获得摩根大通全职 Offer 的旅程
摩根大通每年都会来到我们的校园进行招聘，而作为身处 2026 年的技术人，我们面对的竞争环境与评估标准已经发生了深刻的变化。全职岗位的选拔过程不仅考察我们的基础，更考察我们利用现代技术栈解决问题的能力。
选拔过程主要包括三个核心步骤：
1. 在线编程测试 (增强版)
2. 在线 AI 面试与行为评估
3. Code for Good 黑客马拉松 (终局)
在这篇文章中，我们将深入探讨每一步的具体细节，特别是如何在 2026 年的技术背景下，利用 AI 辅助开发和现代工程理念，成功拿到摩根大通的全职 Offer。
报名流程与前期准备
公司于 2024 年 3 月 28 日 访问了我们校园（注：这是基于当时的时间线，但在 2026 年的视角下，流程更加数字化）。我们需要通过 TPO 门户和公司网站注册工作机会。请注意，全职岗位和暑期实习岗位的链接是分开的，必须正确注册。
我们注意到，在当前的招聘季，保持 LinkedIn 个人资料的实时更新至关重要。在 2026 年，招聘系统会自动抓取我们的 GitHub 和 LinkedIn 数据作为预筛选参考。
步骤 1：在线编程测试
该测试主要评估数据结构与算法 (DSA) 技能。虽然核心逻辑未变，但在 2026 年，我们不仅要手写代码，还要展示代码的可读性和模块化思维。
测试包含两道 LeetCode 中等偏易水平的 DSA 题，总时长为 60 分钟。
#### 我们如何准备 2026 版本的编程测试
除了经典的刷题，我们现在习惯了使用 AI 辅助调试。在练习阶段，我们可以使用 Cursor 或 GitHub Copilot 来分析我们写出的低效代码，并请求 AI 优化时间复杂度。
例如：数组问题（类似于巧克力分发问题）
在解决这个问题时，我们不再仅仅满足于暴力解法。让我们来看一个实际的例子，如何在 Hackathon 的前期准备中，利用现代视角审视经典问题。
# 2026 视角下的解题思路：注重类型提示和边界条件
def min_chocolate_diff(arr: list[int], m: int) -> int:
"""
计算分发巧克力时的最小差异。
采用滑动窗口思想，这是处理子数组问题的标准范式。
"""
if not arr or m == 0:
return 0
if len(arr) < m:
return -1 # 边界情况处理
# 我们必须考虑输入的不可预测性，先排序
arr.sort()
# 初始化最小差异为最大可能值
min_diff = float('inf')
# 滑动窗口遍历
# 我们可以利用 LLM 辅助验证循环边界的正确性
for i in range(len(arr) - m + 1):
current_diff = arr[i + m - 1] - arr[i]
min_diff = min(min_diff, current_diff)
return min_diff
测试技巧：
- 专注于解决 LeetCode 上的简单至中等难度题目。
- 在 2026 年，面试官更看重代码的可维护性。即使是算法题，也请写上清晰的文档字符串和类型提示。
- 目标是通过这两个问题的所有测试用例。
步骤 2：在线 AI 面试
这次面试是在 HireVue 平台上进行的。除了传统的 HR 问题，现在的系统还会分析我们的微表情和语音语调。
问题示例：
1. 请讲述一次您为了更好地传达想法而改变沟通方式的经历。
在回答这个问题时，我们可以结合 Agentic AI (自主 AI 代理) 的概念。我们可以谈论如何通过改变沟通“协议”，让团队成员（无论是人类还是 AI 代理）更好地理解意图。
步骤 3：Code for Good 黑客马拉松 (2026 核心攻略)
Code for Good 黑客马拉松是这一过程的最后一步，也是决定性的一步。在这个为期 24 小时的黑客马拉松中，我们要在一个随机分配的团队中工作，解决一个实际问题。
#### 现代开发范式的应用
在 2026 年，我们不再仅仅是“写代码”，我们是在进行 Vibe Coding (氛围编程)。这意味着我们要让 AI 成为我们的结对编程伙伴。在黑客马拉松期间，我们使用了 Cursor 这一现代 IDE，它允许我们通过自然语言直接生成代码片段。
#### 技术栈选择：库存管理系统案例
我们的团队收到的挑战是开发一个库存管理系统。在技术选型上，我们展现了 2026 年的前瞻性思维：
- 前端: Next.js 15 (React Server Components) + Tailwind CSS
- 后端: FastAPI (依然保持高性能) + Python 3.12
- AI 集成: LangChain 用于集成智能搜索
#### 深入代码：生产级 FastAPI 实现
虽然我对后端开发很有信心，但我之前没有使用过 FastAPI。在 2026 年，这不再是障碍。我利用 AI 辅助工作流，在几分钟内通过提示词构建了一个具备企业级错误处理和日志记录的 API 骨架。
让我们来看一个实际的例子，如何在 Hackathon 中快速构建一个健壮的 FastAPI 端点。这不仅仅是能跑通的代码，而是包含了依赖注入、异常处理和自动化文档的“就绪”代码。
# main.py
from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends, status
from pydantic import BaseModel, Field, validator
from typing import List, Optional
import logging
# 配置结构化日志，这在生产环境中至关重要
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
app = FastAPI(
title="Inventory Management Service",
description="A high-performance inventory system built for JPMorgan Hackathon 2026",
version="1.0.0"
)
# 数据模型使用 Pydantic 进行严格验证
class Item(BaseModel):
name: str = Field(..., min_length=1, max_length=100)
quantity: int = Field(..., gt=0)
category: str
@validator(‘quantity‘)
def quantity_non_negative(cls, v):
if v < 0:
raise ValueError('Quantity must be positive')
return v
# 模拟数据库操作
# 在 2026 年，我们可能会即时切换到云原生数据库，但这层抽象保证了我们的灵活性
class InventoryService:
def __init__(self):
self._items = {}
def add_item(self, item_id: str, item: Item):
if item_id in self._items:
logger.warning(f"Item {item_id} already exists. Updating.")
