思特威内推,思特威内推码

思特威 嵌入式Linux 笔试+一面

8.17投递 岗位叫BSP工程师-SOC方向

8.30笔试:

一共九道题,有八股文简答题,有编程题和逻辑题。

八股文包括:指针各种定义,进程线程,死锁,volatile;

编程:冒泡,判断素数,指定位置翻转链表;

逻辑题:经典的真话假话判断。

后续,邮件通知笔试通过,进入面试,一面9.4:

1. 自我介绍

2. static关键字(存的地方搞错了,说了跟全局一样但是记不清了,有扯皮全局变量存在data、bss段)

3. Linux用过吗

4. 锁的应用

5. 内存分配函数,kmalloc和vmalloc,地址连续吗(vmalloc大内存分配,虚拟地址连续,比较慢,同样不初始化)(kmalloc物理也连续,vmalloc物理不连续,两者虚拟均连续)

6. FreeRTOS相关,具体用了什么,如何调度

7. 抢占,具体如何调度

8. 通讯协议,例如I2C,SPI等,原理是否了解

9. TCP、HTTP是否熟悉(没有具体问)

10. Linux内核裁剪

11. v4l2使用

12. 面了多少家(还聊了聊,我说被挂了,还在安慰我说估计是方向不匹配)

13. 对公司概况的了解,详细介绍了部门任务

14. 经典反问(经典三面,大概1-3周)

总体体验异常良好,非常和蔼的面试官,通讯那边还尝试挖坑线数问题最后我没跳进去……期待二面,业务是经典的SOC相关的驱动,自己也比较感兴趣

思特威电子科技2026秋招今日启动

【公司介绍】思特威(上海)电子科技股份有限公司是一家从事CMOS图像传感器芯片产品研发、设计和销售的高新技术企业,总部设立于中国上海,在多个城市及国家设有研发中心

【工作地点】上海、深圳、昆山

【薪酬待遇】丰富的薪酬结构,行业领先的薪酬回报、上海快速落户、丰富的员工福利、完善的应届生培养体系

【内推链接】https://app.mokahr.com/m/campus_apply/smartsenstech1/56088?recommendCode=DSbqamZz&hash=%23%2Fjobs#/jobs

【内推码】DSbqamZz

(简历优先筛选,后续有疑问或者流程问题欢迎随时联系) 大家投递完可以在评论区打上姓名缩写+岗位(比如PM+LJJ),我私你们面经~~

引流:字节跳动,海康威视,深信服,腾讯,阿里巴巴,拼多多,滴滴,京东,小米,大疆,美团,好未来,小红书,华为,简历,offer,面试,面经,三方,国企,央企,秋招,应届生,求职,比亚迪,建设银行,工商银行,百度,中兴,邮储、中行、建行、工行、建行、光大、招商银行、科大讯飞、蔚来、新华三、京东方、容知日新、长鑫存储、阳光电源、中国移动、中国电信、中国联通,中兴,虾皮,网易,腾讯音乐,京东,虎牙,b站,bigo,思科,亚马逊,荣耀,小米,联想,tplink,第四范式,米哈游,携程,旷视,美的,索尼,OPPO,满帮,momenta,欢聚,shein,用友,哈啰,vivo,完美世界,地平线,爱奇艺,汇顶,得物,深睿医疗,全志科技,禾赛,唯品会,度小满,蔚来

#牛友职场人脉来了#
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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
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