整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. CPU vs GPU vs NPU优化差异，对应场景题2. 手撕CUDA编程：在 uint8 数组中找第 K 大的值3. 手撕二叉树最右节点4. 对自动驾驶领域的了解

想投身AI领域，。首选自然是头部大厂，如字节、阿里、腾讯、百度等，它们业务场景多元、算力资源雄厚，适合追求平台与稳定性的技术人才。其次，关注那些弄大模型 的 非头部大厂—— 智谱华章、月之暗面、Minimax、百川智能、阶跃星辰，这些明星创业公司技术前沿、氛围灵活，往往能让你更快接触到核心研发。然后还有那些传统行业的AI部门，比如车企（蔚来、理想）、金融、智能制造等领域，它们正面临深度数字化转型，AI人才需求旺盛且场景落地扎实。最后，像商汤、科大讯飞这类深耕多年的AI企业，技术积累深厚，同样是值得考虑的方向。选对公司，既要看赛道，也要看与自身发展节奏的匹配度。#牛客AI配图神器#

感谢您的关注，很遗憾不能与您共事。祝您在xxxx直聘上找到更匹配的工作机会感谢您投递简历！您的经历与岗位要求存在一些差距。已将您存入人才库，期待未来有机会合作。祝您求职顺利！我们深感荣幸收到您的简历，但您的经验与我们当前项目的需求并不完全吻合。祝您在xxxx直聘找到更好的机会！感谢你的关注，暂时与该职位不够匹配，有合适机会之后再沟通～很遗憾，您虽然非常优秀，但我们目前在找与当前项目周期更匹配的候选人。祝您在BOSS直聘找到合适的工作！抱歉 暂时没有27届hc哦感谢您的应聘，但很遗憾，您的简历和该职位的需求不完全一致。祝您在xxxx直聘找到理想的职位！抱歉,基于长期稳定等因素,我们更希望招募的是xx本地高效的生源.这个岗位工作地点是xx，需要线下面试27届不行的同学

1、自我介绍2、现场笔试：用 Trae 二十分钟写一个工具我通常会先自己确定功能最小闭环，再用 AI 帮我补骨架代码、参数解析和异常处理，然后自己做最后校验，不会完全依赖 AI 自动生成。因为这种场景最容易出问题的地方不是代码量，而是需求理解错、接口设计乱、边界没处理。下面是一种比较适合这种面试场景的小工具写法，功能是读取文本，做清洗后统计高频词，输出前 k 个词，结构简单，也方便快速展示工程习惯。 import re from collections import Counter def clean_text(text: str) -> str: text = text.lower()...