第一个是本地知识库问答。把自己的笔记、PDF、文档喂给模型，做一个能检索能问答的系统。技术栈就是LangChain加向量数据库，难度不高但涉及RAG全流程，面试官最爱问这个，你踩过坑就能聊很久。第二个是Agent自动化工具。找一个你自己真实的重复性工作，让AI帮你自动完成。比如自动抓招聘信息整理成表格、自动总结每天的技术新闻发到邮件。场景越真实越好，面试时说这个工具我自己每天在用比任何包装都有说服力。第三个是模型微调。找一个垂直领域的开源数据集，拿Llama或者Qwen跑一次LoRA微调。不需要效果多好，重要的是你走通了训练评估部署全流程，这个经历很少人有，写进简历直接拉开差距。这三个项目有个...

本人双非本，大佬们能不能来帮我看看我简历哪里有问题，真的很努力地写了，可boss上投好多已读不回😓😓，要么直接说不合适，小中大厂都投了

我在秋招和春招加起来面了 20 多家大厂嵌入式岗位，有一个结论是反复被验证的：数据结构不是“学过就行”的基础课，而是默认你必须能落到工程里的底层能力。尤其是链表、栈、队列，这三类结构在嵌入式面试里出现频率非常高。一开始我对它们的理解也停留在“会写题”的层面：会反转链表、会用数组模拟栈、知道队列先进先出。但只要面试官把问题往工程场景里追两层，这套理解就很容易塌掉。真正的分水岭不在于你会不会写 LeetCode，而在于：你是否理解这些结构为什么会在嵌入式系统里被反复使用，以及它们分别解决了什么系统问题。下面这篇，就是我踩坑之后总结出来的一套“嵌入式数据结构必备八股文”。一、数据结构在嵌入式面试中的...