思特威AI芯片工程师一面面经二面：部门主管面 9.21 30-40min探讨了我项目中所负责的模块的实际应用场景（可能相比起技术细节会更偏向于对IP应用的思考）我的项目多是数模结合的模块，因此也追问了数模结合项目对于个人求职中的优势。整体下来更多是在询问在项目中担任的角色和对自己项目模块高层次的掌握程度。反问问了面试官身份，工作内容和项目中的重难点三面：hr面10.11 45min（没想到是最久的）谈了下入职之后的培训，公司发展情况和业务情况，以及可能的薪资待遇，照常询问了一下现有的offer和等待的机会。反问环节确认了一下自己的排序情况。第二天oc，过几天收到了offer使用内推码简历优先筛...

面试机会来的太突然了，觉得还是试一试。从没背过八股（实在是很突然）不敢写精通熟悉了解只能罗列一下技术栈过几天就要面试了求助牛友们…二编：感谢牛油的建议！实习生and裸面 ，还是真诚老实人版本简历吧，随缘面试尽力就好。太突然了，第一次面就这么猝不及防，加油加油。三编：忘更后续了，过了有一段时间了。面试g了，面的过程中感觉实际岗位不太匹配，在ai方向技术要求比较高。全程没做太多拷打，整体面下来比较轻松（也许是因为28届放放水了，说我才大二...）时间异常短，面完差不多就知道g了（早已预料到）...的确，我现在技术不扎实，如果只是为了实习而实习，还不如好好沉淀自己，等能力过关了再大胆面！加油！沉淀好再出发！

我实习才两周，第三周周一就被通知说我不行，结果第二天公司直接叫新人来面试了，我当时整个人都懵了！现在人家招了两周总算招到人了，今天周三直接通知我下周一卷铺盖走人，这操作真的合理吗？！

一面 40分钟  ai相关的工具和相关的知识是从哪获取的 解释ai中的token token还有哪些用处吗 上下文是什么，上下文的大小决定了什么指标 在上下文窗口大小限制的情况下，如何更合理的处理上下文 向量数据库你了解的有哪些 向量数据库和传统数据库的区别 向量数据库的匹配相似度的方法  余弦相似度 面试官补充：欧氏距离（L2）   对余弦相似度的理解，是如何计算的 mcp解决什么问题，为什么模型会引入mcp概念 mcp由几部分组成 如何使用mcp的方法 electron主进程是如何处理mcp连接的安全性的  没太明白，问了面试官后，说的是zod校验   function calling是什...