IT 公司招聘研发人员时是否很少问编译原理、离散数学等理论内容而更偏向具体技能，为什么？
IT 公司招聘研发人员时，确实存在一种普遍现象：相较于深入考察编译原理、离散数学等偏理论性的计算机科学基础知识，企业更倾向于考察候选人的具体编程技能、项目经验和解决实际问题的能力。 这种趋势背后有着多方面的原因，我将从几个关键角度进行详细阐述：
1. 行业需求与工作性质的变化
业务驱动而非理论驱动： 现代IT行业的核心驱动力是快速响应市场需求、开发出满足用户痛点的产品和解决方案。这意味着研发人员需要能够快速学习并运用各种技术栈来构建功能，而不是从零开始设计和实现基础的系统工具。
分工细化与专业化： 随着IT行业的发展，各个细分领域（如前端、后端、移动端、大数据、人工智能、云计算等）的分工越来越细。大多数研发岗位并不需要开发者深入到操作系统的底层实现、编译器如何优化代码、或者抽象的数学模型构建。例如，一个Web前端开发者可能需要精通HTML、CSS、JavaScript及其主流框架，而不需要了解JavaScript引擎的编译过程。
工具和框架的成熟： 如今存在大量成熟的开源工具、库和框架，它们已经封装了复杂的底层实现。开发者可以直接调用这些工具来完成任务，而无需理解其内部原理。例如，使用Spring框架开发Java后端应用，比自己从头实现一个Java虚拟机或一个SQL解析器要高效得多。
快速迭代与敏捷开发： 敏捷开发模式强调快速交付、持续反馈和适应变化。在这种模式下，团队更关注于实现业务功能，并通过迭代来优化和改进。过于深入的理论探讨可能会放慢开发节奏，与敏捷的理念相悖。
2. 招聘的效率与成本考量
面试效率和时间成本： 对候选人进行深入的理论知识考察需要花费大量时间和专业知识的面试官。一个标准的面试流程通常包含多轮面试，如果每一轮都进行深入的理论问答，会极大地增加招聘的周期和成本。
筛选的有效性： 在大量简历中进行筛选时，考察具体技能（如掌握的语言、框架、数据库、操作系统知识）能够更直接、更快速地判断候选人是否符合岗位的基本要求。而理论知识的考察，除非是针对非常特定的研发岗位（如编译器开发、算法工程师），否则其区分度可能不如实操能力明显。
评估的客观性： 编程能力和项目经验相对更容易通过编码测试、项目复盘等方式进行客观评估。而对抽象理论知识的掌握程度，虽然可以通过问答，但主观性相对较强，且难以在有限的面试时间内进行充分的验证。
3. 评估核心竞争力的侧重点
“能做什么”比“知道多少”更重要： 企业招聘研发人员的根本目的是解决实际问题，创造业务价值。因此，公司更关注候选人是否具备将想法转化为可运行代码的能力，是否能够独立或协作完成一个项目。
学习能力和适应性： IT技术发展日新月异，今天流行的技术明天可能就会被取代。企业更看重候选人的学习能力和适应性，即能否快速掌握新知识和新技术来应对不断变化的工作需求。这种能力通常通过过往学习新技术的经历和解决新问题的能力来体现，而不是对陈旧理论的死记硬背。
解决问题的能力（ProblemSolving Skills）： 尽管离散数学等理论知识有助于培养逻辑思维和解决问题的能力，但企业更倾向于通过具体的项目挑战、技术难题的分析和解决过程来直接评估这种能力。例如，一个候选人如何解决一个性能瓶颈问题，如何设计一个高可用性的系统架构，这些都是对解决问题能力的直接体现。
工程实践能力（Engineering Practice）： 很多公司注重的是“工程实践”，包括代码质量、测试覆盖率、部署流程、版本控制、性能优化、系统设计等方面。这些都是在实际开发过程中积累的经验和技能，对项目的成功至关重要。
