银河通用内推,银河通用内推码

📍面试公司:银河通用机器人👜面试岗位:机器人开发实习生

📖面试问题:

介绍下实习的项目,这个项目它本身要完成什么任务,你在里面做了哪些东西?

C++ 里边的联合体和结构体有什么区别?内存管理方面的区别?

如果联合体类型不一样呢?比如说你这个联合体里边有 int 型,又有 bool 型,又有其他类型,它那占用的空间由谁决定?

结构体跟类的区别?类的成员默认如果什么都不加的话,它默认是什么权限呢?

C++ 的多线程用过吗?detached 是什么?

介绍一下 C++ 的单例模式。

Python 的多线程和协程?

Python 列表跟元组有什么区别?

Python 的这个装饰器你用过吗?

ROS1 的常用通信机制。什么应用场景适合用哪种通信机制?

常用的 ROS 命令

对公司这边有了解吗?

到岗时间,可实习时间

💭反问:

岗位工作内容,技术栈

做客户需求,做一些应用层面的一些开发

银河通用2026届秋招正式启动,诚邀优秀的你加入我们一起创造无限可能

多模态大模型、操作算法、规划控制、大硬件、系统开发等不同需求方向

地点open,分布在北京、深圳、苏州等地

科研至上,秉持自由开放包容的沟通理念

【内推链接】https://owm6ymi5v9b.jobs.feishu.cn/584984/m/position?external_referral_code=D1KCYZC

【内推码】D1KCYZC(优先筛选)大家投递完可以在评论区打上姓名缩写+岗位(比如PM+LJJ),我私你们面经~~

引流:字节跳动,海康威视,深信服,腾讯,阿里巴巴,拼多多,滴滴,京东,小米,大疆,美团,好未来,小红书,华为,简历,offer,面试,面经,三方,国企,央企,秋招,应届生,求职,比亚迪,建设银行,工商银行,百度,中兴,邮储、中行、建行、工行、建行、光大、招商银行、科大讯飞、蔚来、新华三、京东方、容知日新、长鑫存储、阳光电源、中国移动、中国电信、中国联通,中兴,虾皮,网易,腾讯音乐,京东,虎牙,b站,bigo,思科,亚马逊,荣耀,小米,联想,tplink,第四范式,米哈游,携程,旷视,美的,索尼,OPPO,满帮,momenta,欢聚,shein,用友,哈啰,vivo,完美世界,地平线,爱奇艺,汇顶,得物,深睿医疗,全志科技,禾赛,唯品会,度小满,蔚来

#牛友职场人脉来了#
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从2024年开始,Agent 开发这个概念就慢慢的火爆了起来,2025更是被称为 Agent 开发元年,经常会在牛客上刷到很多在后端找工作碰壁的同学发帖,要不要学一些 AI 相关的东西,怎么转大模型应用开发。其实这样的观念本身就带有一定的偏差。我之前在红薯做过一段时间的 agent,也是某7k+ star 的 Agent 开发框架 committer,所以我认为我在这上面还是有一点点自己的心得的。误区一:把 Agent 开发和后端拆开来看据我观察,很多同学所谓的转 AI 应用开发,就是用 Spring AI 或者 langchain 去实现了一个 demo(当然现在可能更高级一点GraphRAG,整个可拖拽的工作流之类的)然后没有任何后端的内容,然后放到了简历上,这个行为其实和在简历上写了一个自实现 RPC 框架和自实现网关没有任何区别。AI Agent 是模型工程化应用层最重要的环节,也比我们平常想想的要复杂的多,我们大部分接触的都是业务开发这个场景,比如电商中的智能客服,或者内部的提效工具。这种其实说的不好听一点就是调用 API,本身和其他的业务场景没有一点点区别,所以对于这样的业务开发岗位,不存在从后端转到大模型应用开发,而是说本身就是后端+新场景。本身最重要的就是 数据+prompt+稳定性,那就不存在任何转方向的说法。所以,如果想做这个业务的同学,只要好好看看mcp,planning这样的新概念,然后快点去找一份相关的实习,因为这个最重要的不是你怎么做这个 Agent,而是怎么让这个 Agent 更稳定,可观测,prompt调优等等。也更看重你的服务端开发的相关经验误区二:Agent 开发是不是工资会更高呢,或者更有技术含量,毕竟大家现在都在卷AI?这个就是一个更大的误区了,刚才上面说的这些,一般就是各个业务部门自己在搞,本身不涉及什么技术。所以本质上和后端同学的薪资基本没有区别。比较有技术含量的呢?就是各个大厂的基础架构和中台部门,提供 AI 开发的基础设施,比如阿里百炼,字节火山方舟,快手万擎,这样的模型算法开发平台,Agent开发平台,智能体沙箱,Agent runtime 这些以前鸡架部门做的工作。为业务方提供集成的 Agent 能力,这个会更有技术含量,可能也会有一定的溢价,以及更高的就是做SFT/RL/AI infra 的岗位了,这样的才是 Agent 的薪资天花板所以再回看 AI 落地的相关的岗位的话,其实还是业务和鸡架二选一,或者有的大佬去做infra和强化学习之类的。比起盲目的去追求这个火热的方向,我觉得更重要的是踏踏实实的去学一下这些技术,如果想做 Agent 的话,Agent相关的技术也是日新月异,学一下怎么将 AI 和业务结合,稳定的落地,或者底层的相关技术,我觉得是更重要的。ps:最近好多牛友问我做开源对找工作到底有没有帮助1. 没实习之前一定有,有实习之后并不如实习(除非你是做鸡架的同学)2. 如果为了找工作参加开源,ospp,glcc 是最好的选择3. 用 AI 写 pr 一定要自己本地先看一遍,测一遍再提交
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