最近AI 圈又多了一桩很有讨论度的事。一位履历相当亮眼的技术人在参加某头部大模型公司面试后直接在社交平台发文吐槽核心意思就一句话“这次面试体验和我预期中的顶级 AI 公司完全不是一回事。”事情之所以迅速出圈不只是因为当事人本身背景足够“硬”还因为被点名的公司正处在高速扩张、融资加速、疯狂招人的阶段。于是这件事很快从“个人面试不愉快”变成了大家讨论的另一个问题当一家 AI 公司跑得太快时招聘体系会不会先掉链子1、事情大概是怎么回事根据当事人在公开平台的说法这次面试让他不满的点主要集中在几个方面流程拖得久笔试过了以后迟迟没有推进后续环节等待时间较长需要反复催促才安排下一轮面试形式比较传统依然有笔试、代码面对一部分已经有丰富研究和工程经历的候选人来说这种方式未必是最优解二面体验很差面试官有迟到情况沟通中对候选人过往工作理解不充分在代码面环节因候选人有双屏设备被怀疑存在“看别处抄代码”的行为而真正引爆情绪的是最后这一点。当事人认为自己已经解释清楚了双屏的使用情况但面试官仍坚持怀疑甚至以“无法证明就没法继续”为由推进对话。最终候选人选择主动结束面试并把整个过程公开出来。这件事一出评论区也迅速分成了几派有人觉得面试官不专业没接住高水平候选人有人觉得在线代码面本来就需要防作弊双屏确实敏感也有人认为这不是个人矛盾而是扩张期公司组织能力的缩影2、为什么这件事会被放大如果只是普通候选人吐槽一次面试热度未必会这么高。但这次的当事人本身就是业内比较受关注的人物少年班出身、顶会论文、微软相关学术经历、华为“天才少年”、后续还进入 AI 创业方向。简单说这不是“刚毕业找工作的新人”而是一个在技术圈已有一定知名度的人。更重要的是他吐槽的对象也不是一家普通公司。这家公司最近刚经历几件大事大额融资落地估值进一步抬升公司开始大规模扩编多个技术岗位同时对外放开也就是说时间点非常微妙。一边是资本和市场都在看好一边是组织开始迅速招兵买马。这个阶段最容易出现的问题不是技术不够强而是“业务冲得太快但管理、协作、招聘标准还没完全跟上。”3、站在程序员视角这件事真正值得讨论的不是八卦而是这 3 个问题与其吃瓜不如看看这件事背后折射出了哪些对技术人更有价值的信号。问题一顶级技术人才应该怎么面很多公司在招人时习惯一套流程打天下笔试算法题手写代码项目拷打Leader 面这套流程对校招、社招初中级候选人当然有用但如果面对的是已经有完整研究成果、工程产出、行业影响力的人是否还适合原样套用这是个很现实的问题。因为**“统一流程”**的优点是公平、标准化、便于执行但它的缺点也很明显很容易把真正有价值的人按流水线方式处理掉。尤其在 AI 行业现在岗位分化非常明显有人擅长模型训练有人擅长分布式系统有人擅长 infra有人擅长 agent、tool use、eval、代码智能体有人研究强但未必擅长在限定时间里“表演式 coding”如果还用单一方式评估所有人误伤率其实不低。问题二在线面试的“防作弊”和“尊重候选人”边界在哪这次争议里最敏感的一点就是双屏问题。从面试官视角看怀疑并非完全没理由。因为在线面试场景里双屏、外接设备、第二终端确实都可能带来不透明性。很多公司也确实会明确要求禁止双屏禁止切屏禁止查资料全程共享桌面或开摄像头但问题在于规则要提前讲清楚而不是在面试过程中临时“定性”。对候选人来说最难接受的不是被核验而是规则不透明质疑方式不专业语气带有先入为主的判断还没定论就先把人放到“不诚信”的位置上技术面试本来就是双向选择。公司在筛选候选人候选人也在评估公司。如果面试官把控不好方式哪怕初衷是维护公平也很容易变成“体验灾难”。