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NiuTea
门头沟学院 嵌入式软件开发
发布于四川
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@小羽的嵌入式校招指南:
嵌入式校招指南【完整学习路线】【10_消费&工业电子类公司】
目录 【专栏一】嵌入式校招指南 作者机械硕士,从零开始自学嵌入式软件,21届秋招进入国内芯片大厂。 从自身转行经历来看,网上嵌入式学习路线的资料少之又少,大多千篇一律且复制粘贴。 而嵌入式入行门槛高,技能树要求多,学习难度非常大,没有有效的方法指导,很容易迷失方向,错过校招。 在此专栏分享我的校招从零开始转行经验,听我给你娓娓道来~ 专栏链接 https://www.nowcoder.com/creation/manager/columnDetail/MWZkkj 1.专栏大纲&写在前面 2.转行概述 3.前期准备 4.自学教材推荐_基础知识 5.自学教材推荐_笔试准备 6.开发板&项目 7.简历 8.行业&公司 9.城市&岗位 10.消费&工业电子类公司 未完待续…… 【专栏二】嵌入式校招_面试经验大全 嵌入式软件校招的常见问题,应付校招面试的速效救心丸,你值得拥有! 嵌入式的知识太多太杂,不知道面试经常问哪些? 书上说的知识点太抽象,没有一定的基础很难理解? 别怕,本专栏用通俗的语言和比喻,为你讲清楚! 包含C语言、计算机组成原理、操作系统、数据结构与算法及计算机网络等,详见大纲。 1.【C语言】【1_变量】 https://www.nowcoder.com/discuss/491773863525679104 2.【C语言】【2_关键字】 https://www.nowcoder.com/discuss/497562309628276736 3.【C语言】【3_数据结构&位运算】 https://www.nowcoder.com/discuss/505894349847224320 —————————————————————————————— 本篇文章,汇总了消费电子&工业电子比较知名的公司、所在城市、大体的加班情况等大家比较关系的信息。 估计是全网最全的嵌入式原创招聘类信息文章了~ 下一篇更新芯片&互联网硬件部门 本文章会不断搜集信息,持续更新…… 本文章收录于专栏【嵌入式校招指南_完整学习路线】手把手教你从零开始学习嵌入式到offer结束,为你一路指引。 https://www.nowcoder.com/creation/manager/columnDetail/MWZkkj 写在前面 关于消费电子和工业电子是什么,专栏前面已经有文章来介绍了。 嵌入式校招指南【完整学习路线】【8_行业&公司】 https://www.nowcoder.com/issue/tutorial?zhuanlanId=MWZkkj&uuid=8ad1e54a422041d99cc3d00e1ac85b3e > 所有信息,都是跟嵌入式软件这个岗位相关的,算法、测试岗位没有统计在内。 site 指该公司在国内主要的研发分部。一般公司的每个site都有侧重点,要注意该site有没有你想投递的岗位。 往期参考薪资 参考薪资不是具体薪资,是查询往年(23届为主)校招生爆料的薪资来的。 仅供参考,不要纠结说和自己所知的消息不一样。反正大差不差,能够反映该公司的薪资水平即可。 简历投递公众号 一般推荐在公司官方网站投递简历,或者官方公众号投递简历。 当然,有内推码走内推通道是更好地选择,可以实时跟进内推进度。 小羽评价 基于我的各种信息来源,所给予的评价。 一般包括该公司所处的行业、地位等。还会有加班情况。 最后给出同学们一个推荐程度。 当然,同样的仅供参考。 ------------------------分割线--------------------------- 消费电子 公司 Site(第一个为总部) 往期参考薪资 简历投递公众号 小羽评价 华为 深圳、北京、上海、苏州、成都、杭州、南京、武汉、西安、东莞等 13级:16-18k14级:19-24K15级:25-29k年终:2-4个月公积金5% 华为招聘 加班不用多说,大家都知道华为加班多,但是钱也是真的多顶级大厂,能去一定要去 小米 北京、上海、深圳、武汉、南京、西安、杭州 本科:14-22k硕士:18-26k年终:2+个月公积金12% 小米招聘 总体上保持995具体情况各个部门不一样虽然薪资方面比不上HOV但是依然非常推荐 OPPO 东莞、北京、上海、深圳成都、南京、杭州、西安 普通:26w-32wSP:34w-42w公积金5% OPPO招聘 加班出了名的多,钱也给得很多只要不是非常排斥加班,都推荐去 VIVO 东莞、北京、上海、深圳南京、杭州、重庆、西安 普通:20kSP:24k年终:固薪3个月公积金5% VIVO招聘 加班多,钱给够大名鼎鼎的本分厂有机会就去,顶级手机大厂 大疆 深圳、北京、上海、深圳 普通:24kSP:32k年终3+个月公积金10% DJI大疆招聘 无人机领域的绝对龙头加班很多10105左右吧(个别部门更狠)当然工资绝对管够(加薪也管够,心动不?)