从接到腾讯面试通知的那一刻起，我就知道这将是一场比以往更深入的技术交流。不同于简单地问项目、问基础知识，这一场更像是一场“技术取向的探探”——面试官试图搞清楚我究竟是谁，我想往哪里去，我值不值得进腾讯的体系。
面试是在一个晚上进行的，面试官上来就相当直接地切入了主题。他一边确认我今年毕业的身份，一边扫了一眼我的简历，说：“你之前做过一些 API 开发的事情，对吧？怎么没继续往 AI 方向发展？”
我知道这是个价值观和方向上的问题，而不只是技术履历的问题。于是我坦白说，其实我对 AI 本身并没有排斥，甚至有过一些相关的实践，但相比之下，我更偏好系统层面、偏底层的开发工作。AI 这几年热得离谱，但我看到的更多是资本推动下的热度，而不一定是长远稳定的技术沉淀。相反，底层系统开发虽然不出风头，却是支撑整个生态的地基。
面试官点点头，继续追问我为什么认为“系统类的工程师不那么容易被淘汰”。我解释说，现在 AI 写代码的能力越来越强，但它们更擅长处理的是业务层的逻辑，面对底层系统，如编译器、操作系统调度器、高性能存储系统这些需要深度理解硬件、操作系统原理的工作，目前还很难被替代。而且，系统类的岗位更偏向于长周期、高复杂度的架构性设计，对开发者的稳定性和深度要求更高。
听到这，他显然来了兴趣，转而问我：“那你觉得底层开发都涉及哪些内容？”我从编译器、算力调度系统、高并发架构优化讲起，一直到容错、节点调度、HPC 资源管理这些系统性任务。他接着问我有没有相关经验，我说虽然实习主要是偏工程实现，但我在学校系统课程中做过很多底层相关的项目作业。
我给他讲了我上分布式系统课的几个大作业。比如第一个作业是用 C 写了一个 RPC 框架，第二个是用 Java 重写并加入缓存 proxy，第三个是实现一个可扩展的高并发 Web 服务，最后一个是一个分布式容错图像拼接系统。这些作业虽然是课程要求，但我都是自己从零实现的。
当他说“你用 C 写高并发 Web 服务，用的是什么 I/O 模型？”时，我一时间没听清，后来意识到他是问我是否用了 epoll。我解释说当时作业中并没有强制使用 epoll 这样的高级 I/O 接口，所以自己没实现那一块，但我知道 epoll 是在高并发服务中常用的监听机制。他点点头，没多说，但我能感觉到他在考察我有没有超出作业要求去深入探索的意识。
接下来他详细问我那个缓存 proxy 是怎么做的。我说是用 Java 实现了一个带 LRU 淘汰机制的中间代理层，客户端的请求会先打到代理，代理如果命中缓存就返回，否则再向后端请求并将结果加入缓存。缓存数据是存在代理进程本地的内存中的，不涉及共享内存的部分。
聊完系统开发的经历后，他问我：“你现在在做什么项目？哪个你觉得做得最好？”我选了一个强化学习策略研究的项目来讲。那个项目是和社团一起做的一个基于强化学习的量化交易策略实验。我们尝试了 PPO 和 GRPO 两种策略。GRPO 是 2024 年新出的群体优化方法，比 PPO 更适合小模型和样本效率低的情况。我主要负责 GRPO 部分的策略实现、调试、以及整条 pipeline 的回测测试。
他听完之后问了一句：“这个策略盈利吗？”我只能诚实回答：从回测结果看，表现不如预期，只是略优于简单的买入持有策略。我们也在分析原因，可能是泛化能力太强，缺乏足够的约束，实际场景中表现不稳。我还提到这个项目虽然结果不完美，但我从中学到了如何调研论文、实现算法，以及理解模型如何和业务数据对接。
面试的最后，他开始详细介绍了岗位本身——这个岗位是属于腾讯云架构平台部的应用层方向，核心任务是流量调度。他强调这不是操作系统层面的算力调度，而是应用层级别的流量智能分发，服务对象包括腾讯内部业务（如微信、游戏）和外部客户。他提到虽然不像大模型那样有复杂的深度学习模型，但也需要一定的算法理解，比如流量预测、调度决策等。
我表达了理解，同时也诚实地说，我对这个具体业务场景还不是特别熟悉，正在摸索哪些知识更相关。他也很坦率地说，他们更看重的是工程能力、调试能力和系统性思维，不强求候选人一开始就对所有业务都了解。最后他问我有没有问题，我主要想确认部门结构、职责边界，他告诉我是 TG（腾讯 TEG）的云架构平台部，做的是偏边缘加速的服务。
整场面试下来，节奏不快不慢，既有思维的碰撞，也有现实的对齐。没有太多八股文式的提问，更多是“你想做什么，我们在做什么”，双方是否契合。整体氛围也比较尊重候选人，会引导你讲出深层次的动机和判断。
对于想面腾讯系统开发、云平台、调度类岗位的同学，我的建议是：别只盯着技术细节，更要理解你的技术兴趣和这个岗位的匹配度。别怕表达自己真实的想法，只要你有清晰的逻辑和独立判断力，面试官会欣赏的。
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