适趣ai 后端 实习一面

已经 2026 年了，准备找工作的同学现在就该正式开始规划了。最近也收到不少同学的私信，普遍比较焦虑，不知道该从什么时候准备。下面这份秋招时间线规划，基于博主本人 半年紧急转行嵌入式、最终拿下 15 个 offer 的真实经验总结，希望能给大家一个清晰可执行的参考。阶段一：1 月–2 月（启动期）核心任务是补短板、打基础，关键在于“精准查漏补缺”。如果已经有一定项目积累，重点可以放在背八股和刷题上。以嵌入式软件方向为例，需要集中梳理高频考点，如 I2C、SPI 协议和 Linux 基础，并结合场景题进行理解，同时把项目中用到的技术点与考点绑定，比如项目里用了 I2C，就系统梳理通信流程、调试过...

全都在筛选中，已经麻了😭

目前研二，组里只放暑期，目标java后端开发，也有意向试着投投大模型应用开发相关岗位。项目的话，现在写在简历上的魔改的点评+某个知识星球上的agent项目可行吗？简历整体还有需要调整的地方吗？

昨天刷X的时候,突然发现xAI把整个For You推荐算法开源了。说实话,我当时就愣住了。要知道,推荐算法这东西,对社交平台来说就是命根子。抖音的推荐算法、小红书的推荐逻辑,哪个不是藏着掖着当核心机密?结果马斯克直接把代码扔GitHub上,7000多个star,就这么大大方方让你看。这背后到底藏着什么秘密?一个让我震惊的发现我花了整整几个晚上扒完这套代码,发现了一个颠覆认知的事实:X的推荐系统里,几乎没有人工规则。什么意思?传统的推荐系统,工程师会设计几百上千条规则。比如用户点赞过科技类内容,就多推科技,或者转发率高的内容加权。这些都是人脑想出来的逻辑。但X的算法完全不是这么玩的。他们用的是G...