面試
共 3 條筆記
2025-07-22 13:19
您的瀏覽器不支援 audio 元素。 📑 智慧總結 音訊資訊 時長 ：約18分鐘 參與人數 ：約2人 場景型別 ：求職面試 內容總結 公司業務與招聘背景
公司發展歷程 ：公司自2019年運營，起初專注產品管理和設計，擁有一些客戶。同年獲得首個大型開發專案——BTC Markets，這是澳大利亞第二大加密貨幣交易平臺，公司基於其現有網站和基礎設施，用Swift和Kotlin開發原生應用。發展至今，已承接約20個專案，主要使用React Native、React Native Web JS和Firebase等技術。業務涵蓋幫助初創企業或軟體公司構建MVP並推向市場，助力產品市場適配階段，若產品成功，企業通常會組建內部團隊。近期公司涉足政府部門專案，正在為戈爾卡斯市（City of Golcast）開發一款應用，目前處於灰度測試階段，下週上線。
招聘原因 ：負責EGC專案的移動開發者Kale因老客戶獲得更多資金，需迴歸複雜金融建模應用專案，因此EGC專案出現崗位空缺，公司希望招聘人員接替Kale的工作，並能面向客戶開展工作。 對求職者的要求
工作場景要求 ：公司業務繁忙，有多個專案同時進行，包括新老專案、大小專案，且銷售工作持續開展。希望求職者有在繁忙代理機構工作的經驗，能夠同時應對多個專案，處理銷售、支援、報價、專案開發及預稽覈等多方面工作。
客戶溝通要求 ：公司採用與客戶深度融合的運營模式，在演示和週會上，團隊需直接面向客戶展示工作並解答問題。因此要求求職者具備自信和專業素養，能夠在會議中展示工作、提問並與客戶直接溝通。 求職者情況與面試結果
求職者經歷 ：求職者有近十年移動開發經驗，主要集中在原生開發，開發過約五個產品，包括面向歐洲高校師生的開源自駕客戶端，該應用在Google Play釋出並持續維護；還為大型公司開發過擁有千萬級活躍使用者的商業產品，處理過諸多線上問題和緊急情況；之後加入澳大利亞本地公司，負責移動和網頁的車隊管理系統開發。但求職者跨專案、跨團隊合作經驗較少，與客戶直接接觸不多，且因英語非母語，與客戶溝通可能存在挑戰。
面試結果 ：面試官認為求職者在面向客戶工作及代理機構工作經驗方面有所欠缺，不太適合該崗位，但認可其技術水平。同時提到該崗位理想情況是員工能到辦公室工作，每週可遠端辦公幾天。 📅 章節概要 00:01:17 面試官開場與公司業務介紹 面試官以輕鬆問候開場，隨後介紹公司自2019年成立以來的發展歷程。起初專注產品管理與設計，後承接BTC Markets這一重要專案，用Swift和Kotlin開發原生應用。發展至今有近20個專案，技術上側重React Native等。業務模式是助力企業構建MVP並推向市場，成功後企業常組建內部團隊。近期涉足政府專案，為戈爾卡斯市開發應用，目前處於灰度測試，下週上線。因負責EGC專案的Kale要回歸老客戶專案，現招聘人員接替其工作，且需面向客戶工作。 00:07:37 解釋 “繁忙代理機構” 工作模式 求職者表示不太理解 “繁忙代理機構” 的含義，面試官解釋行業內有兩種工作型別，一種是為有自身軟體產品的初創公司或組織工作，專注一個專案的功能開發；另一種像他們公司，同時有多個專案，包括新老專案、大小專案，銷售工作也持續進行，與只專注一個專案的工作環境差異很大。 00:08:45 求職者闡述工作經驗 求職者介紹自己有近十年移動開發經驗，主要是原生開發，開發過約五個產品，如面向歐洲高校的開源自駕客戶端，在Google Play釋出並維護，還為大型公司開發過千萬級活躍使用者的產品，處理過線上問題和緊急情況，之後在澳大利亞本地公司負責車隊管理系統開發，但跨專案、跨團隊合作及與客戶直接接觸經驗較少。 00:12:22 面試官詢問多專案處理經驗 面試官進一步詢問求職者是否有同時處理多個專案，包括銷售、支援、報價、專案開發及預稽覈等工作的經驗，指出招聘中存在專注單一專案和擅長多專案多工處理兩種型別的員工，想了解求職者屬於哪一類。 