双非材料本、985集成电路硕，导师让做AI加速材料计算，但组里没底蕴，想转数字IC验证或直接转码，想问问各位大佬该怎么选？我现在导师的课题组方向非常杂，模拟、数字、算法、器件都有人做，导师本人对学术细节基本不管。给我安排的方向是“利用神经网络应用在材料计算的加速上”，平时主要在弄Python、VASP和神经网络。虽然听起来是AI for Science的前沿方向，但我感觉组里完全没有这个底蕴，导师也给不出实质性指导，感觉找不到对口的工业界岗位。我目前掌握Matlab、Python和基本的C语言，有一些编程基础。现在的纠结在于：是趁着研一刚开始，赶紧自学SystemVerilog和UVM往数字I...

这是我在BOSS遇到最有人性的hr，他的鼓励简直让我这么久人机般投简历来，最感动的一次，真的好想进这家公司啊😭😭😭

秋招没有大满败，最终收到节子的offer。

根据目前参与过美团AI面试的同学反馈，题目类型与考察方向有一定规律性，其实不难发现高频考点就那么几个，所以我用反馈出来的面经整理了一套题库，涵盖了美团ai面中反复出现的经典问题，只要认真掌握以下题目基本上就不用太焦虑。ai面规则我的建议是，ai面回答时尽量采用“第一、第二、第三”或“1、2、3”的结构化方式分点陈述，每个分点先抛出核心结论，再用一到两句话简要展开，避免长篇大论或逻辑散乱。语速一定要记住保持平稳适中，关键词可适当加重语气，确保ai的语音识别能够准确抓取得分点。整体作答控制在4分30秒左右，预留少量时间缓冲，防止超时自动跳题。如遇到完全不会的题目，不要长时间卡顿，简要说明相关思路或...