最近面试了不少AI大模型方向的候选人，自己也从业务面和HR面两个维度做了复盘很多同学在准备面试时，总是习惯站在“如何回答”的角度去背题，缺乏结构化的思维和表达但其实更有效的准备方式是：站在面试官的角度，理解他为什么这么问，他想考察什么，什么样的回答能让他眼前一亮第一部分：业务面试官 (简历深挖与场景题)这部分主要考察你对做过项目的深度理解，以及解决实际问题的能力，而不是只会调用API。模块一：项目深挖（SD与RAG）问题1： SD项目中的提示词是如何编写的？（考察Prompt Engineering基本功）考察点： 是玄学调参还是有方法论？有没有建立标准化流程？回答思路拆解： 不要只说“根据经...

忽然收到了面试邀请 有没有友友有面经分享 投了这么多 第一个面试机会

牛友们，被快手约面了，想了解一下这部门和面试强度，有友友面过吗，这个是不是不算暑期实习呢?

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...