求友友们点评一下简历

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...

非常夸张，已经超过学校本身的意义了，和学校没啥关系，绝对是个人能力问题！！！牛的人在任何地方都牛！听说他是 2025 年毕业，进了 seed，赶上了 8 月增发那 100 万期权，算下来才有这么多。感觉在印钞厂上班一样，好夸张，已经不是羡慕了，十分震惊！第二个百万offer如下，也是字节给北邮开的200whttps://www.nowcoder.com/feed/main/detail/a8518f8e5eb9487a803f18612dd8036a?sourceSSR=users

还有高手

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...