问题三AI 公司在扩张时最先暴露的往往不是技术而是组织能力这一点我觉得比“谁对谁错”更值得聊。很多人对明星 AI 公司的想象是技术最强人才最强流程最成熟面试最专业但现实情况往往是技术领先不等于组织完美。特别是当公司突然进入扩张期时最容易出现这些现象招聘量上来了但面试官培训没跟上新团队刚成立岗位标准还在变化候选人很多沟通效率下降部门之间节奏不一致流程体验参差不齐对外品牌已经很强但内部协同还在磨合这在互联网公司、自动驾驶公司、AI 公司里都很常见。也就是说这次事件如果属实它未必一定说明公司“技术不行”但很可能说明在高速放大规模时招聘体系已经承受了明显压力。4、为什么程序员会对这件事这么有共鸣因为几乎每个有经验的开发者都见过类似场景岗位 JD 写得很炸裂实际面试官却没想清楚到底要什么人招聘宣传是“寻找改变世界的人”流程体验却像走报销审批公司口头上说重视人才面试现场却没有最基本的尊重和准备程序员对这些东西其实非常敏感。大家未必要求每场面试都“宾至如归”但至少希望流程清晰评价标准明确面试官具备基本专业性沟通中有边界感即便不合适也能体面结束特别是对有一定经验的候选人来说面试体验很大程度上就是公司管理水平的第一印象。你让一个人感觉到混乱被误解被质疑没被认真对待那他大概率不会只否定这场面试甚至会顺带否定这家公司背后的组织方式。5、如果你是候选人这件事能给你什么提醒1面试前把规则问清楚尤其是在线代码面最好提前确认是否允许双屏是否允许外接显示器是否允许查官方文档是否全程共享屏幕是否要求单设备作答别嫌麻烦提前问清楚能避免很多误会。2遇到不合理质疑先冷静澄清如果真碰到类似情况优先做三件事先说明客观情况请求对方明确规则依据保留沟通记录如果对方依然以情绪化方式推进再决定是否终止流程。3面试体验本身就是你判断公司的一个维度不要只看薪资、title、估值、热度。面试阶段暴露出来的很多细节往往就是未来团队协作的预演沟通顺不顺决策清不清楚人和人之间是否尊重管理层有没有边界感这些都比“公司现在火不火”更影响你进去后的真实体验。6、如果你是公司/面试官这件事也值得反思站在招聘方角度这里也有几个很现实的建议对候选人要求严格没问题但前提是规则必须前置、标准必须一致。怀疑作弊也没问题但前提是表达方式要专业而不是先入为主。用代码题筛人也没问题但前提是不同层次、不同背景的人应该有差异化评估方式。特别是在 AI 行业真正稀缺的人才通常不是靠“刷一轮题”就能判断全貌的。你可以测 coding但不能只剩 coding。7、这件事最值得记住的一句话在大模型时代大家总在谈参数规模训练成本推理效率Agent 能力多模态竞争但别忘了真正决定一家公司能不能长期跑下去的除了模型还有组织。一个顶尖团队不仅要会训练模型也要会对待人。尤其当公司进入扩张阶段招聘体验已经不只是 HR 问题、面试官问题它本质上就是组织成熟度的外显。8、最后聊聊我的看法我觉得这件事没必要简单站队成“候选人全对”或者“公司全错”。更有价值的讨论应该是为什么高成长 AI 公司容易在招聘上翻车为什么越是明星公司候选人的期待值越高为什么技术圈越来越在意“面试体验”这件事未来 AI 岗位的评估方式是不是也该升级了因为大家已经逐渐意识到面试不是一场单向审判而是双方在有限时间里判断是否值得合作。如果这个基本共识都没有再强的技术光环也很难撑起真正的人才吸引力。你怎么看如果你面试时被怀疑“作弊”你会A继续解释争取把流程走完B当场结束直接退出C无所谓反正拿结果说话D看岗位和公司值不值得忍欢迎在评论区聊聊。也想听听大家有没有遇到过“公司很牛但面试体验很迷”的经历。
