AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

😭😭😭投了好多，都石沉大海了，是不是简历太菜导致的？咋办啊，想找个嵌入式岗位这么难吗😭

本人bg双非➕百度实习，经过漫长的两个月在职求职，暑期终上岸字节，在这里感谢节子收留以下是一些timeline：3.5 米哈游一面 凉3.10 字节飞书一面 凉3.17 腾讯teg一面 凉3.17 京东支付一面 凉3.25 字节国际化广告一面 几天后告知过4.7 腾讯数据计算平台一面秒过4.8 字节国际化广告二面 面完秒挂秒捞4.9 美团一面 凉4.9 腾讯数据计算平台二面完到hr面，泡了几天一直没约hr面然后流程结束，这是最难受的一个4.13 字节国际化一面秒过4.15 快手主站一面挂4.17 字节国际化二面面完过一会告知通过4.23 字节正式offer从以上总结早期准备的实在不足，对于八股对于简历上实习内容准备的都不够充分，所以许多倒在了一面，后面面着面着才慢慢进入状态，可能也由于在职面试的原因吧，一边上班一边复习实在痛苦，本来想着找不到就继续赖着百度，其实到最后活也不想干，面试准备的也不充分，也算给自己一个教训吧，最好时时刻刻准备好面试的状态，八股算法不能停，祝🐮友暑期也一切顺利！

我发现自己总是卡在 HR 面，问题往往不在技术，而在薪资沟通。我一开始习惯直接报一个偏高的期望，但没有解释为什么值这个价，在 HR 看来就只是“要价高”，自然容易被筛掉。所以后面我会适当说低一点。