7.22字节面试，请字节人祝我好运

字节和心脏，只能有一个跳动
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后续来了，四个小时之后发感谢信，面了45分钟，感觉像kpi
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发布于 2025-07-29 17:41 北京
祝你好运🍀
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发布于 2025-07-17 23:39 上海

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2025-12-30 14:26
禾赛科技_嵌入式软件工程师(准入职员工)
禾赛科技内推，禾赛科技内推码
禾赛科技 嵌入式开发（操作系统）面经⚜技术是真的过硬啊，秋招嵌入式被拷打的最狠之一。原定45分钟，拷打一个半小时，涉及知识面特别广，实际问的比这还要多，记忆有限。不过也无后续，但也没挂，估计在L3缓存里面吧⭕一面（9.18）1. 自我介绍2. 项目介绍3. 有没有测量IMU精度4. 串口有几根线，中断配置？5. IIC有几根线？讲一讲怎么通信？详细说一下读取寄存器的流程6. 说一说任务有哪几种状态？就绪和阻塞的任务放在哪里？放在同一个链表上面吗？7. 任务怎么进入阻塞态？（主动挂起，被强占，争取不到资源等）8. 说一说死锁？9. 怎么解决死锁问题？（获取不到锁的时候，释放本身的资源）10. 有...
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01-03 20:47
北京交通大学 Java
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2025-11-06 23:30
已编辑
华中师范大学 后端工程师
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2025-12-30 23:37
中南大学 Java
选择后端开发还是大模型应用开发？根本不用二选一！
我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...
等闲_：业务开发就是prompt+数据，Ai就是中间件，中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的，再底层一点就是AI infra，MLops，模型微调，推理优化之类的了，所以对于普通后端就是纯业务，没啥技术含量，除非去技术架构组或者底层一点的组，要不AI就是个API，别神话AI应用开发
聊聊我眼中的AI
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