平安科技 产品经理实习面经

我个人感觉一眼看过去看不到项目，是简历哪里有问题吗？

在嵌入式方向的校招中，能够拿到大厂的 SP（Special Offer，通常意味着高于普通 Offer 的薪资或评级），本质上不是单一因素决定的，而是由技术深度、项目质量、基础知识、面试表现以及岗位匹配度共同决定的。很多同学以为只要刷题或者项目多就可以，但实际上大厂更看重的是你是否具备成为核心工程师的潜力。下面从几个关键方面系统说明如何提升拿到 SP 的概率。一、打牢嵌入式基础：这是 SP 的门槛嵌入式岗位和纯软件岗位最大的不同在于：基础知识的考察非常深入。如果基础不扎实，很难进入 SP 评估。重点需要掌握的核心知识包括：1. C / C++ 深度理解嵌入式几乎全部使用 C 或 C++。重点内...

想入门模型部署，问了一下Gemini，他的回答如下，大佬们看看这路径可行吗？？？第 1-2 个月：打地基（Modern C++ & CMake & Linux）目标：能看懂推理引擎源码，能独立构建多文件 C++ 项目。核心内容：Modern C++：跟着 HKL 视频，重点吃透 智能指针 (RAII)、移动语义 (Move)、Lambda 表达式和简单的模板。CMake：掌握如何链接第三方库（OpenCV, CUDA, TensorRT），学会编写 find_package。CSAPP：重点精读 第 6 章（存储层次）。理解什么是 Cache Latency。里程碑：在 Linux/WSL 下用 CMake 构建一个调用 OpenCV 处理视频流的小项目。手动实现一个包含智能指针管理的简易内存池。📅 第 3 个月：拿手术刀（CUDA 编程入门）目标：理解 GPU 并行逻辑，能手写并优化基础算子。核心内容：核心概念：Thread, Block, Grid, Shared Memory, Warp Shuffle。实战任务：手写一个 矩阵乘法 (GEMM)。版本 1：朴素版（跑通）。版本 2：使用 Shared Memory 优化（速度提升 5-10 倍）。性能分析：学会使用 nsight-systems 查看 Kernel 执行时间。里程碑：手写一个自定义的图像预处理 Kernel（比如把 BGR 转成 RGB 并归一化）。📅 第 4 个月：炼金术（模型转换与 TensorRT）目标：把 PyTorch 模型变成 1660 Ti 上的极致推理引擎。核心内容：ONNX：学习如何导出 ONNX，如何用 onnx-simplifier 简化模型。TensorRT：掌握 trtexec 工具，学习编写 TensorRT 的 C++ API 推理代码（创建 Runtime、Engine、Context）。插件编写：尝试为一个 TensorRT 不支持的算子写一个 CUDA Plugin。里程碑：将 YOLOv8 导出为 TensorRT 引擎，并在 1660 Ti 上跑到极致 FPS。📅 第 5 个月：工业化（量化与性能压榨）目标：攻克部署最难的一环——精度与速度的平衡。核心内容：量化原理：学习对称量化 vs 非对称量化，理解 KL 散度。PTQ 实战：使用 TensorRT 的 Int8EntropyCalibrator 进行训练后量化。多线程部署：学习 C++ std::thread 或生产消费者模型，实现“视频读取-模型推理-结果渲染”的异步并行流水线。里程碑：完成一个低延迟、多线程的实时检测系统，对比 FP16 和 INT8 的精度损失与速度提升。📅 第 6 个月：破圈与冲刺（国产迁移 & 算法 & 面试）目标：将能力迁移，准备实习面试。核心内容：国产迁移：如果有条件，借或买一个 RK3588 开发板，学习 RKNN-Toolkit。你会发现，因为你有了前 5 个月的底子，这部分 2 周就能上手。算法刷题：每天 1-2 道 LeetCode，重点是数组、链表、排序。八股文复习：回顾 C++ 内存模型、操作系统基础。里程碑：整理简历，把“手写 CUDA Kernel 优化”、“TensorRT INT8 量化实战”作为核心项目写上去。

一面项目阐述，引出问题头文件的包含？宏的作用，宏定义的函数？vector的使用，扩展内存这些？虚函数理解，底层？二分法的应用？（说了AVL平衡二叉树）红黑树的怎么保持平衡的？（同5：说了AVL平衡二叉树）map和unordered_map的区别，关于hastable表的实现？ROS的里面的知识？（不会，没有答出来，简历删除掉）Git的base rebase merge的使用场景嵌入式 IIC 和SPI具体使用，以及相关的配置。IIC的上拉电阻？（两个作用，高电平，开漏输出）进程间通信Linux系统如何使用，交叉编译器使用过吗？linux驱动没有写过是吧C/C++的基本问题（一些常见的八股文，整...