昨晚投，今天就出结果了，赛力斯

最近收到很多同学私信：“AI岗位那么多，我该从哪个入手？”“非科班想进AI，选什么岗位成功率最高？”今天简单和大家说说AI的相关岗位入门路线，底层入门岗 → 中层应用岗 → 高层研发岗💡一些小建议：大一/大二：同时学Python和数学基础（高数/线代）；大三/研一：主攻「AI应用开发」或「机器学习工程师」，积累2-3个实战项目；研二/研三：目标「深度学习算法工程师」，冲刺顶会论文或竞赛，争取大厂核心部门实习；AI岗位没有“绝对好坏”，只有“是否适合你”。非科班同学可以从应用开发切入，数学好的同学可以走算法路线，重要的是“开始行动”——哪怕先做一个小项目，也比空想半年更有意义。--以上内容只是...

最近看到很多 92 的，甚至是硕士，开始往测开赛道卷，说实话有点看不懂。先把话说清楚，大厂里的测开，绝大多数时间干的还是测试的活，只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线，真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜，基本都集中在核心提效组，而且人很少，外面进去的大概率轮不到你，我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了，以为测开也是开，和后端差不多，只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是，测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力，测开的核心是稳定性和覆盖率，前者是往上走，后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开，但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说，92 的高学历如果拿来做测开，大部分时间就是在做重复性很强的杂活，这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来，你和一个双非的，甚至本科的测开差距不会太大，但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题，是赛道问题。所谓测开简单高薪，本质上是把极少数核心测开的上限，当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开，本身就是开发水平，只是挂了个测开的名。普通人进去，99% 做的都是项目兜底型工作，而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做，但它绝对不是开发的平替，也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发，追求稳定，那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易，还能进大厂，那我劝你冷静一点，这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历，如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受，那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上，回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场，别被岗位名和话术带偏了，就算去个前端客户端也是随便占坑的，测开是一个坑位很少赛道，反而大面积学历下放，不用想也能知道会是什么结果，我想各位在JAVA那里已经看到了

27届找实习，现在是投了一周左右，没啥厂理我，几个大厂要了简历但也没后续，心里想去公司感受一下业务，但是没找到有点难受，看了牛肉哥包括其他一些大佬的建议都是直接剑指暑期，再多背背八股，熟悉熟悉算法，然后项目每个地方都要能讲透，想来牛客找找相同目标的同学交流交流！

1. 做一个自我介绍，重点讲一下你的项目经历参考回答方式：基本信息：我叫XXX，XX大学XX专业，预计XX年毕业，主修嵌入式系统方向技术背景：熟练掌握C/C++、Linux系统编程、数据结构算法，有X年的学习/实习经验项目经历： 项目一：基于STM32的智能监测系统，负责传感器驱动和数据采集模块，使用DMA+RTOS实现多任务调度，解决了实时性问题项目二：嵌入式通信系统，设计了可靠的通信协议，实现了CRC校验和超时重传机制个人特点：学习能力强，能快速上手新技术，对底层驱动开发有浓厚兴趣，能吃苦耐劳控制在2-3分钟2. volatile关键字的作用是什么？什么场景下使用？答案要点：1. vola...