎設施搭建和部署，低環境可由全棧自行部署。 00:42:52 候選人確認資訊，面試結束 候選人表示理解資訊，自己願意接受這類工作內容，也希望獲得更多基礎設施相關的動手經驗，符合自己換工作的預期。面試官表示會將反饋整理後給到招聘對接方，後續會有人聯絡候選人，雙方結束對話。 ✨ 金句精選 “I think I would choose building right. Building right is is not that clear actually. So I should, I should understand what. So I should always keep in mind that what the right direction, which in order to keep the project on the track, on the right track.” (戰略洞見) “doing things right is like sometimes I need to analyze the root cause, it’s things maybe not looks like what it looks on the surface.” (方法技巧) “I treat myself as a lifelong learner.” (思考啟發) “no matter what size of the company, I think the communications, the code styles and the knowledge sharing, is what I expect a lot. I really want to share and communicate with people, because we work together, we need to align with each other and keep we are on the same page.” (思考啟發) 📋 待辦事項 面試官團隊：整理面試反饋給到招聘對接方Wiki 招聘對接方：聯絡候選人反饋面試結果 （檢測到輸入無 (我) 說話人標識，輸出結束）

2026-03-19 11:18 ​

您的瀏覽器不支援 audio 元素。 📑 智慧總結 錄音資訊 時長 ：約 0小時 45 分鐘 參與人數 ：約 2 人 內容型別 ：面試對話 錄音總結 本錄音是Canva對候選人發起的程式語言流利度技術面試，候選人居住在澳大利亞布里斯班，申請Android開發遠端崗位。面試包含規則說明、候選人現場編碼實現目標點選遊戲，面試結束後候選人詢問了崗位遠端政策與日常工作內容，面試官告知結果反饋時間。 基本情況介紹 * 雙方居住與工作背景 ：候選人居住在澳大利亞布里斯班昆士蘭科技大學附近，已經在此生活了4年，正在尋找遠端工作。面試官是Canva悉尼辦公室的前端工程師，在悉尼生活了一輩子，Canva主辦公室位於悉尼和墨爾本，布里斯班僅設有聯合辦公點，僅有少量員工。 * 面試基本規則確認 ：本次為程式語言流利度面試，要求使用JavaScript完成開發，全程計劃到11:15結束，預留5分鐘給候選人提問。面試要求關閉GitHub Copilot這類AI自動補全工具，允許候選人搜尋語法或查詢文件，不禁止使用ChatGPT查詢資料。候選人需要共享螢幕，同時展示身份證和瀏覽器。 面試題目說明 * 目標點選遊戲的核心規則 ：需要實現一款網頁端點選遊戲，目標會隨機在螢幕位置傳送，螢幕上有一個持續倒計時的計時器，玩家點選目標後會給計時器增加時間，遊戲目標是讓玩家堅持儘可能久，直到計時器歸0遊戲結束。 * 規則細節確認 ：面試官明確初始倒計時為10秒，每點選一次目標增加0.5秒，候選人理解題目要求後開始開發。 面試準備階段問題處理 * 螢幕共享許可權問題處理 ：候選人共享螢幕時，發現Mac系統缺少螢幕和系統音訊錄製許可權，需要退出Zoom重新加入，重新加入後成功共享螢幕。 * AI使用範圍再次確認 ：候選人最初打算用ChatBot輔助實現，面試官明確要求不能讓AI直接寫程式碼，AI只能用於查詢文件，考察候選人獨立解決問題的能力。 * 題目複述需求處理 ：候選人遺忘題目細節，面試官將題目文字貼上到聊天頻道供候選人檢視；候選人最初對規則理解有誤，再次確認了規則細節。 程式語言選擇 * 候選人更換程式語言 ：候選人申請的是Android開發崗位，提出改用Java而非要求的JavaScript進行開發，面試官同意該選擇。 * 開發環境調整 ：候選人關閉了程式碼編輯器的自動補全提示，調整了視窗大小，泡麵試官檢視程式碼內容。 核心邏輯開發 * 基礎變數定義 ：候選人定義了私有長整型變數儲存剩餘倒計時，初始設定為5000毫秒即5秒；定義私有整型變數儲存總點選次數，初始值為0；每點選一次目標，總點選次數加1，給剩餘倒計時增加100毫秒。 * 倒計時核心邏輯實現 ：候選人新建執行緒處理倒計時邏輯，每100毫秒重新整理一次倒計時，透過while迴圈判斷剩餘時間，當剩餘時間小於等於0時退出迴圈，結束遊戲，輸出最終點選次數。 * 語法錯誤修正 ：候選人透過javac編譯程式碼時發現多處語法錯誤，調整了大括號、引號和方法修飾符，修正語法問題，之後意識到需要實現UI介面才能執行。 隨機傳送邏輯開發 * 座標類與隨機位置實現 ：候選人定義Point類儲存目標按鈕的X、Y座標，定義moveAround方法，使用Java的Math.random生成隨機座標。假設手機螢幕寬度和高度為固定畫素值，生成0到對應尺寸之間的隨機座標，修改按鈕的X、Y座標。 * 隨機程式碼原理提問 ：面試官提問為什麼程式碼裡要給螢幕寬高加1，候選人解釋Math.random生成的隨機數範圍是大於等於0小於1，不包含1，加1可以保證能取到最大座標值，面試官認可該解釋。 面試收尾環節 * 時間不足口頭梳理剩餘邏輯 ：因為時間臨近結束，面試官要求候選人口頭說明剩餘開發邏輯。候選人說明，會在啟動遊戲時給按鈕初始化位置，每點選一次按鈕後，呼叫moveAround方法修改座標，重新整理UI介面實現目標傳送。 * 候選人提問環節 ：候選人確認該崗位是否為完全遠端工作，詢問Canva程式設計師日常工作內容。 Canva工作政策與日常工作說明 * 遠端工作政策 ：該崗位是遠端優先崗位，Canva實行靈活工作政策，沒有強制要求坐班，僅要求每年大概一次全員集合活動，其餘時間都可以遠端工作。 * 程式設計師日常工作內容 ：Canva每個團隊類似微型創業公司，可以自主選擇工作流程，大部分團隊採用敏捷衝刺模式，開發工程師日常工作是領取Jira任務，開發功能或修復bug，提交PR稽覈，合併後部署，額外會參與會議和麵試工作。不同團隊流程不同，部分團隊僅把Jira作為待辦列表，不做嚴格衝刺管理。 * 面試結果反饋時間 ：面試官告知會在2天內，也就是週四之前給出面試反饋。 📅 章節概要 00:00:00 雙方自我介紹與背景溝通 雙方開場互相問候，候選人介紹自己居住在澳大利亞布里斯班昆士蘭科技大學附近，已經在此生活了4年，正在尋找遠端工作。面試官介紹自己是Canva員工，在悉尼生活了一輩子，僅去過布里斯班一次，提到Canva主辦公室位於悉尼和墨爾本，布里斯班僅設有少量人員的聯合辦公點。 00:02:16 工作模式與居家辦公溝通 面試官提到自己近期身體不適，暫時居家辦公，詢問候選人的居家辦公環境。候選人介紹自己有獨立的工作房間，桌面配備大螢幕，寫程式碼工作比較方便。 00:03:38 面試規則說明與確認 面試官說明本次為程式語言流利度面試，考察候選人快速搭建專案的能力，要求使用JavaScript開發，面試全程計劃到11:15結束，預留5分鐘給候選人提問。面試官明確規則：要求關閉GitHub Copilot這類AI自動編碼工具，允許候選人搜尋語法或查詢文件，可以使用ChatGPT或Google查詢資料，要求候選人共享螢幕，同時展示身份證和瀏覽器。候選人確認沒有疑問，準備開始面試。 00:05:03 面試題目說明與準備問題處理 面試官說明面試題目為實現一款隨機目標點選遊戲，明確了遊戲規則。候選人準備共享螢幕時，發現Mac系統缺少螢幕和系統音訊錄製許可權，退出Zoom重新加入後解決問題。重新進入後，候選人最初打算用ChatBot輔助實現，面試官明確要求不能讓AI直接寫程式碼，AI只能用於查詢文件，考察候選人獨立解決問題的能力。 