00:14:09 求職者回應多專案及客戶溝通經驗 求職者表示有類似跨專案跨團隊合作經驗，但與客戶直接接觸較少，且因英語非母語，與客戶溝通可能存在困難，擔心使用專業術語客戶難以理解。 00:15:52 面試結果與崗位工作模式說明 面試官基於求職者面向客戶工作及代理機構工作經驗不足，認為其不太適合該崗位，但認可其技術水平。同時說明崗位理想情況是員工到辦公室工作，每週可遠端辦公幾天，最後結束面試，祝求職者求職順利。 📋 待辦事項 繼續尋找有在繁忙代理機構工作經驗，且能熟練與客戶溝通的合適候選人，以填補EGC專案的崗位空缺。 與負責EGC專案交接的Kale溝通，確保交接工作順利進行，為後續入職人員提供清晰的工作指引。
2026-01-16 09:51
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 4人 內容型別 ：工作會議 錄音總結 本次為技術面試，包含編碼和系統設計兩部分，面試官介紹規則後，候選人嘗試用Java編寫HTTP請求程式碼，後轉為模擬實現，接著討論將功能轉化為生產級URL抓取服務的設計思路。 面試開場與規則說明 * 面試流程與時長 ：面試總時長45分鐘，其中35分鐘為技術部分，首尾各5分鐘供候選人提問。技術部分包含編碼和系統設計兩部分，旨在考察候選人多方面技術能力的早期訊號。 * 技術環境與限制 ：候選人可使用Google搜尋文件，但禁止使用任何AI工具。候選人首選Java語言，需確認是否已準備好開發環境。 編碼環節：HTTP請求實現 * 初始實現思路與挑戰 ：候選人計劃編寫一個靜態方法傳送HTTP請求，需要URL引數並進行檢查。由於Java的HTTP請求相對複雜，候選人表示可能需要搜尋相關類和引數，面試官允許搜尋，並提出若過複雜可模擬響應。 * 模擬實現方案 ：候選人嘗試使用HttpURLConnection等類，但遇到“Protocol doesn’t support input”錯誤。面試官建議建立自定義模擬HTTP客戶端，忽略實際HTTP庫除錯，模擬返回URL和響應體，候選人接受並開始編寫模擬程式碼。 * 併發處理考慮 ：針對輸入為URL列表的需求，候選人考慮到需要支援併發請求與響應，提出同步處理、回撥或掛起兩種方案，初步傾向於使用回撥，並考慮使用執行緒和執行緒池（ExecutorService）來最佳化效能，處理大量URL（如10,000個）。 系統設計環節：URL抓取服務生產化 * 需求澄清與核心目標 ：將URL抓取功能轉化為客戶可用的API服務，需處理每天數百萬次頁面抓取。服務需提供端點供客戶呼叫，客戶傳送包含目標URL列表的請求，服務返回對應抓取結果，需保證服務的健壯性和可靠性。 * 使用者與流量特徵 ：候選人詢問使用者是否分佈在全球，以考慮響應相關因素；面試官提出需處理突發請求，如高峰期10,000個客戶端同時傳送請求的場景。 * 架構元件初步設想 ：候選人初步設想包含API層、快取（如Redis）、資料庫（如PostgreSQL）、搜尋引擎（如Elasticsearch）等元件。快取用於提高熱門URL的響應速度和命中率，資料庫可能用於儲存業務邏輯資料（如URL流行度排名），搜尋引擎用於相關搜尋功能。 * 流量控制與最佳化策略 ：針對流量控制，候選人提出滑動視窗、令牌桶等限流方案，如設定每個使用者每分鐘最多10個請求，以防止系統濫用。針對高併發和吞吐量，強調快取（Redis）的重要性，可重用相同URL的請求結果，減少後端負載，同時考慮使用多臺伺服器，並透過Redis實現集中化快取管理。 服務設計細節探討 * 資料庫儲存內容 ：面試官詢問PostgreSQL的儲存內容，候選人推測可能儲存URL字串、請求計數及流行度等資訊，用於排序和熱門資源最佳化。 * 客戶端請求處理流程 ：客戶透過端點指定要抓取的URL列表，服務需返回這些URL的抓取結果。候選人考慮到需設計健壯的端點來支援該流程。 候選人提問環節 * 崗位職責與日常工作 ：候選人詢問該角色的日常工作內容。面試官表示職位為通用後端崗位，尚未確定具體團隊，日常工作遵循敏捷實踐，多數團隊採用 sprint 流程，包括每日站會。