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最近收到一份特斯拉嵌入式岗位的 二面 面试投稿，这轮面试明显比一面更深入，问题更加聚焦在系统设计、架构能力和实际工程经验上。面试官不再满足于基础知识的考察，而是要求候选人能够从零设计一个完整的系统，比如OTA升级系统、Bootloader架构等。同时，对于项目中遇到的复杂问题，面试官会深挖整个排查和解决过程，考察候选人的问题分析能力和工程思维。从投稿来看，这轮面试的问题主要集中在：复杂问题排查、系统架构设计、通信协议深度理解、功能安全、性能优化等方向。难度明显提升，更看重候选人是否有独立解决复杂问题的能力，是否能够进行系统级的思考和设计。特斯拉嵌入式二面 面试题详细介绍一下你在项目中遇到的最复...

大家都在鼓励你。自己也要争气啊！！！

27届双非本计算机专业，感觉前后端挤满了人 ，于是转AI产品经理 ，学习相关知识 ，做项目改简历，但是投了半个月简历，打招呼了1k➕，只有3个约我面试，还都是那种0-20人的公司，我感觉有点不靠谱，我觉得怎么也得是中厂啊…是简历有问题吗，求指点，还是现阶段没实习没学历的我只能先去这种公司

1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...