在很多人眼里，二本出身似乎注定了职业起点有限，但事实证明，起点不代表终点。今天，我们来看看一位二本生（本人徒弟），他是如何通过系统学习与面试准备，成功拿下年薪 12×14K 的心仪嵌入式岗位Offer的。一、从零基础到系统学习：他做对了这些他最初对嵌入式了解并不深，只知道它和单片机、C语言、硬件打交道，但具体方向模糊。他的学习路径非常清晰：夯实C语言基础熟练掌握指针、数组、结构体、函数指针等知识点。特别注重内存管理、字符串处理和链表操作，因为这些是面试高频题。每天坚持写小练习，比如模拟内存管理、实现简单的数据结构。硬件与外设实践学会使用STM32开发板，熟悉GPIO、定时器、ADC/DAC等基...

看了美团新发布的财报，好家伙，亏损160亿丑团这难道走下坡路了吗？难怪看到这么多人说开到白菜offer......要是这样，大伙儿还能喝到0.99的奶茶吗？

记得那年大三的时候，我们都在玩，室友突然说要去一线城市实习，我们都笑他不好好把握没课的大学时光……结果第二年开春室友回来之后就变了一个人，游戏也不打了，整天就是抱着电脑刷题，做项目，闲下来的时候就给我们讲实习遇到的同事，还有好mt，他说现在很清楚知道自己想要什么，不考研不考公，想去大厂工作……最后我们都在考研的时候，他已经拿到了大疆的offer，有一次碰到他刚好一起进图书馆，我问他年薪多少，他不好意思的笑了笑，40w+，然后我两就分开了，他去了机房，我去了自习室……

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...