00:08:28 題目細節確認與規則澄清 候選人遺忘題目細節，表示自動轉錄內容消失，面試官將題目文字貼上到聊天頻道供候選人檢視。候選人最初誤解規則，詢問是否是統計限定時間內的點選次數，面試官澄清規則：初始倒計時會持續往下減少，每點選目標會增加倒計時，目標點選後會隨機傳送位置，目標是堅持儘可能久。面試官明確數值引數：初始倒計時10秒，每點選一次增加0.5秒。 00:11:49 程式語言更換與開發環境調整 候選人申請的是Android開發崗位，提出改用Java而非要求的JavaScript進行開發，面試官同意該選擇。候選人關閉了程式碼編輯器的自動補全提示，調整了程式碼視窗大小，泡麵試官檢視程式碼內容，開始寫程式碼。 00:12:45 遊戲核心邏輯編碼實現 候選人開始編寫Java程式碼，定義了遊戲類，新增點選事件方法，定義私有變數儲存剩餘倒計時，初始設定為5000毫秒，定義變數儲存總點選次數，初始值為0，明確每點選一次目標，總點選次數加1，給剩餘倒計時增加100毫秒。候選人新建執行緒處理倒計時邏輯，每100毫秒減少倒計時，透過while迴圈持續執行，當倒計時歸0後退出迴圈，輸出最終點選次數。 00:22:28 編譯問題與需求澄清 面試官要求候選人執行程式碼驗證，候選人使用命令列編譯程式碼，發現多處語法錯誤，調整修正了大括號、引號和方法修飾符的語法問題。候選人意識到需要實現UI介面才能執行，詢問面試官是否需要做完整UI，面試官表示Java UI搭建耗時過長，要求候選人基於已有UI假設繼續編寫剩餘邏輯。 00:31:26 隨機傳送邏輯開發與原理提問 面試官提醒候選人實現目標隨機傳送功能，候選人最初不理解“傳送”的含義，澄清後明確需要修改目標在螢幕的座標。候選人定義Point類儲存目標的X、Y座標，編寫moveAround方法，使用Math.random生成螢幕範圍內的隨機座標，修改目標的座標值。面試官提問為什麼程式碼中給螢幕寬高加1，候選人解釋Math.random的生成範圍是大於等於0小於1，加1才能取到最大座標值，獲得面試官認可。 00:40:24 剩餘邏輯口頭梳理 因為面試時間即將結束，面試官要求候選人口頭說明剩餘開發邏輯。候選人說明：啟動遊戲時會給目標設定初始位置，玩家每點選一次目標後，就呼叫moveAround方法修改目標座標，重新整理UI介面，完成目標傳送，配合倒計時邏輯執行遊戲。 00:42:26 候選人提問與面試收尾 面試結束前，候選人向面試官提問兩個問題，第一個問題確認崗位是否為完全遠端，第二個問題詢問Canva程式設計師日常工作內容。面試官解答後，告知候選人會在2天內也就是週四之前給出面試反饋，雙方結束通話。 ✨ 金句精選 “Each team at Canva kind of operates as its own mini startup, so they’re free to choose their own processes.” (戰略洞見) “This interview is meant to test how familiar you are and how well you can think through a problem and write up a solution for it.” (執行策略) 📋 待辦事項 面試官：在2天內（週四左右）給候選人傳送面試結果反饋 候選人：等待Canva的面試結果通知 （無 (我) 標識，停止生成）

2026-03-19 11:19 ​

您的瀏覽器不支援 audio 元素。 📑 智慧總結 錄音資訊 時長 ：約 0小時 29分鐘 參與人數 ：約 3 人 內容型別 ：招聘面試 錄音總結 本次為InfraG公司對候選人Jack的技術面試，面試官介紹了公司智慧農業業務範圍，候選人分享了自身職業經歷、技術能力，重點溝通了物聯網相關技術經驗與AI工具的使用習慣。 面試開場與裝置除錯 * 多屏工作裝置討論 ：說話人1擁有3塊24英寸4K螢幕的多屏辦公設定，能夠匹配人眼視覺範圍，提升工作效率。說話人2詢問了說話人1是否在家搭建了同樣的多屏設定。 * 面試開場問候 ：Jack開場表示自己提前準備了對InfraG的調研，認可公司結合軟體與遙測技術的智慧農業解決方案。