2026 Q2-Q3 找 remote SDE 经历 - 其他总结 - 4

上一篇讲系统设计的在： https://www.1point3acres.com/bbs/thread-1188558-1-1.html

前两篇写了 coding 和 system design，这篇写最后一关：HM（Hiring Manager）面和 culture 面，以及一些杂谈。
先说现状：HM 面现在真的很奇葩，面什么的都有。有的就是让你分享一个项目然后 dive deep，加几道 behavior questions；有的会 follow up 一个小的 system design；有的 follow up 一段 coding；还有的 system design + coding 一起来……真是想1个小时面完所有，我都醉了。

1. 准备清单

1. 附加材料
如果你有 Medium blog、GitHub 项目、个人 portfolio 网站，还是建议都加上。现在有些 startup 甚至要求录一段 video。。。

2. Side Project
可以做一些 AI 相关的，比较出彩，同时还能顺手写成 blog。但前提是你自己真的懂，不然 dive deep 的时候有点难。

一个例外：如果你做的是 trading bot，就别公开 (写Linkedin Post)、也最好别写 blog， 有一定的法律风险。

3. Blog 非常有用（建议写 2~3 篇）
可以就是一个 Notion page，或者 Medium blog 之类。

类型	内容 .--
偏技术	一个你 own 的 deep tech challenge 项目
偏产品	一个你 lead 的完整产品，from backend to frontend，或者非常 customer-facing 的产品
偏 AI	如果你面的是 AI agentic role，以上两个其中一篇最好是 AI agent 或 RAG system

这样准备的好处是：HM 问你的时候，你可以反问对方更偏好哪一类，然后直接分享屏幕讲对应的那篇文章。几乎所有 HM 都很喜欢看 screen sharing, 但有人偏 product，有人偏技术。当然如果可能的话，你可以合二为一。

4. "How do you use AI in daily life?"
这个问题强烈建议提前准备——我面过的公司里，99% 都会问。
我的做法是直接画一张图，讲的时候顺着图走。 类似下面这样（如果你不是 tech lead，可以跳过第一部分, 这些diagram只是一个例子，大家根据自己的实际情况）：

① Tech Scoping



② Coding & Review

③ Oncall
. Waral dи,
2. HM culture fit
现在 HM 挂人，大多数原因是"背景不 match"——比如你做过的领域不对口，或者单纯是另一个 candidate 更 experienced。很多时候不是你答得不好，而是人家有更好的人选。不要放在心上。但还是不禁吐槽，如果这样的话，我还是喜欢把HM面放在第一轮的公司，而不是放在最后的公司。

反过来，也该有你拒绝对方的信号

• HM 让你感到不舒服，team或者岗位不是你想做的，或者言语之间就是让你过去背锅的，这种 signal 就不要继续了。我把这理解成"高我在向自己发信号：别去"。或者一直challenge你的，”why do you think you are qualified as a senior / staff / principal engineer”
• 看得出来 too careful to pick the appropriate one, 这一般出现在小公司，或者没有太多创业经验的 founder 身上。

3. AI Agent 岗位市场观察
各家公司的 Daily AI Engineering Harness 差异极大

档位	特征	覆盖面 . ----
极其激进	AI engineering harness 全流程：已经没有 PM 了，自己写 PRD、自己写 tech spec，AI coding（multi-agent workforce + git worktree)、AI review、AI debug	少数
保守（主流）	AI + human code review，仍然有 PM，AI 参与 oncall	大部分公司在这一档
工具层	还停留在 AI coding only（内部 dev productivity）；有些老公司自己做一个 AI 中台管理 auth，所有 team 通过它来用工具	偏传统/大型公司

