据我所知团子去年开的包都不高，很多人直接拒了，对于技术不强和offer不好的正是捡漏的时候了，大家平时多看看，捡漏捡起来

科华数据 提前批 硬件工程师（2026届）面经投递时间：7月24日，投完简历过后收到测评，5个工作日内完成。7月30日收到笔试通知，笔试内容包括数电模电电力电子方面的内容（我个人遇到模电里反馈组态考得比较多，还有个Buck拓扑电路题）8月6号收到面试通知8月8日HR电话面试，（HR面没啥专业问题）面试过程很轻松：1.自我介绍2.从自我介绍中凝练三个自身优势3.性格自我评价优缺点4.有做过大功率吗5.有面试其他公司吗？手里有offer吗6.有考虑公务员和电网吗7.对科华有了解吗8.有女朋友吗9.问期望薪资待遇，为什么这个期望，组内师兄姐待遇还有一些不太记得了反问：1.公司晋升渠道。答：技术、管理...

先说结论，我认为AI 并没有偷走我们的思考，反而帮我们把思考的重心，从怎么实现抬到了为什么这么实现。以前遇到技术难题，比如排查分布式事务的 bug，可能得去翻遍论坛、啃完几篇源码解析，才能摸到一点门道，大部分时间都耗在找答案的低效率环节。现在可以把报错日志、代码片段丢给 AI，让它快速列出可能的原因和解决方案。但不建议直接照搬，而是把 AI 给的思路当成解题线索—— 它说可能是 Seata 的事务模式配置错了，我就去深挖 AT 模式和 TCC 模式的底层差异；它说可以用 Redis 分布式锁规避问题，我就去研究锁的过期策略和重入机制。AI 省掉了试错的时间成本，可以帮助我们养成追根溯源的习惯。以前写代码，满足于功能能跑就行；现在拿到 AI 生成的 CRUD 代码，我们应该下意识琢磨：这段代码有没有考虑高并发场景？索引设计是否合理？有没有更优雅的设计模式可以重构？有人说，依赖 AI 会让人变懒，思维变浅。但我认为，AI 更像是一个高效的助手，它可以帮助我们砍掉重复劳动的枝叶，让开发者有精力去深耕技术的根。真正的思考，从来不是从零开始的摸索，而是站在工具的肩膀上，去探索更深处的逻辑与价值。

2025 年，我成功入职了四家公司进入实习，每家公司第一天入职体验且听我娓娓道来。我入职的第一家公司是北京中企云链，入职第一天的体验，满是通勤的疲惫 —— 从学校到公司，单程就要坐两小时地铁。这家公司设有五天试用期，入职首日，我分配到电脑（Mac系统的，第一次接触，不熟悉），就被分配了一个企业级项目的任务：要求在这个项目的基础上，实现前后端分离的增删改查功能。可这个项目采用的是全新框架，再加上这是我的第一份实习，几乎没什么实战经验，我只能对着需求和代码一点点摸索。更让人手足无措的是，试用期里没有 mentor 指导，所有问题都得靠自己硬磕。好不容易熬到下班时间，却被告知要等同事们开完会，才能过...