最近AI 圈又多了一桩很有讨论度的事。一位履历相当亮眼的技术人在参加某头部大模型公司面试后直接在社交平台发文吐槽核心意思就一句话“这次面试体验和我预期中的顶级 AI 公司完全不是一回事。”事情之所以迅速出圈不只是因为当事人本身背景足够“硬”还因为被点名的公司正处在高速扩张、融资加速、疯狂招人的阶段。于是这件事很快从“个人面试不愉快”变成了大家讨论的另一个问题当一家 AI 公司跑得太快时招聘体系会不会先掉链子1、事情大概是怎么回事根据当事人在公开平台的说法这次面试让他不满的点主要集中在几个方面流程拖得久笔试过了以后迟迟没有推进后续环节等待时间较长需要反复催促才安排下一轮面试形式比较传统依然有笔试、代码面对一部分已经有丰富研究和工程经历的候选人来说这种方式未必是最优解二面体验很差面试官有迟到情况沟通中对候选人过往工作理解不充分在代码面环节因候选人有双屏设备被怀疑存在“看别处抄代码”的行为而真正引爆情绪的是最后这一点。当事人认为自己已经解释清楚了双屏的使用情况但面试官仍坚持怀疑甚至以“无法证明就没法继续”为由推进对话。最终候选人选择主动结束面试并把整个过程公开出来。这件事一出评论区也迅速分成了几派有人觉得面试官不专业没接住高水平候选人有人觉得在线代码面本来就需要防作弊双屏确实敏感也有人认为这不是个人矛盾而是扩张期公司组织能力的缩影2、为什么这件事会被放大如果只是普通候选人吐槽一次面试热度未必会这么高。但这次的当事人本身就是业内比较受关注的人物少年班出身、顶会论文、微软相关学术经历、华为“天才少年”、后续还进入 AI 创业方向。简单说这不是“刚毕业找工作的新人”而是一个在技术圈已有一定知名度的人。更重要的是他吐槽的对象也不是一家普通公司。这家公司最近刚经历几件大事大额融资落地估值进一步抬升公司开始大规模扩编多个技术岗位同时对外放开也就是说时间点非常微妙。一边是资本和市场都在看好一边是组织开始迅速招兵买马。这个阶段最容易出现的问题不是技术不够强而是“业务冲得太快但管理、协作、招聘标准还没完全跟上。”3、站在程序员视角这件事真正值得讨论的不是八卦而是这 3 个问题与其吃瓜不如看看这件事背后折射出了哪些对技术人更有价值的信号。问题一顶级技术人才应该怎么面很多公司在招人时习惯一套流程打天下笔试算法题手写代码项目拷打Leader 面这套流程对校招、社招初中级候选人当然有用但如果面对的是已经有完整研究成果、工程产出、行业影响力的人是否还适合原样套用这是个很现实的问题。因为**“统一流程”**的优点是公平、标准化、便于执行但它的缺点也很明显很容易把真正有价值的人按流水线方式处理掉。尤其在 AI 行业现在岗位分化非常明显有人擅长模型训练有人擅长分布式系统有人擅长 infra有人擅长 agent、tool use、eval、代码智能体有人研究强但未必擅长在限定时间里“表演式 coding”如果还用单一方式评估所有人误伤率其实不低。问题二在线面试的“防作弊”和“尊重候选人”边界在哪这次争议里最敏感的一点就是双屏问题。从面试官视角看怀疑并非完全没理由。因为在线面试场景里双屏、外接设备、第二终端确实都可能带来不透明性。很多公司也确实会明确要求禁止双屏禁止切屏禁止查资料全程共享桌面或开摄像头但问题在于规则要提前讲清楚而不是在面试过程中临时“定性”。对候选人来说最难接受的不是被核验而是规则不透明质疑方式不专业语气带有先入为主的判断还没定论就先把人放到“不诚信”的位置上技术面试本来就是双向选择。公司在筛选候选人候选人也在评估公司。如果面试官把控不好方式哪怕初衷是维护公平也很容易变成“体验灾难”。