說話人1提醒Jack放鬆，本次面試為輕鬆的相互瞭解溝通，無需緊張。 InfraG公司業務介紹 * 公司團隊分工介紹 ：說話人1負責產品管理，聚焦打造客戶願意付費的產品；說話人2來自軟體背景，擁有多年產品開發經驗，是公司的技術核心負責人。 * 智慧農業業務範圍 ：公司為農業領域客戶提供全鏈路智慧解決方案，涵蓋IoT感測器、智慧灌溉、農機車輛定位、人員行為追蹤、灌溉用藥監測、收穫打包全流程資料採集。 * 資料採集與自動化方案 ：資料採集支援人工APP錄入與感測器自動錄入兩種方式，感測器包含溫度、溼度、土壤溼度、流量泵執行狀態等多種型別，最終幫助客戶實現生產自動化與資源使用透明化。 現場安裝與技術團隊分工討論 * 現場安裝責任劃分 ：感測器、泵等硬體的現場安裝由公司專屬安裝團隊、電工完成，技術團隊不需要親自到現場進行接線安裝。 * 遠端技術支援邏輯 ：技術團隊透過接收感測器回傳資料判斷安裝是否合格，如果資料異常，會遠端指導現場安裝人員調整感測器位置，解決安裝問題。例如土壤溼度感測器如果卡在石塊之間，回傳資料會異常，技術團隊可透過資料識別問題並指導修正。 候選人職業經歷分享 * 早期Android開發經歷 ：候選人本科專業為電腦科學，學習過C++、資料庫、作業系統等基礎課程，最初職業方向為Java Android開發，曾自學Android開發，在Google Play上線產品，服務數千名使用者。 * 大規模產品開發經歷 ：候選人曾在中國電子閱讀行業公司任職，參與開發服務超過千萬級使用者的產品，後續逐步轉向前端開發方向。 * 前端與物聯網專案經歷 ：候選人近期在Tritium參與開發了面向全球上百個地區的車隊管理Web和移動端App，該專案還為特斯拉提供業務支援，專案使用了React、Next.js技術棧。 低延遲技術方案討論 * 技術最佳化方法 ：候選人表示自己當前主要藉助ChatGPT-3模型獲取低延遲最佳化的專業建議，核心能力是給AI輸出正確的prompt，再按照AI的指導逐步落地最佳化。 * 具體最佳化措施 ：候選人提到使用服務端渲染（SSR）可以提升Web應用的渲染速度，Next.js原生支援SSR功能，因此優先選用該框架，同時可以直接利用框架自帶的多種最佳化特性。 MQTT技術經驗溝通 * 候選人技術背景說明 ：候選人坦誠自己對MQTT的細節經驗不多，當前做技術開發更習慣藉助AI工具解決遇到的問題，遇到問題先查閱官方文件，再借助AI定位解決問題。 * 候選人能力展示思路 ：候選人表示雖然自己在MQTT、物聯網領域經驗不多，但具備快速學習、深度鑽研垂直技術領域的能力，過往在多個領域都有成功專案經驗，可以快速上手新領域。 技術能力與開源經歷介紹 * 前端技術開發效率 ：候選人表示自己熟練掌握React+TypeScript開發，藉助AI工具可以在極短時間內完成合規Web應用的開發，也能借助AI輔助深入鑽研定位疑難問題的根因。 * 開源專案經歷 ：候選人在GitHub擁有近10個開源倉庫，其中一個專案獲得了近600個Star；當前還參與一個影片相關的開源專案，影片開發跨web、移動端等多平臺，技術難度更高，適合積累經驗。面試官表示已經檢視過候選人GitHub上的MP4分割轉換工具，沒有問題。 AI工具使用理念討論 * AI工具帶來的效率提升 ：說話人2認同AI是高效的開發工具，使用AI提升開發效率，就像是從記事本升級到VS Code一樣，是開發工具的進步。 * 人與AI的分工趨勢 ：候選人認為AI能力足夠強大，未來開發工作會出現人和AI的分工變化，過往開發者需要逐行讀程式碼逐行除錯，現在可以藉助AI處理細節，開發者更聚焦做決策，這是未來的技術趨勢。 跨文化工作能力說明 * 跨文化工作經驗 ：候選人曾在梅賽德斯賓士這類大型跨國企業工作，非常熟悉跨文化溝通的工作流程，也習慣使用GitLab這類海外協作工具開展日常工作。 📅 章節概要 00:00:18 面試開場與裝置除錯閒聊

  • 參會人員依次測試麥克風收音，確認通訊正常。
  • 說話人1提到自己使用3塊24英寸4K螢幕的多屏辦公設定，因此對話中頭部會左右轉動切換螢幕。
