最近收到一份特斯拉嵌入式岗位的 二面 面试投稿，这轮面试明显比一面更深入，问题更加聚焦在系统设计、架构能力和实际工程经验上。面试官不再满足于基础知识的考察，而是要求候选人能够从零设计一个完整的系统，比如OTA升级系统、Bootloader架构等。同时，对于项目中遇到的复杂问题，面试官会深挖整个排查和解决过程，考察候选人的问题分析能力和工程思维。从投稿来看，这轮面试的问题主要集中在：复杂问题排查、系统架构设计、通信协议深度理解、功能安全、性能优化等方向。难度明显提升，更看重候选人是否有独立解决复杂问题的能力，是否能够进行系统级的思考和设计。特斯拉嵌入式二面 面试题详细介绍一下你在项目中遇到的最复...

只招目前在公司所在地的吗？

打招呼了两百个，收到回复5个都是拒绝的，省下基本上未读。

1、为什么引入父子索引，为什么引入 BM25，比例是怎样的，具体流程是什么，有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准，但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300～500 token 切成小块做向量检索，确实更容易召回到具体答案，但很容易丢掉原文结构，比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层：父块：保留完整语义单元，通常是 800～1500 token子块：用于召回，通常是 200～400 token检索时先搜子块，命中后回源到对应父块，再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度，也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...