招聘市场里，你会有一种强烈的割裂感：一边是1270万毕业生叠加考研考公回流大军的“千军万马过独木桥”，传统岗位卷生卷死，简历投出去如石沉大海；另一边，却是满屏的“AI急聘”、“大模型高薪”、“Agent开发”，仿佛只要沾上AI两个字，HC（Headcount）就无限敞开，年薪起步就是30W+。但这真的是机会扎堆吗？还是新一轮的盲目狂欢？打开各大招聘APP，你会发现一个诡异的现象：行政的要求里写着：“熟悉AI办公工具，能利用大模型生成周报和会议纪要。”新媒体运营的JD里要求：“精通Prompt工程，能用AI一键生成爆款文案和短视频脚本。”销售岗位都在喊：“需要懂得利用AI分析客户画像，实现智能化...

秋招没有大满败，最终收到节子的offer。

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

最近在整理嵌入式校招同学的面试投稿，其中有一份来自特斯拉嵌入式岗位的一面记录。整体看下来，特斯拉的一面风格比较典型：先深挖项目，然后延伸到底层原理和工程细节。面试官不会只停留在简单的知识点上，而是会不断追问实现方式，比如任务是如何设计的、实时性如何保证、驱动是如何实现的、系统出现问题时如何排查等。从投稿来看，问题主要集中在几个方向：项目细节、RTOS机制、嵌入式基础、通信接口以及简单算法题。难度整体从基础到中等偏上，更看重候选人是否真正做过项目、是否理解系统设计。下面整理的是这次特斯拉嵌入式一面中涉及到的一些问题，仅保留题目，方便准备嵌入式岗位的同学参考。特斯拉嵌入式一面面试题先介绍一下你简历...