  • 說話人2詢問說話人1是否在家也搭建了這套多屏裝置，說話人1確認辦公室擁有該設定。 00:01:22 面試開場與公司業務介紹
  • Jack開場自我介紹，說明自己提前做了準備，認可InfraG做的結合軟體與遙測技術的智慧農業方案。
  • 說話人1提醒Jack放鬆，本次面試是輕鬆的相互溝通，主要目的是互相瞭解，討論Jack對問題的解決思路。
  • 說話人1介紹團隊分工，說話人2是公司全棧軟硬體技術的核心負責人，自己負責產品管理，聚焦打造客戶願意付費的產品。
  • 說話人1介紹公司業務：公司是面向農業領域的技術公司，提供IoT感測器、智慧灌溉、農機追蹤、生產全流程資料採集等多種智慧方案，支援人工錄入與感測器自動採集，最終幫助客戶實現生產自動化，清晰掌握資源使用情況。 00:05:37 技術團隊現場工作分工討論
  • Jack提問，技術團隊是否需要親自到現場管理感測器和泵這類硬體裝置。
  • 說話人1回覆，硬體安裝工作由公司專屬的現場安裝團隊、電工完成，技術團隊不需要親自到現場接線，一方面農場不會允許無許可權人員操作，另一方面高壓裝置有安全風險。
  • 說話人1說明技術團隊的職責：透過感測器回傳的資料判斷安裝是否合格，如果資料異常，就遠端指導現場安裝人員調整位置修正問題，不需要技術人員到現場即可解決安裝問題。
  • Jack表示理解該分工模式。 00:08:10 候選人職業經歷分享第一部分
  • 說話人1邀請Jack分享職業生涯中自己最驕傲的專案經歷，提到Jack簡歷中有很多React和Web應用的開發經驗。
  • Jack介紹自己的專業背景：本科為電腦科學，學習過C++、資料庫、作業系統等基礎課程，最初職業方向是Java Android開發。
  • Jack分享早期成果：自學Android開發，在Google Play上線了自己的產品，服務數千名使用者；之後加入中國電子閱讀行業的公司，參與開發了服務超過千萬級使用者的產品。
  • Jack說明職業轉型：後續逐步轉向前端開發，非常喜歡VS Code的開發體驗，平臺有大量外掛、主題，還可以使用GitHub Copilot，符合公司職位要求使用AI輔助工作的方向。 00:11:20 候選人職業經歷分享第二部分
  • Jack分享近期的前端專案經歷：在Tritium開發了面向車隊管理的Web和移動端App，專案使用React、Next.js技術棧。
  • 該產品依託Tritium的平臺，服務全球上百個不同國家和地區，還為特斯拉的業務提供支援。 00:12:48 低延遲技術方案溝通
  • 說話人1針對Jack簡歷中提到的基於GraphQL、MQTT、AWS IoT Core的低延遲實時遙測專案，提問Jack如何實現低延遲。
  • Jack表示，自己主要藉助ChatGPT-3模型獲取專業的降延遲最佳化建議，核心是給AI輸出正確的prompt，再按照AI的指導逐步落地。
  • Jack提到具體的最佳化方式：使用服務端渲染（SSR）提升Web應用的渲染速度，Next.js原生支援SSR，因此選擇該框架，同時可以利用框架自帶的多種最佳化特性。 00:16:02 MQTT技術經驗溝通
  • 說話人1說明，本次技術評估也需要用到MQTT通訊，因此好奇Jack在該領域的經驗，詢問Jack如何處理裝置通訊、資料傳輸相關工作。
  • Jack說明，MQTT是物聯網領域的常用協議，自己做專案時會先查閱官方文件整合功能，遇到問題習慣使用AI工具解決。
  • Jack坦誠自己在MQTT領域沒有非常深入的細節經驗，當前正處於職業轉型期，更注重展示自己快速學習、深度鑽研技術的能力，過往在其他領域都有成功專案，相信可以快速上手MQTT相關工作。 00:18:35 Teams通訊故障處理
  • 說話人1遇到Teams軟體故障，團隊介面消失，需要暫停片刻重新連線。
  • 恢復通訊後，Jack再次明確表達，自己的核心優勢是快速學習、深度鑽研垂直技術領域，雖然現在藉助AI處理細節，更聚焦決策，但依然有能力攻克新領域的技術問題。
  • Jack坦誠說明自己在MQTT、物聯網領域經驗不足，但學習能力強，可以快速上手相關工作。 00:20:52 技術評估與開源經歷介紹
