一整个面试下来，感觉正浩的技术面真的很扎实！趁热乎整理一波面经（纯干货版），希望能帮到准备面试的学弟学妹们～ 【结尾有血泪总结建议！】🔧 【一面 · 硬核技术面】面试官问的非常细致深入🔥，主要围绕电源知识，我总结出的题目供参考：1为什么相同载波频率下，单相全桥用单极性倍频比双极性调制，变压器发热少？2为什么光靠软件死区不够可靠？（死区门道多啊！）3MOSFET vs IGBT，优缺点怎么选？（器件基础）4LCL滤波器咋设计？（公式忘了，幸好说清了关键参数影响😅）5LC vs LCL滤波器区别？6逆变器输出电流THD从3%降到2%以下，你会改啥？7Boost拓扑和输入输出关系？（基础中的基...

成为🐧孝子被腾讯录取的那一天，一切都将作废，之前的所有面试都作废，之前的所有offer都作废，之前的学历作废，星星✨作废，月亮🌙作废，银河系🌌作废。上岸腾讯的那一天，中国最好的互联网企业加持，就如同一场大雪覆盖了自己前半生的荒唐。😡😡😡😡😡一是考虑到base地，二是团队氛围好，三是诚意很足秋招其他offer：美团，百度，字节，虾皮，阿里钉钉除了美团和钉钉外，其他给的都还可以，其他挂的就不说了，加油牛油们！

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...