高階成員需驅動專案、解決自身及團隊問題、指導初級工程師，並與經理和首席工程師溝通技術難點。 * AI工具使用情況 ：候選人詢問團隊在日常工作中是否使用AI工具。面試官確認會使用，團隊在AI工具方面投入大量資源，產品中有類似Bubl和B Depth的功能，也會使用Cursor、Gemini等多種模型和工具。 📅 章節概要 00:01:02 候選人開場問候 候選人以“Hello yeah hello yeah great I’m glad to join them the interview today yeah good good yeah.心裡有。”開場。 00:01:27 面試官背景與環境干擾說明 面試官表示自己住在悉尼，併為狗叫聲道歉，稱“the dog I’ fine”。 00:01:50 面試流程與技術部分說明 面試官歡迎候選人並感謝其時間，介紹這是技術面試，包含編碼和系統設計兩部分，旨在考察多方面技術能力的早期訊號，說明45分鐘面試中35分鐘為技術部分，首尾各5分鐘供提問。 00:02:56 程式語言與開發環境確認 面試官詢問候選人首選程式語言，候選人回答Java，面試官確認無問題，並詢問是否已準備好開發環境。 00:03:11 搜尋與AI工具使用規則 面試官告知候選人可使用Google搜尋文件，但禁止在本輪面試中使用任何AI工具，候選人表示理解。 00:03:35 面試官自我介紹與螢幕共享請求 面試官自我介紹名為Jeremy，已在公司工作四年以上，詢問候選人是否準備好，請求共享螢幕開始面試，候選人同意並共享整個螢幕。 00:05:35 編碼題目：URL列表的HTTP GET響應 面試官提出編碼題：編寫函式，輸入URL列表（如Google.com、ALA.com），返回對應GET請求的響應。允許使用HTTP庫，提及Java的HTTP請求較複雜，詢問候選人是否有同感。 00:06:16 候選人對題目難度的反饋與開始編碼 候選人表示可能需要搜尋HTTP請求相關的類和引數，但會嘗試。面試官允許搜尋，並提出若過複雜可模擬響應，即假設傳送請求並獲取響應，候選人表示理解並詢問是否可開始寫程式碼，得到肯定答覆。 00:07:14 編碼思路：方法定義與引數檢查 候選人計劃編寫一個靜態類中的方法傳送請求，可能需要URL引數並進行檢查，提及IDE有相關建議。 00:07:49 HTTP客戶端選擇與配置 候選人考慮使用HttpClient和HttpRequest類，提及不需要過多配置即可傳送請求，需要配置請求的URL等引數。 00:09:55 模擬實現的進一步確認 候選人在編寫程式碼時遇到困難，面試官再次確認若複雜可模擬，即傳送請求時僅模擬傳送和接收響應的過程，候選人表示理解。 00:11:19 程式碼實現嘗試與錯誤處理 候選人嘗試編寫程式碼，包括連線、傳送請求、獲取響應碼和訊息，提及可能需要處理JSON專案，列印響應資訊。後遇到錯誤，考慮是否需要使用客戶端還是直接用HttpURLConnection。 00:15:35 從實際實現轉為模擬實現 由於程式碼執行報錯“Protocol doesn’t support input”，面試官建議忽略該部分，建立自定義模擬HTTP客戶端，返回URL和虛擬響應體，避免除錯整個Java庫，候選人同意。 00:18:58 URL列表處理與併發考慮 針對輸入為URL列表的需求，候選人考慮使用列表儲存，並意識到需要支援併發請求與響應，提出同步處理、回撥或掛起兩種方案，傾向於使用回撥，考慮使用執行緒和ExecutorService。 00:22:42 執行緒與效能最佳化討論 面試官詢問僅建立一個執行緒處理所有URL是否足夠，例如10,000個URL時，候選人意識到需要多執行緒，計劃使用執行緒池（ExecutorService），但表示不確定如何使用，可能需要搜尋。 00:28:48 系統設計題目：POC轉生產級服務 編碼環節後，面試官提出系統設計題：將剛才的功能（POC）轉化為客戶可用的API生產服務，每天處理數百萬次頁面抓取。