  • 說話人1轉移話題，詢問Jack在技術評估提交內容中提到的多個前端庫，相關的技術經驗。涉及範圍從前端、狀態管理、視覺化到效能最佳化、OpenJS渲染成千上萬個物件。
  • Jack表示，自己熟練掌握React+TypeScript，藉助AI工具可以在極短時間內開發完成合規Web應用，也能借助AI輔助定位複雜問題的根因。
  • Jack補充自己的開源經歷：在GitHub擁有近10個開源倉庫，其中一個專案獲得近600個Star；目前參與一個影片相關的開源專案，影片開發跨多平臺，技術難度更高，適合積累經驗。 00:24:54 跨文化工作經驗溝通
  • 說話人1表示已經檢視過Jack GitHub上的開源專案，沒有問題，隨後詢問說話人2是否有其他問題。
  • 說話人2此前因為老闆來電中途離開，剛剛返回，提問Jack簡歷中寫的MQTT車輛資料來源專案的相關情況。
  • Jack說明，自己曾在梅賽德斯賓士這類大型跨國企業工作，非常熟悉跨文化溝通的工作流程，也習慣使用GitLab這類協作工具，能夠適應海外團隊的工作模式。 00:26:20 AI開發工具使用理念討論
  • 說話人2再次詢問Jack的MQTT專案經驗，Jack表示，做該專案時主要藉助ChatGPT-3逐步推進完成，現在因為習慣藉助AI處理細節，所以對具體細節記憶不多。
  • Jack提出，現在AI能力非常強大，開發行業會出現人和AI的分工變化：過往開發者需要逐行讀程式碼、逐行除錯，現在開發者可以讓AI處理細節，自己更聚焦做決策，這是未來的技術趨勢。
  • 說話人2認同這個觀點，他認為使用AI提升開發效率，就像是從記事本升級到VS Code一樣，是開發工具的迭代進步。
  • Jack最後再次坦誠說明：自己雖然在MQTT、物聯網領域經驗不多，但擁有豐富的端到端開發經驗，最早就是做Linux裝置原生Android開發出身，只是換一個平臺重新深入，具備快速上手的能力。 ✨ 金句精選 “使用AI提升開發效率，就像是從notepad升級到使用visual studio，是開發工具的迭代進步。” (方法技巧) “AI能力足夠強大，未來開發工作會出現人和AI的分工變化，開發者可以讓AI處理細節，自己更聚焦做決策，這是未來的技術趨勢。” (戰略洞見) 📋 待辦事項 無

2026-03-19 11:20 ​

您的瀏覽器不支援 audio 元素。 📑 智慧總結 錄音資訊 時長 ：約 0小時 23分鐘 參與人數 ：約 2 人 內容型別 ：求職面試 錄音總結 這是一場澳洲金融科技公司Stake的前端工程師崗位初面，候選人分享了自身全棧開發經驗、求職動機、薪資預期和工作安排要求，雙方溝通順暢，預期後續進入下一招聘流程。 面試開場與通話問題處理 * 開場問候 ：面試官安排15-20分鐘的初面溝通，核心圍繞候選人經驗和崗位匹配度展開交流。 * 通話故障修復 ：候選人一開始因電話噪音無法聽清面試官內容，調整後通話恢復正常。 崗位方向偏好溝通 * 崗位分類說明 ：Stake工程部門目前分後端傾斜、前端傾斜兩類獨立開發崗位，無需候選人同時覆蓋兩個方向。 * 候選人方向選擇 ：候選人明確偏好前端工程師崗位，若能結合原生移動開發工作內容更佳，契合自身經驗積累。 候選人技術棧與過往經驗介紹 * 前端技術積累 ：候選人日常使用React、JavaScript、TypeScript開發，目前使用React 18和Next.js，符合前端JavaScript技術棧要求。 * 原生移動開發經驗 ：候選人擁有超過10年Android原生開發經驗，曾開發過服務百萬級使用者的Android應用。 * 全棧技術能力 ：候選人會使用Node.js、NestJS、GraphQL做後端開發，熟悉AWS基礎設施、Docker和CI/CD流水線。 目標崗位技術棧適配溝通 * 目標崗位技術棧說明 ：Stake前端崗位使用Angular 18，移動端使用Ionic混合開發框架，都基於TypeScript開發。 * 候選人適配態度 ：候選人未接觸過Angular和Ionic，但對前端新技術保持好奇心，願意學習新的技術棧。 * 面試官態度 ：面試官表示不需要候選人預先匹配所有技術棧，合格開發者可以快速學習新技能，這一點不影響面試評估。 