蚂蚁 ob 让我相信自己是有运气的，1024 发意向了
时间线：9.24 投递，十一收假当天约一面，3天后二面，3天后hr面，一周后意向
一面 35 分钟一开始是电话面试，就蓝牙连手机上了，没想到发来一个笔试链接能视频，慌忙连上电脑发现 edge 浏览器没给麦克风权限，半天没声音，面试官说要不咱们还是电话吧
简单问了下科研和实习，
然后问了下指针和引用区别（没答出多少，面试官笑着说是不是用智能指针比较多），
常用排序算法和他们的复杂度（基数排序复杂度说成 O(n) 不太严谨）
然后就做两道简单题：求两个数组交集 和 最近公共祖先
反问介绍了组内业务和 oceanbase
公众号秒过，有点太快了，不敢相信。
二面 30 分钟二面就说 leader 面了，说是技术终面，结果基本在聊天，以为是 kpi，也没问我数据库相关的
了解ob吗，从哪里了解的目前秋招进度，投递的都是什么岗位，未来规划实习转正科研进度介绍实习，也没拷打实习方案自己做的吗，困难点主管评价，什么优缺点学生生涯的挫折你觉得你是一个在学业上努力学习的人吗？突然口述算法题：10亿找前k大数，一堆数怎么确定是否有一个子集和为0第二个问题我本来没啥好思路，就说了要折半，然后背包找所有可能的子集和，表述有点烂
我一开始想用一维数组的优化，其实就是背包问题嘛，但是面试官说为啥不用二维，解释了半天，发现有负数其实不能用一维数组的，还是得用二维数组。
也是秒过，懵了，孩子秋招之前过得太惨了，没见过这么顺的。
二面后在网上找到两个 uu 刚发意向了，但是还在面我，可能还是有 hc 的，也没横向排序的样子
hr 面 15 分钟hr 迟到了几分钟，说是这几天都在面试，上一个拖延了（听到这里有点担忧了）
hr 人很好，说也不想问那些大家都知道 hr 问题，简单沟通一下就好，主要是为面试者服务，看看反问的时候有什么问题想咨询她的
自我介绍实习转正家乡秋招投递情况（吐槽了一下提前实习）用通俗易懂的方式介绍一下一个项目或者实习实习的收获实习时主管师兄评价别人认为你是什么样的人怎么看待 ai，最近有用什么 ai 相关的有意义的应用英语口语水平神奇的后续之后我在网上找到同一个部门的 uu，具体细节就不说了，但是他一二面都问的很难，而且面试官也是一样的。
难道是我没有数据库相关项目或者实习，就不拷打我了吗🧐 我其实也没太懂，因为我这些问题我相信找其他人问，大部分都是回答的差不多的，好像也没太多区分度。所以不太理解看什么筛选的，可能我是少有的运气发力了，面试官那天心情好。
然后又意外找到了个之前在这个部门工作过的正职聊了聊，也是很推荐去这个部门的（具体部门可以私我)，但是需要比较有技术热情，数据库得干个 5 年才能出师。
最后也联系了同校的一个在 ob 隔壁组实习过大半年的 uu，他也说比较需要技术热情哦，不然是会有点折磨的，大部分人是自己走的。
秋招真的要多发帖在网上找人，减少信息差，对部门有更深入的了解也挺好的。
真的非常感谢蚂蚁🐜给的机会，一度以为秋招 0 offer 了，蚂蚁是第一个在秋招找到的 offer，以后都用支付宝了
后续的后续开了个大包，纠结了很久还是忍痛拒了，非常感激蚂蚁 ob 给的机会。ob 是一个很好的部门！
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