嵌入式岗位面试和很多方向不太一样，它既考基础，也考工程意识。面试官一边会问你 C 语言、数据结构、操作系统、通信协议这些经典八股，一边又会盯着项目细节不断往下挖，看看你到底是真的做过，还是只是把代码跑通了。很多同学准备面试时容易陷入两个误区：要么只背题，不理解底层原理；要么只会讲项目，但基础知识一问就乱。真正到了面试场上，往往不是不会，而是答不深、答不稳、答不成体系。这篇文章就从嵌入式面试里最常见、最核心的几个方向出发，做一份偏硬核的八股文总结。内容不追求花哨，重点是把高频考点捋顺，帮助你建立一个更完整的知识框架。一、C 语言基础是重中之重嵌入式岗位里，C 语言几乎是绕不开的核心。很多公司一面...

润色了一下，这个简历还有救吗，春招还能上岸吗😭经历秋招洗礼，感觉运气>>实力

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...