候選人對Stake的認知與求職動機 * 候選人對Stake的認知 ：候選人知道Stake是澳大利亞的金融科技公司，主營業務是提供股票投資服務，幫助使用者便捷投資購買股票。 * 求職動機第一點 ：候選人喜歡寫文件分享知識，Stake招聘資訊中提到的分享文化符合自身工作習慣，對他有吸引力。 * 求職動機第二點 ：候選人希望擁有推進專案、提出技術方案的空間，Stake的崗位描述承諾給開發者發揮空間，契合他的需求。 * 求職動機第三點 ：Stake招聘資訊提到不要求技術棧100%匹配，只要學習能力足夠即可，開放包容的文化吸引了候選人。 面試官介紹Stake公司與業務 * 公司定位 ：Stake是面向個人投資者的投資平臺，主打簡單易用的網頁端和移動端產品。 * 核心優勢 ：過去幾年快速增長的原因是優秀的產品使用者體驗，包括更快的頁面載入、微互動和動畫效果，降低了股票交易的複雜度。 * 公司使命 ：Stake的使命是激發每個人內心的投資者，幫助使用者在日常工作之外積累個人財富。 候選人近期專案經歷分享 * 專案內容 ：候選人最近在電動出行領域的澳大利亞公司Triadium，負責開發跨平臺電動汽車實時車隊管理平臺，覆蓋網頁和移動端。 * 個人職責 ：候選人負責整個系統的端到端架構設計，前端用React 18和Next.js 14的App Router開發響應式儀表盤，複用網頁和React Native的共享元件減少重複工作。 * 後端工作內容 ：候選人用NestJS和Apollo Federation搭建GraphQL閘道器，透過MQTT聚合AWS IoT Core的實時遙測資料。 * 工作偏好 ：候選人更偏好深入技術、提出技術方案的工作，不傾向純管理崗，可以接受基礎的專案管理、程式碼評審相關工作。 候選人離職原因說明 * 當前公司背景 ：Triadium是全球知名的電動汽車充電領域企業，客戶包括特斯拉。 * 離職原因 ：近期公司利潤持續下滑，因此候選人選擇尋找新的工作機會。 候選人工作安排與資質說明 * 當前所在地 ：候選人目前居住在澳大利亞悉尼，持有澳大利亞永久居留簽證，具備合法工作資質。 * 辦公模式偏好 ：候選人因家人居住在中國，需要偶爾回國探親，中國時區僅比悉尼慢2小時，不影響日常工作，因此偏好全遠端辦公模式。 * 到崗時間 ：候選人不需要通知期，可以立即入職新工作。 薪資預期溝通 * 候選人預期 ：候選人結合悉尼的薪資水平，提出年薪範圍為12萬澳元到14萬澳元。 * 面試官反饋 ：該範圍和Stake此崗位的招聘薪資區間完全匹配，崗位薪資的理想範圍在13萬-13.5萬澳元，符合市場行情。 面試後續流程安排 * 面試官下一步動作 ：面試官會將面試記錄和候選人簡歷傳送給招聘經理。 * 評估時間 ：招聘經理會在未來幾天內評估申請，會在24-48小時內給候選人反饋結果。 * 後續安排 ：如果進入下一環節，面試官會告知候選人後續的面試流程。 📅 章節概要 00:00:00 面試開場與通話故障處理 面試官開場感謝候選人抽出時間，說明本次初面時長為15-20分鐘，主要溝通候選人經驗和崗位匹配度。通話初期候選人因電話噪音無法聽清面試官內容，調整裝置後通話恢復正常，雙方繼續溝通。 00:01:09 崗位方向偏好溝通 面試官說明Stake工程部門目前有後端傾斜和前端傾斜兩類獨立開發崗位，詢問候選人的方向偏好，明確兩類都有開放崗位，沒有對錯之分。候選人表示自己更偏向前端，積累了React、JavaScript、TypeScript相關經驗，如果能結合原生移動開發工作內容會更符合他的預期。 00:02:46 候選人全棧開發經驗介紹 候選人介紹自身技術積累，前端屬於JavaScript技術棧，使用React相關的UI元件開發。他擁有超過10年Android原生開發經驗，曾搭建服務百萬級使用者的Android應用。後端方面他會使用Node.js、NestJS、GraphQL，熟悉AWS基礎設施、Docker和CI/CD流水線，屬於跨平臺全棧開發者。 00:04:42 目標崗位技術棧適配溝通 面試官說明Stake前端崗位使用Angular 18，移動端使用混合開發框架Ionic，詢問候選人學習新框架是否存在問題。