4. 理论知识的“隐藏”体现
理论是基础，但不必是面试焦点： 编译原理、离散数学等理论知识构成了计算机科学的基石，它们能够帮助开发者建立扎实的计算机科学素养，提升解决复杂问题的能力和抽象思维能力。很多优秀开发者之所以能在具体技能上表现出色，很大程度上就是得益于对这些基础知识的深刻理解（即使他们可能不会在面试中被直接问到）。
在特定领域依然重要： 需要强调的是，对于某些特定领域的研发岗位，理论知识的考察依然是重点。例如：
编译器开发、语言设计： 需要深入理解编译原理。
算法工程师、数据科学家： 需要扎实的离散数学、线性代数、概率论等数学基础。
操作系统内核开发、嵌入式开发： 需要深入理解计算机体系结构、操作系统原理等。
图形学、游戏引擎开发： 需要大量的数学和物理知识。
“润物细无声”的考察： 在某些情况下，面试官可能会通过一些“软性”的方式来间接考察候选人的理论功底。例如，在讨论一个算法实现时，观察其对时间复杂度和空间复杂度的理解；在讨论系统设计时，考察其对数据结构和算法选择的合理性。
总结
总而言之，IT公司招聘研发人员时更偏向具体技能，而较少直接深入考察编译原理、离散数学等理论内容，主要是因为：
1. 行业更侧重于业务驱动和快速交付。
2. 技术分工细化，岗位需求专业化。
3. 成熟的工具和框架降低了对底层理论的直接依赖。
4. 招聘的效率和成本考量。
5. 企业更看重“能做什么”和解决实际问题的能力。
这并不意味着理论知识不重要，而是说在大多数通用型研发岗位招聘中，企业更希望招聘到能够快速投入工作并解决实际问题的“实践者”和“建造者”，而不是纯粹的“理论研究者”。 当然，对于那些对基础科学有更高要求的岗位，理论知识的考察依然是必不可少的。
1. 行业需求与工作性质的变化
业务驱动而非理论驱动： 现代IT行业的核心驱动力是快速响应市场需求、开发出满足用户痛点的产品和解决方案。这意味着研发人员需要能够快速学习并运用各种技术栈来构建功能，而不是从零开始设计和实现基础的系统工具。
分工细化与专业化： 随着IT行业的发展，各个细分领域（如前端、后端、移动端、大数据、人工智能、云计算等）的分工越来越细。大多数研发岗位并不需要开发者深入到操作系统的底层实现、编译器如何优化代码、或者抽象的数学模型构建。例如，一个Web前端开发者可能需要精通HTML、CSS、JavaScript及其主流框架，而不需要了解JavaScript引擎的编译过程。
工具和框架的成熟： 如今存在大量成熟的开源工具、库和框架，它们已经封装了复杂的底层实现。开发者可以直接调用这些工具来完成任务，而无需理解其内部原理。例如，使用Spring框架开发Java后端应用，比自己从头实现一个Java虚拟机或一个SQL解析器要高效得多。
快速迭代与敏捷开发： 敏捷开发模式强调快速交付、持续反馈和适应变化。在这种模式下，团队更关注于实现业务功能，并通过迭代来优化和改进。过于深入的理论探讨可能会放慢开发节奏，与敏捷的理念相悖。
2. 招聘的效率与成本考量
面试效率和时间成本： 对候选人进行深入的理论知识考察需要花费大量时间和专业知识的面试官。一个标准的面试流程通常包含多轮面试，如果每一轮都进行深入的理论问答，会极大地增加招聘的周期和成本。
筛选的有效性： 在大量简历中进行筛选时，考察具体技能（如掌握的语言、框架、数据库、操作系统知识）能够更直接、更快速地判断候选人是否符合岗位的基本要求。而理论知识的考察，除非是针对非常特定的研发岗位（如编译器开发、算法工程师），否则其区分度可能不如实操能力明显。
