我自己做了一个 AI 后端项目 Mini-Doubao 。这个项目不只是“调用大模型接口聊天”，而是围绕真实工程问题做了完整实现，包括：SSE 流式对话RAG 知识库检索Agent 工具调用闭环多轮会话上下文管理线程池隔离与异步收尾邮箱验证码注册/登录/找回密码项目背景基于火山引擎（豆包模型）API 构建。目标是做一个“可对话 + 可检索 + 可扩展工具能力”的系统，并解决 AI 场景中常见的工程问题：长连接、异步任务、上下文成本控制、服务稳定性等。核心能力1）RAG 异步摄入链路文档上传后通过 RocketMQ 异步处理完成“解析 -> 切片 -> Embedding ->...

能投什么企业

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

最近在整理嵌入式校招同学的面试投稿，其中有一份来自特斯拉嵌入式岗位的一面记录。整体看下来，特斯拉的一面风格比较典型：先深挖项目，然后延伸到底层原理和工程细节。面试官不会只停留在简单的知识点上，而是会不断追问实现方式，比如任务是如何设计的、实时性如何保证、驱动是如何实现的、系统出现问题时如何排查等。从投稿来看，问题主要集中在几个方向：项目细节、RTOS机制、嵌入式基础、通信接口以及简单算法题。难度整体从基础到中等偏上，更看重候选人是否真正做过项目、是否理解系统设计。下面整理的是这次特斯拉嵌入式一面中涉及到的一些问题，仅保留题目，方便准备嵌入式岗位的同学参考。特斯拉嵌入式一面面试题先介绍一下你简历...