候選人表示自己此前未接觸過這兩個技術棧，但作為前端開發者對新技術保持好奇心，願意學習新框架。面試官表示不需要候選人預先匹配所有技術棧，合格開發者可以快速學習新技能，這一點不影響面試評估。 00:06:48 候選人對Stake的認知與求職動機分享 面試官詢問候選人對Stake的瞭解和求職原因，候選人表示知道Stake是金融科技公司，提供股票投資服務，幫助使用者便捷投資。他分享三點求職動機：一是Stake的文件分享文化契合他喜歡寫文件分享知識的習慣；二是崗位承諾給開發者發揮空間，允許開發者推進專案、提出技術方案，符合他的需求；三是Stake不要求技術棧100%匹配，更看重學習能力，開放包容的文化吸引了他。 00:08:03 面試官介紹Stake公司與業務定位 面試官確認候選人對Stake的認知正確，補充介紹公司資訊：Stake是面向個人投資者的投資平臺，主打簡單易用的網頁和移動端產品。過去幾年公司快速增長，核心原因是前端工程師打造的優秀使用者體驗，包括更快的頁面載入、流暢的微互動和動畫，降低了股票交易的複雜度。公司的使命是激發每個人內心的投資者，幫助使用者在日常工作之外積累財富。 00:09:20 候選人近期專案經歷與工作偏好分享 候選人介紹自己近期的專案：在Triadium公司負責開發覆蓋網頁和移動端的跨平臺電動汽車實時車隊管理平臺。他負責整個系統的端到端架構設計，前端使用React 18和Next.js 14開發響應式儀表盤，複用網頁和React Native的共享元件減少重複工作，提升交付速度。後端用NestJS和Apollo Federation搭建GraphQL閘道器，透過MQTT聚合AWS IoT Core的實時遙測資料。他表示更偏好深入技術問題、提出技術方案的工作，不傾向純管理崗，可接受基礎專案管理和程式碼評審工作。 00:12:59 候選人離職原因說明 面試官詢問候選人當前任職的公司資訊，候選人說明Triadium是澳大利亞本土、全球知名的電動汽車充電領域企業，核心客戶包括特斯拉。因為近期公司利潤持續下滑，所以他選擇尋找新的工作機會，他本人仍然非常喜歡前端開發工作。 00:17:52 工作地點、辦公模式與資質溝通 面試官詢問候選人當前所在地，候選人表示自己目前住在悉尼，持有澳大利亞永久居留簽證，具備合法工作資質。面試官說明公司即將搬遷到悉尼CBD的Wynyard，詢問通勤是否有問題，隨後補充說明該崗位支援全遠端辦公，詢問候選人是否接受。候選人表示家人住在中國，他偶爾需要回國探親，兩地時區僅差2小時不影響工作，因此更偏好全遠端辦公模式，他已經在Triadium全職工作多年，符合本地用工要求。 00:21:26 到崗時間與薪資預期溝通 面試官詢問候選人的通知期，候選人表示不需要通知期，可以立即入職。隨後面試官詢問薪資預期，候選人結合悉尼的薪資水平，提出年薪範圍為12萬澳元到14萬澳元。面試官反饋該範圍和Stake此崗位的招聘區間完全匹配，該崗位的理想薪資範圍在13萬-13.5萬澳元，符合市場行情。 00:22:36 面試收尾與後續流程說明 面試官說明後續安排：他會將本次面試的記錄和候選人簡歷轉交給招聘經理。招聘經理會在未來幾天內完成評估，會在24-48小時內給候選人反饋結果。如果候選人透過初面，會再告知後續的面試流程。雙方互相致謝，結束本次面試。 00:23:31 面試後隨手感慨 面試結束後，錄音者感慨本次面試面試官能夠接受自己的要求與預期。 ✨ 金句精選 作為開發者，總有新東西出現，學習能力是開發崗的核心能力。 (思考啟發) 我們的使命是 unleash the investor in everyone，幫助普通人在日常工作之外積累財富。 (戰略洞見) 📋 待辦事項 面試官：將本次面試的記錄和候選人簡歷轉發給招聘經理 招聘經理：評估候選人的申請，在24-48小時內給出反饋結果 💡 我的發言回顧 我的角色 ：面試候選人 / 錄音記錄者 發言風格 ：清晰有條理，如實分享自身經驗與需求，邏輯明確 關鍵產出 ：完成了初面溝通，傳遞了自身技術能力、求職需求，薪資預期匹配招聘要求 高光時刻 ：清晰匹配了崗位要求，傳遞了自己願意學習新技術的開放態度，獲得面試官認可