行业观察

• AI agent positions 大爆发, 所有行业都在探索
• • 客服（customer support), sale & marketing 方向已经有很多公司跑通了。
  • Tax and Accounting, Insurance, mortgage, procurement, Logistics & Supply Chain。
  • • 很多就是读pdf文件，分析，建立RAG系统， embedding query 的同一套系统。连system design 的一些题都类似。这里的业务架构类似，当然各自有各自的业务难点，数据复杂度也不同。
  • Healthcare & bio, 这几年由于美国EHR和相关数据的开放和整合，以及本身太烂，巨大的行政内耗， 医生不足，这个行业被AI资本投入和很多，相关的startup也相当的多。
  • • 我接触好几个startup都是因为founder的亲人被Healthcare系统坑惨了，所以才立志开公司解决行业难题的。
    • 这里感觉确定性比较好的还是AI处理客服，辅助医生护士行政，和保险公司扯皮赔付的startup，当然看到还是相似的架构，读文件，分析处理专业数据和workflow，RAG系统，long duration Temporal workflow， 等等。
    • 生物行业在AI兴起下也在爆发
  • Defense, 由于Anduril和Palantir的成功，不少公司也在做，主要集中是无人系统，以及数据聚合分析，等等。有一些不需要公民，只需要绿卡。但为了以后不被当做间谍，楼主还是面了一轮就撤了，哈哈。
  • Security 行业由于AI越来越强，安全事件越来越多 (比如最近爆出来的对Hugging face的攻击），两边的攻防战也在疯狂升级，startup也相当的多。

.
. 1point 3acres 4. ⚠️ 如果你做过 Crypto / Blockchain Developer，这条一定要看

• LinkedIn 上很多 crypto contract 岗位是骗子，尤其是通过 InMail 或私信主动发给你的。
• 常见套路：先摆出"full-time / part-time / contract flexible"的诱人条件 → 然后让你 download 一个 开源Github Repo，或者 在面试过程中让你在某个网站 sign in your wallet。
• • 那个 app 启动时会调用恶意 JS code，窃取你本地的文件；
  • 而一旦你在那个网站上sign in wallet，token 就没了。
  • 大家想想如果他们是个startup，怎么可能把MVP code开源？
• 如果你实在实在想跑：先让 AI 扫一遍代码查安全漏洞，再运行任何本地程序；需要连钱包的，只用测试钱包（只装 testchain token 的那种）。
• 同理，面试前可以的下载软件只有必须的coding的软件，和zoom, microsoft team等实时聊天软件，其他的需要非常谨慎，先问问你的AI吧。而面试中要你点击的任何可疑网站，90%都是骗子。

顺便吐槽一句：LinkedIn 现在骗子越来越多。完全把筛掉骗子的职能扔给求职者了，这公司越来越烂!

5. 整体感受

• 很多公司要求 5 年 AI 经验…可是 AI agent 本身才出现 2 年啊, 市场上有经验的AI developer也少。所以我的建议是：别管了，准备好了直接 apply。（如果你有在公司做过AI product，加上一个side project, 基本就够了）
• 任何一轮有即使都答出来optimal solution了，也可能因为各种原因被挂掉，别放心上。
• 遇到见过的题别高兴太早，多和面试官交流，他们的期望可能和你以为的完全不同。
• 常见：你准备了屠龙刀，面试官只想考杀鸡刀。要时刻记住面试官的水平是不确定的，可能比你高，也有可能比你低啊。。。
• 做的不好也没关系，这个年代能出来面试都是勇士，其实很多面试官我感觉如果出来面别的公司也大概率fail。。。
• 每个 interviewer 想看的深度不同，有人想深挖架构，有人只想确认你能不能 ship。
• 面到最后楼主都魔怔了，平时看到什么新网站，都在想这个从系统设计来说应该怎么做。。。
• 台上一分钟，台下十年功，看看之前第二篇，第三篇system design那快成字典厚的knowledge base，可想而知现在的面试强度。但也别怕，几乎没有人可以在工作中真的implement那么多不同种类的大项目。所以还是理解基本知识，然后像搭积木一样在面试中搭起来。
• PM似乎被AI影响的很大，很多公司都问如果没有PM，你怎么做一个项目之类。还说他们减少了PM职位。感觉以后engineer要cover很多方面。。。
• 总之 coding 在退化、system design 在加重、HM 面在发散。不过嘛，不管面的如何，日子总要过，坚持下去，大家加油！

学到了很多，感谢大佬传道解惑！ 有个疑问，大佬更看好哪些，医疗ai，fintech，保险ai等等

带你晒太阳 发表于 2026-09-18 10:41:08
学到了很多，感谢大佬传道解惑！ 有个疑问，大佬更看好哪些，医疗ai，fintech，保险ai等等

目前看：医疗行政与理赔, Fintech (支付/账本基础设施, 反欺诈/风控实时决策)吧。 这些在AI助力下比较强。确定性比较高，数据壁垒高