听说牛客许愿很灵

一面主要考察了基础八股（CAN协议、RTOS任务调度、volatile/const、内存管理、死锁、看门狗、Linux驱动、AUTOSAR基础等），二面整体难度明显上升，更侧重系统设计能力、车载软件工程实践以及对整车架构的理解深度。面试官会结合一面的项目继续深挖，同时引入更多车载场景下的工程问题。一面提到了你的项目，这次深入聊一下：如果把你的项目移植到车载域控平台上，需要做哪些改造？从硬件抽象、OS选型、通信协议、功能安全几个维度分别说一下。什么是域控架构？和传统分布式ECU架构相比，域控架构的优势和挑战分别是什么？零跑的整车电子架构你了解吗？Classic AUTOSAR的分层架构中，BSW...

双非本科，靠着字节、百度、蔚来三段实习一路撑到春招，到现在才真正认清现实。一封封感谢信砸过来，慢慢明白，学历和学校带来的门槛，远比几段光鲜实习要重得多。最让人无力的，莫过于拼尽全力刷实习、攒经历，最后却连一个入场机会都换不来，那种落差感真的太磨人。总自以为是地觉得，有大厂实习就够了，一定能挤进心仪的公司，可现实一次又一次把幻想击碎。现在的我，早已没了春招初期的锐气，只剩下满心的迷茫和惆怅。不知道是该坦然接受现实，还是继续抱着不切实际的期待，在大厂的梦里不肯醒。

春招约不到面试，太难受了

AI Infra 是未来 5–10 年非常确定的岗位方向之一，而且相比纯算法岗，门槛更工程化、需求更大、年龄更友好。AI Infra 技能栈你可以把技能栈理解为 4 层：第1层：基础工程能力（必须）这是门槛：LinuxPython / Go计算机网络操作系统DockerKubernetes数据库（MySQL / Redis）分布式系统基础API开发（FastAPI / Flask）并发 / 异步 / 队列（Kafka / RabbitMQ）这一层本质是：后端工程师能力第2层：AI工程能力这一层开始进入 AI Infra：PyTorch 基础模型推理（inference）模型部署（TorchSe...