26届女硬件工程师丨正浩创新面经及流程9.1一面1.自我介绍2.有无相关电源设计项目或经历，并浅谈3.DCDC拓扑手撕（但是我当时没带纸笔所以口头描述），BUCK和BOOST，同步异步的区别和优缺点，同步电路的控制方式（施加什么PWM波形，如何控制MOS通断）4.项目中最有挑战性的部分，怎么解决的，然后会深挖这一部分再提问（这个问题出现的根本原因，下次如何避免）5.面试官说我专业其实不是很对口，不是电气工程专业，所以问的比较浅，大家仅供参考9.2收到笔试链接，非笔试，为性格测试9.5收到二面短信9.8 二面，没有技术问题，主要问了在校做过什么项目，调试遇到什么问题，除此之外有没有做过电源相关项...

我实习时，来之前有两个实习生，都是干测试开发的，中午吃饭闲聊时不知怎么聊到了算法能力，然后就在比较谁算法能力强，我绷不住了，找了个借口跑了，还好跑的快，后面领导知道了，还问他们谁更强一点，不过领导后来跟我说他觉得这两年干活都不太行，后面新来几个实习生，测试摸鱼时又互相比较了下实习薪资，主要讨论的声音还不小，我不想参与他们的讨论就回到自己工位上了，再次绷不住了，这怎么能明面上讨论，不过虽然是同一岗位，干的活差不多，但薪资确实不一样。

 #嵌入式# 

2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...