朋友们，请问oppo招聘一直卡在这一步是什么情况啊，笔试做完也有快一周了

日常实习 1.  华勤，base广东东莞，主要bios实习。待遇：200一天 宿舍住宿免费 四人间宿舍2.  美的中央研究院，base广东佛山顺德，主要工作是电力电子研发技术岗。待遇：3500一个月 房补500 餐补每天20 住宿宿舍一个月450元，两房一厅，单间。3.  全志科技，base广东珠海，主要工作是嵌入式软件测试，待遇180一天，400房补，无住宿。本人前段时间积累了许多linux 嵌入式知识，现在有点纠结这两家该选哪家好？不想打杂，放养学不到东西的那种。请各位大佬帮忙分析一下，感谢

（核心目标：搞定 90% RTOS 面试题，聚焦 “嵌入式特化场景 + 实战避坑”，从 “理论” 到 “落地” 一网打尽）一、开篇必懂：嵌入式 RTOS 的 “底层认知”（面试第一关，区分真假经验）嵌入式 RTOS≠PC 端操作系统（如 Windows/Linux ），“实时性优先 + 资源极致精简 + 硬件强绑定” 是核心，面试第一句话就要体现对 “嵌入式 RTOS 特性” 的理解：实时性是生命线：硬实时（如电机控制、汽车 ESP）：任务必须在严格时间内完成（超时即引发故障，如电机失步）；软实时（如智能家居显示）：允许偶尔超时，但需保证 “平均响应时间”（如界面卡顿 100ms 可接受）。（...

有无大佬做过字节嵌入式实习岗的笔试题啊，编程语言有要求吗孩子都没准备好题目难度咋样啊，建议刷些什么题呢

日期：2026.3.26时长：约40mins面试官：算法工程师（也许是）面试岗位：算法工程师 实习岗工作地：上海内容1 面试官自我介绍2 （我）自我介绍（追问）实习时长？视实习jd而定，对于……，实习期大概在4-5个月3 简历询问a 学生期间的学习经历有什么？i  本科还是硕士？——》都介绍一下ii 本科期间学校对我们专业的培养目标是……，所以我们会学数学、化学、英语、机械、力学、……。在研究生期间，主要学习的课程可以自行选择，我的主修课程主要包括环境感知、智能导航、传感器、ai及深度学习、数学等课程，研究生的主要研究方向就是……。b 我看你的实习经历有一段……，当时就已经在做agent开发了吧？i  我认为严格意义上那不算agent，当时agent也没有现在这么火，更多的还是一个对内的ai助手demo开发，在功能上基本可用。b（追问）那你对ai了解多少，与llm和agent相关的这些。ii 对于llm还有agent的一些基本原理的概念性东西还是有一定程度了解，比如loRA微调、RLHF（是这个吗？其实我不太记得住这个词，可能当时说错了）、数据集、无监督学习、rag、a2a、skills、tool，Transformer等等。但是如果您问我我具体了解程度，那我只能说基本不了解。因为在我的预估和前期规划中，我的实习期从五月开始，这些东西的学习计划是放在四月的（确实是这样规划的）。那么在这之前，我主要做的是我的毕设和一些基础的学习，比如说强化学习的数学原理、经典强化学习算法、Attention、深度学习底层原理等等。之所以这样规划是因为这些东西是介于我毕设和预估中的实习涉及到的技术落地间的重要知识，需要有层次的递进学习，其次是我需要毕设做到一定程度导师才放实习，因此我的毕设进度大概是……。c 介绍一下你最了解的项目。i  我最了解的是我的毕设……。其中我这也是结合prompt engine做的，其中用于项目开发的skill也开源了。c（追问）你为什么选择PPO而不是其他的模型？你有做过对比吗？ii 我选PPO的原因很简单，首先是PPO相对来说非常成熟，其次是它对超参数不是那么敏感，这样我可以不太用耗费很多时间去调参，此外，ppo的代码实现相对来说也比较简洁，能有效减轻我的工作量，最重要的一点是ppo的鲁棒性相对较强，这个是我比较看中的，因为……。对于其他模型而言，比如TRPO，没记错的话TRPO的一大优点在于其理论上能保证策略性能的严格递增，这点也是很重要的，但是没记错的话，TRPO中有个温度系数还是什么超参数，这个超参数对最终的策略提升有重大影响，如果这个参数没调好，容易让策略走向在最优解附近大幅震荡或无法学习的两个极端，这其实是我不希望出现的。毕竟计算机计算精度始终有限，因此我选用一个算法的目的之一在于在有限的计算时间和计算资源的限制之内能最逼近和无线逼近最优解，因此尽管PPO在理论上的收敛性不如TRPO严谨，但是从实际表现来看ppo反而好不少，他就是我需要的算法。c（追问）你的项目不使用数据集来训练对吧？比如那种生成的数据是无法应用到你的项目中的？iii我的项目可以用数据集，强化学习有通过数据集预训练或者需要采样数据的算法，但是，但是，如果使用数据集，我怎么保证我采集到的数据比强化学习自己的策略更好呢？换句话说，这些数据集需要我再环境中自己去采集，人具有主观性，我不能保证我采集到的数据是没有偏差和人的主观偏好在其中，如果基于有偏差的数据进行训练，那么如何保证最终训练出来的策略是最优策略呢？当然我不是在否定这种方法，现在有很多基于数据集驱动的强化学习，若我采用了这种方法，我就需要考虑……系列问题，这会让我毕设的体量爆炸……。因此，在实际中应该结合现有条件进行选择，最适合的才是最好的。4 手撕一个字符串中包含空格和数字，要求不产生额外存储空间的情况，把所有的数字换到左边，同时字符串长度不变（空格放到末尾保留）。忘了这是力扣哪个题，用了双指针的思路，思路对的但是跑不过用例不知道为什么。5 反问a 算力资源？i （面试官所在的团队）有几张gpub ai coding额度资源？i 这些问问llm就行，实习生估计是没有的（我其实无所谓，常年开的有自己的coding账户）c 组织架构？或者团队的主要工作内容是？i （估计是组织架构不便透露）工作内容：i）基于cv的……检测ii）基于ai的……检测iii）基于ai llm的知识图谱构建（听到这眼前一亮）---------分界线---------大约面试结束30-40分钟左右接到hr电话电话内容总结：1 面试官那边总体满意2 jd是……（听到这觉得jd可以去）3 入职时间及实习期（算了一下，可以去）4 薪资5 手头offer确认（表明0 offer，给了就去，期间也会面其他公司，毕竟我知道这个实习岗没有hc，但打包票的是期间我不会跳走）