评估的客观性： 编程能力和项目经验相对更容易通过编码测试、项目复盘等方式进行客观评估。而对抽象理论知识的掌握程度，虽然可以通过问答，但主观性相对较强，且难以在有限的面试时间内进行充分的验证。
3. 评估核心竞争力的侧重点
“能做什么”比“知道多少”更重要： 企业招聘研发人员的根本目的是解决实际问题，创造业务价值。因此，公司更关注候选人是否具备将想法转化为可运行代码的能力，是否能够独立或协作完成一个项目。
学习能力和适应性： IT技术发展日新月异，今天流行的技术明天可能就会被取代。企业更看重候选人的学习能力和适应性，即能否快速掌握新知识和新技术来应对不断变化的工作需求。这种能力通常通过过往学习新技术的经历和解决新问题的能力来体现，而不是对陈旧理论的死记硬背。
解决问题的能力（ProblemSolving Skills）： 尽管离散数学等理论知识有助于培养逻辑思维和解决问题的能力，但企业更倾向于通过具体的项目挑战、技术难题的分析和解决过程来直接评估这种能力。例如，一个候选人如何解决一个性能瓶颈问题，如何设计一个高可用性的系统架构，这些都是对解决问题能力的直接体现。
工程实践能力（Engineering Practice）： 很多公司注重的是“工程实践”，包括代码质量、测试覆盖率、部署流程、版本控制、性能优化、系统设计等方面。这些都是在实际开发过程中积累的经验和技能，对项目的成功至关重要。
4. 理论知识的“隐藏”体现
理论是基础，但不必是面试焦点： 编译原理、离散数学等理论知识构成了计算机科学的基石，它们能够帮助开发者建立扎实的计算机科学素养，提升解决复杂问题的能力和抽象思维能力。很多优秀开发者之所以能在具体技能上表现出色，很大程度上就是得益于对这些基础知识的深刻理解（即使他们可能不会在面试中被直接问到）。
在特定领域依然重要： 需要强调的是，对于某些特定领域的研发岗位，理论知识的考察依然是重点。例如：
编译器开发、语言设计： 需要深入理解编译原理。
算法工程师、数据科学家： 需要扎实的离散数学、线性代数、概率论等数学基础。
操作系统内核开发、嵌入式开发： 需要深入理解计算机体系结构、操作系统原理等。
图形学、游戏引擎开发： 需要大量的数学和物理知识。
“润物细无声”的考察： 在某些情况下，面试官可能会通过一些“软性”的方式来间接考察候选人的理论功底。例如，在讨论一个算法实现时，观察其对时间复杂度和空间复杂度的理解；在讨论系统设计时，考察其对数据结构和算法选择的合理性。
总结
总而言之，IT公司招聘研发人员时更偏向具体技能，而较少直接深入考察编译原理、离散数学等理论内容，主要是因为：
1. 行业更侧重于业务驱动和快速交付。
2. 技术分工细化，岗位需求专业化。
3. 成熟的工具和框架降低了对底层理论的直接依赖。
4. 招聘的效率和成本考量。
5. 企业更看重“能做什么”和解决实际问题的能力。
这并不意味着理论知识不重要，而是说在大多数通用型研发岗位招聘中，企业更希望招聘到能够快速投入工作并解决实际问题的“实践者”和“建造者”，而不是纯粹的“理论研究者”。 当然，对于那些对基础科学有更高要求的岗位，理论知识的考察依然是必不可少的。
网友意见
我感觉你可以尝试去面试一些贵一点的工作看看。
HR大姐花了几天的精力从上万份垃圾简历中找出了十几份还算像样的符合岗位要求的简历一个个打电话过去，谈成了五个最后上午只按时到了了一个资深码农。
你好意思一个
集合A和集合B的交集是包含于A集，还是真包含于A集，还是属于A集，还是空集
这样的问题就把别人打发走了么？
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