self._items[item_id] = item
logger.info(f"Item {item.name} added.")
return item
# 依赖注入模式，便于测试和扩展
service = InventoryService()
def get_service():
return service
@app.post("/items/{item_id}", response_model=Item, status_code=status.HTTP_201_CREATED)
async def create_item(item_id: str, item: Item, svc: InventoryService = Depends(get_service)):
"""
创建新物品。这展示了我们如何处理 POST 请求和验证逻辑。
在 2026 年，我们也需要考虑 API 的安全性，但这在 Hackathon 中通常是下一步。
"""
try:
return svc.add_item(item_id, item)
except Exception as e:
# 错误处理：不仅仅是打印，而是记录并返回友好的错误信息
logger.error(f"Error creating item: {e}")
raise HTTPException(status_code=500, detail="Internal Server Error")
@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: str, svc: InventoryService = Depends(get_service)):
"""读取物品信息，包含 404 处理逻辑"""
if item_id not in svc._items:
# 这里的错误信息非常具体，有助于前端集成
raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
return svc._items[item_id]
#### 边界情况与容灾思考
在编写上述代码时，你可能会遇到这样的情况：网络波动导致数据库请求失败，或者并发写入导致数据不一致。在黑客马拉松中，我们通过以下方式解决了这个问题：
- 输入验证: 使用 Pydantic 严格限制输入类型，防止脏数据进入系统。
- 结构化日志: 即使系统崩溃，日志也能告诉我们发生了什么，这在演示时给评委留下了深刻印象。
- 异步处理: 我们使用了
async/await，这是 2026 年 Python 后端的标准配置，以应对高并发场景。
#### 性能优化与监控
我们还可以通过以下方式解决这个问题：性能优化。
在演示环节，我们不仅仅展示功能，还展示了性能监控面板。我们利用 Prometheus 和 Grafana (在 Docker 容器中快速启动) 来展示 API 的响应时间。
# 这是一个简单的装饰器，用于监控函数执行时间
# 在真实的生产环境中，我们会使用中间件
import time
from functools import wraps
def monitor_performance(func):
@wraps(func)
async def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = await func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
logger.info(f"{func.__name__} executed in {end_time - start_time:.4f}s")
return result
return wrapper
# 应用到端点上
@app.get("/health")
@monitor_performance
async def health_check():
return {"status": "healthy", "version": "2026.hackathon.edition"}
#### 前端集成：云原生与实时协作
在前端开发中，我们利用了 Vite 的极速热更新（HMR），这对于 24 小时的 Hackathon 至关重要。我们不再需要等待打包，代码修改即时反映。
我们使用了 多模态开发 方式，将 API 文档直接作为代码注释集成在代码中，前端开发者可以直接通过 Swagger UI (FastAPI 自带) 查看接口，极大提高了协作效率。
黑客马拉松的关键要点 (2026 版)
- 利用 AI: 不要害怕承认你使用了 AI。重点在于你如何通过提示词工程让 AI 生成符合业务逻辑的代码，以及你如何审查 AI 的输出。
- 保持礼貌与协作: 导师不仅评估代码，更评估你是否能适应敏捷开发团队。
- 展示，而不仅仅是讲述: 使用 Docker 容器化你的应用。评委只需要一个
docker-compose up就能运行整个系统，这展示了极高的工程素养。 - 安全意识: 即使是 Hackathon，也要在演示中提到“如果这是生产环境，我们会添加 OAuth2 认证和 Rate Limiting”。
常见陷阱与替代方案对比
在我们的开发过程中，我们也遇到了一些挑战。例如，使用 FastAPI 进行实时通信 (WebSocket) 的配置相对繁琐。如果时间允许，我们可以讨论替代方案：使用 Serverless (无服务器) 架构。
让我们思考一下这个场景：如果库存系统的流量是突发性的（比如大促期间），传统的 FastAPI 服务器可能会因为资源闲置而浪费成本。在 2026 年，我们可能会建议将其迁移到 AWS Lambda 或 Google Cloud Functions。
// 这是一个 Serverless 函数的伪代码示例 (Node.js)
// 展示我们如何思考不同的技术选型
export const handler = async (event) => {
// 在无服务器环境中，我们依赖云提供商的自动扩缩容能力
// 我们不需要担心服务器维护，只需要关注业务逻辑
const body = JSON.parse(event.body);
// ... 业务逻辑处理
return {
statusCode: 200,
body: JSON.stringify({ message: "Item processed via Serverless" })
};
};
在 Hackathon 的演讲中，对比这两种方案的优劣（FastAPI 的低延迟 vs Serverless 的弹性伸缩）展示了我们深厚的技术功底。
结果与最后的建议
摩根大通通常在黑客马拉松结束后的 1.5 个月内公布结果。结果于 2024 年 8 月 27 日公布。对于我们这些通过 2026 年视角准备的人来说，Offer 只是顺理成章的结果。
最后的建议：
- 一次专注于一步——先准备在线测试，然后是面试，最后是黑客马拉松。
- 拥抱工具链: 熟练使用 Cursor, GitHub Copilot, Docker 等工具。它们不再是辅助，而是开发者的“外骨骼”。
- 维护作品集: 你的 GitHub 绿墙不仅仅是代码的堆砌，更是你解决复杂问题的证明。
您可以通过 LinkedIn 与我连接：- https://www.linkedin.com/in/viraj-kunjir-073b7822a/
祝大家在 2026 年的招聘季中，不仅能写出优秀的代码，更能展现出卓越的工程思维！