这么顶级的平台,当然推荐去 荣耀 深圳、北京、上海、南京、西安 本科:18k硕士:20-27k年终:2-4个月公积金5% 荣耀HONOR招聘 及时分家后,荣耀依然是一线手机大厂当然,和HOV一样,钱给够,班你也要加够~这么大的平台,适合应届生去锻炼 中兴 深圳、北京、上海成都、南京、长沙、西安 普通:17kSP:21k公积金7% 中兴通讯招聘 通信领域大厂,平台大,钱一般,工作强度不太大周1246象征性加班非科班转行同学的好去处,中兴给的虽然低,但是起码有机会入行呀没有更好offer,还是值得一去的 联想 北京、天津、上海、深圳、广州武汉、合肥、苏州、南宁、济南郑州、长沙、沈阳哈尔滨、大连、成都、昆山 18k21k年终10%公积金12% 联想招聘 联想主要是做PC的,嵌入式岗位不多但是依然把他作为可选项之一,原因是WLB!955不加班~工资不低,WLB,你想去嘛? CVTE 广州、合肥、苏州 本科:13k硕士:17k年终:4-6个月公积金5% CVTE招聘 争议较大的公司薪资一般,加班较多995.5企业文化有些人可能接受不了但是公司规模较大,培养机制完善,应届去能够得到提升建议网上多看看 传音 深圳、上海、重庆 普通:14kSP:18k年终:2个月公积金7% 传音控股招聘 主打海外市场的公司,业绩不错加班挺多的有毁三方的黑历史,慎重其他的话,去不去看个人吧,想锻炼就去 TCL 惠州、深圳、苏州、西安广州、成都、武汉、合肥、天津宁波、汕头、中山、黄冈 普通:14kSP:18k公积金65%x5% TCL招聘 产品线很丰富,子公司很多注意有些子公司很坑据说对应届生不友好,学不到东西公积金是工资的65%*5%,太少了慎重考虑 科大讯飞 合肥、北京、上海、广州苏州、西安、长春 普通:18kSP:21k年终:2个月公积金70%x10% 科大讯飞招聘 语音领域的龙头企业加班情况较多平台挺大的,对应届生来说够了相对来说还是推荐去的 海信 青岛、上海、北京、武汉、西安深圳、长沙、郑州、佛山、成都贵阳、济南、南京、沈阳、长春哈尔滨、天津、石家庄、太原杭州、宁波、无锡、合肥、南昌广州、南宁、福州、重庆、昆明 15k-18k年终:1个月+公积金10% 海信集团招聘 海信是个国企,不像私企那样定期涨薪据说拉加班时长,搞裁员各位小伙伴想去的需要慎重考虑 新华三 杭州、北京、上海、合肥成都、郑州、南京 14k-18k年终:2个月+浮动奖金公积金10% 新华三集团招聘 紫光集团的现金流担当~出了名的WLB,不想卷的同学推荐去当然工资可能没有那么可观了 影石 深圳、上海、南京、东莞、中山 18-22k年终:2个月公积金56%x5% 影石Insta360 新兴行业的新势力,运动相机公司WLB,内部氛围好工资尚可,不过可能平台不是非常大,对于应届生来说平台的作用更大比较推荐去,适应不想卷的同学 锐捷 福州、北京、上海、南京成都、杭州、重庆 本科:10k硕士:15-19k年终:1-3个月公积金12% 锐捷网络招聘 老牌厂商了,业绩稳定,适合本地人工资组成:基本工资35%,绩效工资65%,有点坑爹中规中矩吧,可以去 普联 深圳、北京、上海、杭州成都、武汉、东莞、珠海 本科:15-21k硕士:21-25k年终:4个月公积金5% TP-
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昨天 19:45
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RAG
一、概述与全链路 RAG(检索增强生成):用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG(检索-拼接-生成)→ Advanced RAG(Query 改写、混合检索、Rerank)→ Modular RAG(可插拔模块、Agent 动态决策) 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成 二、文档处理(Chunking + Metadata) 切分策略 策略 ...
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05-07 17:43
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4.24腾讯pcg后台一面--已凉
上来是手撕一道找链表的中间节点 一道lru 总共撕了1h 第一道有点错找了一会然后两个项目是纯后端的 问我有没有做过ai相关的 我说最近在做一个agent智能体 然后问了我流式输出的原理 rag mcp感觉鹅已经全面拥抱ai了 没有单纯的后端开发了 还是太菜了没有好好准备ai相关的内容+手撕时间太长了
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找实习笑话
原来就算签了协议也是可以提前走的吗,有无有经验的前辈说说是真的吗
鲸鸿:
实习协议不用管签多久,要走的时候提前三天说就可以了
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05-04 18:07
已编辑
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agent项目相关八股
1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的?是在调用工具之前先检索,还是在生成结果之后再做校验?我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的:模型调用前在 before() 做向量检索,把命中文档拼成上下文注入 prompt;模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG,并没有单独做生成后的事实校验,后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗?和市面上成熟的 Agent 框架相比,你的方案在扩展性上有什...
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