候選人詢問POC的具體含義。 00:30:18 服務需求與客戶端場景澄清 候選人理解POC為概念驗證，現需轉化為正式服務，詢問是否存在客戶端，面試官確認服務需提供端點，客戶傳送包含目標URL的請求，獲取抓取結果，候選人進一步詢問使用者是否分佈在全球。 00:32:27 服務功能與架構初步設想 候選人設想服務包含API層、快取（Redis）、資料庫（PostgreSQL）、搜尋引擎（Elasticsearch）等元件，快取用於熱門URL提高響應速度，資料庫可能儲存業務邏輯資料（如熱門URL排名）。 00:35:54 突發流量處理與限流方案 面試官詢問如何處理突發請求，如高峰期10,000個客戶端同時傳送請求，候選人提出滑動視窗、令牌桶等限流方案，如設定每個使用者每分鐘最多10個請求，防止系統濫用。 00:38:36 快取與吞吐量最佳化 候選人強調快取（Redis）可重用相同URL請求結果，減少後端負載，提高響應速度，對於多臺伺服器，Redis可作為集中化快取源，提升整體吞吐量。 00:41:11 資料庫用途探討 面試官詢問PostgreSQL儲存內容，候選人推測儲存URL、請求計數、流行度等資訊，用於排序和熱門資源最佳化，提及PostgreSQL查詢較重，需結合技術優勢避免劣勢。 00:43:32 候選人提問：崗位職責與日常工作 候選人詢問該角色的日常工作，面試官表示職位為通用後端崗位，未確定具體團隊，日常遵循敏捷實踐，多數團隊採用sprint和每日站會，高階成員需驅動專案、解決問題、指導初級工程師，與經理和首席工程師溝通技術難點。 00:45:44 候選人提問：AI工具使用情況 候選人詢問團隊是否在日常工作中使用AI工具，面試官確認會使用，團隊在AI工具投入大量資源，產品中有類似Bubl和B Depth的功能，也使用Cursor、Gemini等多種模型和工具。 00:47:02 面試結束與告別 候選人表示沒有其他問題，感謝面試官時間，雙方互相道別，面試結束。 ✨ 金句精選 “Java is quite complicated to to start a http call.” (方法技巧) “If it’s too complicated, we can just mock the response.” (執行策略) “The requirement is we will have a list of urls and you have a list of responses.” (執行策略) “To optimize the performance, just use the multiple threads.” (執行策略) “We want to productionize it, we want to make it a proper service.” (戰略洞見) “Consider the response, I mean, are they all around the world?” (戰略洞見) “To control the flow, to control the traffic, like sliding Windows or bucket control solutions.” (執行策略) “If some requests are exactly the same, we can reuse them as a cache.” (執行策略) “We do agile practices, most teams follow sprint and daily stand up.” (執行策略) “We are heavily investing resources in AI tooling.” (戰略洞見) 📋 待辦事項 候選人：完成模擬HTTP客戶端程式碼，實現處理URL列表並返回響應功能。 候選人：設計將URL抓取功能轉化為生產級服務的詳細架構方案，包含快取、資料庫、限流等元件。
2026-03-19 11:15
