微众银行会挂简历？exm？

有一次嵌入式面试，面试官没有问太多八股文，直接给了一道现场手撕题。背景是设备需要统计状态寄存器中异常位的数量，本质就是统计一个 32 位寄存器里有多少个 bit 为 1。题目不难，但面试官强调两点：这是跑在单片机上的代码，效率要高，不能浪费算力。如果只会一位一位右移去数，很容易被追问有没有更优解。这道题考的不是能不能写出来，而是你平时有没有真正写过底层代码，是否对位运算和性能敏感。写完代码后，面试官还会继续追问在中断里用、在低功耗场景下用，有没有需要注意的地方。这种题目，很贴近真实嵌入式开发，也最容易拉开水平差距。

我选体验最差：腾讯外包线上面试，应该是腾讯甲方来面试我，我自诉在字节短期外包项目，表达字节前端技术基建不错，很多都工具自动处理，他表达很大的兴趣，问了很多细节。我做了才3个月，哪里知道很深的细节，回答也是打哈哈。然后在问我，原型链，class，防抖，节流手搓代码。正正面试2个小时，我感觉回答还不错，这次，只要不考虑我的年龄应该是稳了。我的优势是便宜，经验丰富，主要是物美价廉。今天回复我不通过，不通过就被面试那么久，开始就拒绝我啊。体感最差，给我希望，立马浇灭。

求拷打 现大二 有问题吗

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...