问题三AI 公司在扩张时最先暴露的往往不是技术而是组织能力这一点我觉得比“谁对谁错”更值得聊。很多人对明星 AI 公司的想象是技术最强人才最强流程最成熟面试最专业但现实情况往往是技术领先不等于组织完美。特别是当公司突然进入扩张期时最容易出现这些现象招聘量上来了但面试官培训没跟上新团队刚成立岗位标准还在变化候选人很多沟通效率下降部门之间节奏不一致流程体验参差不齐对外品牌已经很强但内部协同还在磨合这在互联网公司、自动驾驶公司、AI 公司里都很常见。也就是说这次事件如果属实它未必一定说明公司“技术不行”但很可能说明在高速放大规模时招聘体系已经承受了明显压力。4、为什么程序员会对这件事这么有共鸣因为几乎每个有经验的开发者都见过类似场景岗位 JD 写得很炸裂实际面试官却没想清楚到底要什么人招聘宣传是“寻找改变世界的人”流程体验却像走报销审批公司口头上说重视人才面试现场却没有最基本的尊重和准备程序员对这些东西其实非常敏感。大家未必要求每场面试都“宾至如归”但至少希望流程清晰评价标准明确面试官具备基本专业性沟通中有边界感即便不合适也能体面结束特别是对有一定经验的候选人来说面试体验很大程度上就是公司管理水平的第一印象。你让一个人感觉到混乱被误解被质疑没被认真对待那他大概率不会只否定这场面试甚至会顺带否定这家公司背后的组织方式。5、如果你是候选人这件事能给你什么提醒1面试前把规则问清楚尤其是在线代码面最好提前确认是否允许双屏是否允许外接显示器是否允许查官方文档是否全程共享屏幕是否要求单设备作答别嫌麻烦提前问清楚能避免很多误会。2遇到不合理质疑先冷静澄清如果真碰到类似情况优先做三件事先说明客观情况请求对方明确规则依据保留沟通记录如果对方依然以情绪化方式推进再决定是否终止流程。3面试体验本身就是你判断公司的一个维度不要只看薪资、title、估值、热度。面试阶段暴露出来的很多细节往往就是未来团队协作的预演沟通顺不顺决策清不清楚人和人之间是否尊重管理层有没有边界感这些都比“公司现在火不火”更影响你进去后的真实体验。6、如果你是公司/面试官这件事也值得反思站在招聘方角度这里也有几个很现实的建议对候选人要求严格没问题但前提是规则必须前置、标准必须一致。怀疑作弊也没问题但前提是表达方式要专业而不是先入为主。用代码题筛人也没问题但前提是不同层次、不同背景的人应该有差异化评估方式。特别是在 AI 行业真正稀缺的人才通常不是靠“刷一轮题”就能判断全貌的。你可以测 coding但不能只剩 coding。7、这件事最值得记住的一句话在大模型时代大家总在谈参数规模训练成本推理效率Agent 能力多模态竞争但别忘了真正决定一家公司能不能长期跑下去的除了模型还有组织。一个顶尖团队不仅要会训练模型也要会对待人。尤其当公司进入扩张阶段招聘体验已经不只是 HR 问题、面试官问题它本质上就是组织成熟度的外显。8、最后聊聊我的看法我觉得这件事没必要简单站队成“候选人全对”或者“公司全错”。更有价值的讨论应该是为什么高成长 AI 公司容易在招聘上翻车为什么越是明星公司候选人的期待值越高为什么技术圈越来越在意“面试体验”这件事未来 AI 岗位的评估方式是不是也该升级了因为大家已经逐渐意识到面试不是一场单向审判而是双方在有限时间里判断是否值得合作。如果这个基本共识都没有再强的技术光环也很难撑起真正的人才吸引力。你怎么看如果你面试时被怀疑“作弊”你会A继续解释争取把流程走完B当场结束直接退出C无所谓反正拿结果说话D看岗位和公司值不值得忍欢迎在评论区聊聊。也想听听大家有没有遇到过“公司很牛但面试体验很迷”的经历。
