应届生方向选择 后端 ai infra 嵌入式

作为电子信息工程嵌入式软件方向的应届生，秋招这段时间真的想列个特别不鸣谢清单。首先要感谢那些挂着嵌入式开发岗，实际招销售的企业，笔试考了一堆嵌入式底层知识，面试却问能不能接受全国出差跑业务。还要“感谢”某些大厂的面试官，问的问题偏到离谱，从单片机寄存器原理跳到操作系统内核源码，答不上来就全程冷脸。更气的是几家公司，简历初筛过了、笔试做了、三面面完，最后说岗位调整不招人了，连句正式通知都没有。嵌入式秋招本就卷，遇上这些糟心事，真的把应届生的耐心磨得一干二净。

在选择实习时，我更看重能否真正参与到核心工作中。相比岗位名称或福利，我更关注实习内容是否贴近真实工程场景，是否有机会接触实际项目、阅读和修改成熟代码、理解系统的整体设计。同时，我也很看重导师和团队氛围，希望能在实践中得到及时反馈和指导，把实习当作一次扎实提升工程能力的过程，而不仅仅是完成任务。

嵌入式软件，真的遇见过能把人气笑的同事。上周联调底层驱动，我这边代码测了三遍逻辑没问题，对接的硬件同事非说我程序写崩了他的板子，拍着桌子让我改。结果折腾一下午，发现是他画PCB时把引脚定义标反了，最后轻飘飘一句哦我标错了就完事。还有回改bug，产品经理拿着用户反馈的偶发卡顿，非让我半小时内搞定，觉得不就是改几行代码的事，完全不管嵌入式里时序问题要逐行查日志、测硬件兼容性。干这行技术难搞就算了，遇上这种不专业还甩锅的人，真的能把耐心磨没，有时候都怀疑自己是不是选错了行。

在AI火热浪潮之下，AI把各个领域都搅得风生水起。但是在To B领域中，AI落地太难，难在数据孤岛、场景复杂化和行业认知断层。想打通技术和业务的壁垒，光靠算法可不够。关键在于促进数据的融合和技术、业务的深度融合。如何让AI真正落地，真正去赋能复杂场景的逻辑推理和决策？我们今天要聊到一个系统——JVS逻辑引擎。它将业务流程的隐性规则和机器学习的自适应能力深度融合，构建起了一套可解释、可迭代、可跨领域迁移的智能决策体系。并且将AI能力解构为可编程、可监控、可复用的业务组件，让企业像搭积木一样构建自己的智能工作流。企业级AI应用的痛点：市场充斥着大量垂直场景的AI工具，但是工具间数据孤岛、接口标准混...