现在在互联网上搜索AI Agent开发面经，你会得到五花八门的问题。他们从模型数据清洗到某个具体的框架使用细节，从真实案例到开发理论，似乎AI Agent 开发和我所认为的调一调API，写一写Prompt不太一样。 可，事实真的如此吗？ 澄清概念 在解决上述问题之前，我们先对齐一下认知。 职位边界 只谈开发岗位，我们说AI 开发岗位大概可以分为三个层级  基础设施层 模型开发层 应用开发层  基础设施层是大模型以及所有程序运行的底座，模型的计算管理，数据管理，服务，监控都归他们负责。这一类要求有架构能力，大模型与硬件线管知识，属于最硬核的。 模型开发层，比较陷阱。我最近买的一本书《实战AI到模...

debuff叠满了，打招呼后已经没有后续了，连简历石沉大海的经历都没有（投都投不出去）！两段实习一点含金量都没有，求大佬们给我爆改一下，谢谢喵！

投了几天实习感觉大厂除了字节别的后端实习岗很少，中大厂一起投，但是基本都没有月面的，求兄弟们看看简历😭😭😭😭😭😭😭

最近又整理了一份 影石创新（Insta360）嵌入式岗位二面的面经。整体看下来难度比一面明显更高，很多问题已经不只是基础知识，而是更偏向 系统设计、性能优化以及实际工程问题的处理。面试官会从一些基础概念入手，但很快就会延伸到具体实现和实际应用场景。和一面相比，二面更看重候选人对 系统整体架构的理解能力。很多问题都会结合影石相机的实际产品，比如 多路图像数据处理、传感器同步、数据存储、系统稳定性以及功耗控制 等。面试官通常会通过连续追问来判断你是否真正理解这些技术在项目中的应用，而不仅仅是停留在理论层面。整理了一下这次二面中比较典型的 18 道问题，整体覆盖 RTOS、数据处理、接口通信、系统调...