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 ：技術面試對話 錄音總結 本次是針對Jack的全棧工程師崗位面試，面試官圍繞專案技術棧、架構設計、AI工具使用、工程質量、職業偏好等多維度提問，Jack分享了自身經驗與求職訴求，最後面試官解答了Jack對崗位職責的疑問，面試結束。 過往專案技術棧介紹 * 專案技術棧組成 ：前端使用React框架構建Web應用，後端採用Python+Django技術棧。 * 雲服務與儲存配置 ：專案整體部署在AWS雲平臺，前端構建產物儲存在AWS S3，資料儲存使用PostgreSQL資料庫。 * 部署與擴縮容方案 ：依賴AWS提供的服務實現無伺服器部署，使用Amazon Elastic Beanstalk支援自動擴縮容。 專案角色定位說明 * 崗位與職責範圍 ：在專案中擔任全棧開發工程師，同時負責前端開發、後端開發與雲部署相關工作。 Django+React全棧應用架構設計 * 基礎設施分層設計 ：資料庫採用AWS RDS部署PostgreSQL，靜態資源儲存使用AWS S3，核心業務模組包含賬戶、商品、訂單等。 * 基礎核心元件設計 ：核心基礎元件包含全域性配置、中介軟體配置，擴充套件依賴庫包括Django REST Framework、Django Storages、Pillow、WhiteNoise等。 AI工具的引入時機與使用場景 * 日常開發場景應用 ：日常使用GitHub Copilot整合在VS Code中，提升編碼效率與程式碼質量。 * 需求梳理與學習輔助 ：使用ChatGPT將業務需求轉換為AI可理解的語言拆分任務，藉助AI在Udemy篩選合適的學習課程。 * 架構方案評估場景 ：當需要做電商全球擴縮容方案評估時，藉助AI分析是否需要採用多可用區部署，計算不同技術方案的成本。 應用上線前的質量保障方案 * 開發階段質量控制 ：開發階段使用Python自帶的開發工具提前發現程式碼缺陷。 * 自動化測試配置 ：配置CI/CD流水線後，使用Python單元測試框架完成自動化測試。 * 效能與安全最佳化方案 ：架構層透過在最上層部署CDN提升讀介面效能，使用Amazon ACM證書管理服務保障HTTPS傳輸安全，透過觀測百分位延遲定位效能問題。 開發中的挑戰與應對方法 * 技術棧選型挑戰 ：做電商專案技術棧選型時，會至少列出3個可選方案進行對比。 * 選型對比維度 ：對比三個方案包括React+Node.js+AWS、React+Django+AWS、Spring Boot方案，分別對比成本、開發體驗和後續維護成本。 快速開發與正確開發的優先順序判斷 * 優先順序判斷原則 ：會優先選擇走正確的開發方向，保證專案始終處於正確的軌道上。 * 具體判斷方法 ：基於使用者體驗需求和真實使用場景判斷方向，遇到效能問題需要深度排查根因，不能只看表面現象。 求職與團隊偏好 * 崗位與團隊型別偏好 ：期望獲得全棧工程師崗位，不要求團隊大小，更看重團隊內部的溝通、統一程式碼規範和知識分享文化。 * 前管理者評價自我評價 ：認為前管理者會評價自己是喜歡深度挖掘問題根因的技術人員，願意享受排查缺陷、深入思考問題的過程，習慣遵循編碼規範寫程式碼。 理想工作環境選擇 * 工作地點偏好 ：理想工作環境是居家辦公，自己有獨立安靜的房間，可以更高效地處理複雜技術問題。 * 場景化靈活選擇 ：如果需要溝通需求、做專案規劃等協作工作，也可以去辦公室現場溝通。 * 工作內容偏好 ：更偏好打磨最佳化現有功能，這類工作更有挑戰性，也願意開發新功能，開發新功能可以快速獲得成就感。 新技術快速學習方法論 * 課程學習選擇 ：會選擇Udemy平臺高質量付費課程學習，這類課程由領域專家制作，可以快速掌握核心知識。 * 動手+AI輔助掌握 ：學完課程後會動手實操驗證，遇到問題藉助AI工具輔助解釋和深入學習，用這套方法可以快速掌握不同AWS服務的用法。 團隊協作風格與衝突處理 * 日常協作工具與方法 ：日常使用敏捷開發方法論，用Jira管理任務，使用GitHub/GitLab做程式碼託管，透過程式碼評審協作。 * 分歧處理步驟 ：遇到分歧首先確認自己是否正確理解了問題，其次確認需要遵循的團隊流程，最後透過書面溝通或者視訊會議和對方溝通解決。 候選人提問：全崗崗位職責範圍 * 崗位職責疑問 ：崗位JD要求的技術棧覆蓋前端、後端、基礎設施、DevOps等多個領域，疑問是否全棧開發需要負責所有內容。 * 面試官答疑 ：全棧工程師主要負責從前端到後端到資料庫的開發工作，不需要獨立負責生產環境部署，生產部署由專門的系統工程團隊負責。 * 技能要求補充說明 ：全棧工程師需要了解CI/CD、雲基礎設施相關知識，需要給系統工程團隊提供正確的需求輸入，低環境部署可以自己完成。 招聘公司業務與日常工作說明 * 公司業務定位 ：公司是一家審計公司，當前建設的工具供內部審計分析師使用，實現審計工作自動化。 * 日常工作流程 ：公司採用兩週一次的迭代週期，日常需要和專案經理對齊優先順序，參與方案設計，開發測試後推動上線，需要和多個業務 stakeholder 溝通對齊需求。 * 當前技術升級計劃 ：現有2-3個工具屬於legacy系統，正在進行技術棧升級重構工作。 📅 章節概要 00:00:01 介紹過往專案的技術棧與部署方案 Jack介紹自己參與設計的過往全棧專案，前端使用React構建Web應用，後端使用Python+Django。專案整體部署在AWS雲平臺，前端構建產物儲存在AWS S3，資料儲存使用PostgreSQL資料庫，依賴AWS服務實現無伺服器部署，透過Amazon Elastic Beanstalk支援自動擴縮容。面試官確認Jack的專案角色為全棧開發工程師，明確Jack需要同時負責前端、後端和雲部署工作，Jack對此表示確認。 00:02:23 詢問全棧應用的架構設計方案 面試官提問，要求Jack說明如何使用Django、PostgreSQL、React這幾個元件搭建全棧應用的頂層架構。Jack打斷修正後重新回答，說明架構分層為：資料庫使用AWS RDS部署PostgreSQL，靜態資源儲存使用AWS S3，業務模組包含賬戶、商品、訂單等核心內容，基礎元件包含全域性配置和中介軟體配置，擴充套件依賴第三方庫包括Django REST Framework、Django Storages、Pillow、WhiteNoise等。 00:06:13 討論引入AI/ML工具的時機與場景 面試官提問，詢問在日常工作或長期專案規劃中，何時適合引入AI或ML方案提升生產力。Jack分享自己日常工作中到處都在使用AI作為輔助：日常用整合在VS Code中的GitHub Copilot提升編碼效率和程式碼質量，用ChatGPT把業務需求轉換為AI可理解的語言拆分任務，藉助AI在Udemy篩選合適的Airflow學習課程。Jack舉例說明，當需要評估電商全球擴縮容方案時，會藉助AI分析是否需要多可用區部署，對比不同技術方案，計算不同方案的成本。 00:11:29 說明應用上線前的安全、效能、可靠性保障方法 面試官提問，要求Jack說明如何在應用上線前保障應用的安全性、效能和可靠性。Jack介紹分流程的保障方案：開發階段使用Python自帶的開發工具提前發現程式碼缺陷，配置CI/CD後使用Python單元測試框架做自動化測試。架構層面，在最上層部署CDN提升讀應用的效能，使用Amazon ACM證書管理服務保障HTTPS傳輸安全，透過觀測百分位延遲指標定位效能問題。 00:14:54 分享開發中遇到的挑戰與應對方法 面試官提問，要求Jack描述最近遇到的挑戰性場景，比如bug或者功能開發難點，以及解決方法。Jack分享技術棧選型的挑戰，他在做電商專案選型時，會至少列出3個可選方案，分別是React+Node.js+AWS、React+Django+AWS、Spring Boot，之後從成本、開發體驗、後續維護成本三個維度對比選型，完成最終決策。 00:17:38 討論快速開發與正確開發的優先順序權衡 面試官提問，詢問如何在快速交付和正確開發之間做優先順序權衡。