。
来的是个理工科打扮的男生，格子衬衫，运动背包，抱着厚厚一沓打印好的论文摘要，一坐下就把材料摊开了半张桌子。
面试官看了眼那叠材料，没急着拿，先问：
“方向？”
“计算机视觉，博一，导师是......”
面试官动了动手指，把材料往对方那边轻轻推了推：
“我不需要看这个，先聊聊你对回响算法推荐系统的看法。”
男生愣了一下，把材料往回收了收：
“我主要做视觉这块，推荐系统涉及得少……我想了解一下贵公司在CV方向的岗位设置，以及算法组的技术栈——”
“用没用过《LyingMan》？”
面试官插了一句。
“啊？没有，我平时不太看直播。”
“用没用过A站？”
“用过，偶尔刷一下视频。”
“你觉得A站的推荐逻辑和B站有什么本质区别？”
“这个……”
男生皱起眉，开始调用专业话语体系，
“从协同过滤算法的角度来看，两者的底层框架应该是类似的，差异主要体现在用户标签体系的颗粒度……”
面试官拿起笔，在纸上写了两个字，然后收了笔。
“谢谢，简历留下，后续通知。”
格子衬衫男一脸茫然地把满桌材料重新归拢，起身离开，走的时候回头望了一眼，好像在确认自己哪里答错了。
面试官从早上九点坐到现在，喝了三杯咖啡，看了将近三十份清北的顶级简历。
GPA全是年级前列。
实习经历一个比一个光鲜。
论文发表水准参差，但至少有一半是认真写的。
问题在于，没有一个人，是真的在用这些产品，而不是“研究”这些产品。
他们进来之前读过回响科技的百度百科，背好了几个产品的定位描述，买过了BAT的研报，甚至有人揣着一份自己写的“竞品分析报告”。
但问他们《LyingMan》第几期的设赛规则改动了，没人答得出来。
问他们高德上次大改版动了哪个核心功能，没人说得清楚。
问他们《今日热点》推给他们的最近一条让他们真正停下来读完的文章是什么，七成的人沉默了。
面试官把手边的咖啡杯转了一圈，翻回今天的面试记录，已
本章未完，请点击下一页继续阅读！