24届 哔哩哔哩校招来啦！快到碗里来！

禾赛科技软件测试面经全程一个小时左右，需要写SQL和代码- 自我介绍- 项目提问- 项目里面的好友列表咋做数据库设计的- TCP四次挥手- python基本数据结构- 列表和数组的区别- 写SQL（用到分组、排序、聚合函数）- 写代码（输入一个数，各个位上两两交换位置，输出最大的数）全球激光雷达Top禾赛科技26届校招【企业介绍】全球领先的激光雷达研发与制造企业，全球激光雷达市占率No.1，美国纳斯达克上市。【开放岗位】商务类、产品类、项目管理类、销售类、系统类、芯片类、光学类、机械类、电子类、软件类、算法类、测试类、制造类【面向人群】毕业时间：2024.7-2025.12【工作地点】上海、杭...

boss上1735个沟通，投出59份简历，一共3个面试，0offer，试着投测开，回复也很少，人都麻了，不知道自己到底适不适合这行。我的想法是直接梭哈就业，考研实在没什么信心-----------------------------------------------------------第二个是新建的简历，现在我还没开始搞测试方面，所以没加测试的东西，请大家看看这一份简历需要加什么或者删什么？

周围的同学能找到互联网offer的都算不错了，结果牛客os上随随便便六七个offer，人均50w起步，看麻了，来个统计吧

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...