Jack表示自己會優先選擇走正確的方向，保證專案始終在正確的軌道上。具體判斷會基於使用者體驗需求和實際使用者使用場景，確認使用者的真實需求後再做決策。遇到問題需要深度挖掘根因，不能只看表面現象，比如效能問題的根因可能不是資料庫讀寫瓶頸，而是缺少CDN層。 00:20:07 詢問職業與團隊偏好 面試官詢問Jack對下一份工作和團隊的期望，Jack表示期望獲得全棧工程師崗位，對團隊大小沒有要求，更看重團隊內部的溝通環境、統一的程式碼規範和知識分享文化。之後第二位面試官接入提問，詢問Jack認為前管理者會如何評價他，Jack認為前管理者會評價自己是喜歡深度挖掘問題根因的技術人員，享受排查缺陷、深入思考問題的過程，習慣遵循編碼規範開發。 00:23:18 詢問理想工作環境與工作內容偏好 第二位面試官提問，要求Jack描述理想的工作環境和工作內容偏好。Jack表示理想工作環境是居家辦公，自己有獨立安靜的房間，可以更高效處理複雜技術問題，如果需要溝通需求、做專案規劃，也可以去辦公室協作。關於工作內容，Jack表示兩種都可以接受，更偏好打磨最佳化現有功能，這類工作更有挑戰性，也願意開發新功能，開發新功能可以快速獲得成就感。第二位面試官提問結束後退出對話。 00:27:09 詢問快速學習新技術的方法 面試官繼續提問，要求Jack舉例說明最近為了交付專案快速學習新技術的經歷。Jack表示自己一直保持終身學習的習慣，會在Udemy平臺選擇高質量付費課程系統學習，比如他系統學習過AWS開發者認證課程，可以快速掌握EC2、S3、ELB、Beanstalk等不同AWS服務的用法。他學習新技術的固定方法是：先學高質量專家課程，之後動手實操，遇到問題藉助AI工具輔助深入理解，這套方法可以快速掌握任何新技術。 00:29:58 詢問團隊協作與分歧處理方法 面試官提問，詢問Jack和設計師、工程師、專案經理的協作風格，以及遇到分歧時如何處理，如何對功能模組負責。Jack介紹，日常使用敏捷開發方法論，用Jira管理任務，用GitHub/GitLab做程式碼託管，透過程式碼評審協作。遇到分歧會按三步處理：首先確認自己是否正確理解了問題，其次確認需要遵循的團隊流程，最後選擇合適的方式和對方溝通，書面溝通會更理性，一般可以解決問題。 00:34:08 Jack提問崗位日常工作內容 面試輪到Jack提問，Jack詢問該全棧開發崗位的日常工作內容是什麼。面試官介紹，公司是一家審計公司，建設的工具供內部審計分析師使用，實現審計工作自動化，目前現有2-3個 legacy工具正在做技術棧升級重構。公司採用兩週一次的迭代週期，日常工作內容包括：和專案經理對齊優先順序，參與方案設計，開發測試功能，完成CI流程，配合部署到測試環境，最後排期上線，需要和多個業務方溝通對齊需求。 00:37:13 Jack提問崗位職責範圍 Jack提出第二個問題，崗位JD要求的技術棧覆蓋前端、後端、基礎設施、CI/CD、DevOps等多個領域，疑問是否要求全棧開發一人負責所有這些內容。面試官解答，明確全棧工程師的核心職責是負責從前端到後端到資料庫的開發工作。生產環境部署由專門的系統工程團隊負責，全棧工程師只需要給系統工程團隊提供正確的需求輸入即可，低環境的部署可以由全棧工程師自己完成。要求全棧工程師瞭解CI/CD、雲基礎設施相關知識，能夠參與全流程的方案設計即可。Jack表示理解，稱自己也希望積累更多基礎設施和DevOps的實戰經驗，願意接受這樣的工作內容。 00:43:37 面試結束 面試官表示面試結束，後續會收集反饋安排相關人員聯絡Jack，雙方互相道別結束對話。 ✨ 金句精選 “做對的事情比快做事情更重要，要始終保證專案在正確的軌道上。” (執行策略) “遇到問題不能只看表面，需要深度挖掘根因。” (方法技巧) “我把自己當做終身學習者，有固定的方法論可以快速掌握新技術。” (思考啟發) “遇到分歧先確認理解、再看流程、最後溝通，大部分問題都能解決。” (方法技巧) 📋 待辦事項 招聘方：收集面試反饋後安排人員聯絡Jack Jack：等待招聘方的後續反饋