硬件篇：
主讲人：熊茗宇（摩尔线程芯片设计工程师）
熊茗宇师兄结合自身阿里云芯片验证岗暑期实习经历，指出岗位竞争激烈（转正率仅1/3），并给出关键建议：
实习规划：提前布局投递（建议2月底启动），关注“FPGA探索者”“IC打工人”等行业公众号追踪动态；
技术准备：掌握异步FIFO设计、非二次幂FIFO空满判断、格雷码容错机制等难点面试题；
赛道选择：
GPU设计：英伟达、壁仞科技、摩尔线程、AMD；
AI芯片：寒武纪、地平线；
车载芯片：比亚迪、蔚来、小鹏；
综合设计：华为海思、紫光展锐、中兴微电子。
软件篇：
1. 人工智能基础架构（王家红-阿里国际AI Infra工程师）
岗位解析：AI Infra三大工作内容——优化LLM、AIGC模型推理性能、框架搭建与优化、适配GPU硬件架构；
转型建议：
研一阶段明确方向，系统学习相关内容；
优先投递大厂开发岗（算法岗竞争激烈，建议从开发岗切入后转岗）；
个人秋招路径：阿里实习→转正获得offer。
2. 数据库开发（杨育谭-腾讯数据库开发工程师）
简历策略：采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目，辅以量化指标（如“优化30k条SQL用例，响应时间降低至1.6s”）；
能力提升：通过参与Google“开源之夏”等实战项目积累经验，针对性强化数据库开发技能。
3. 机器学习系统开发（陆琦-字节跳动AI Infra工程师）
校招准备：研二完成开源社区贡献（如PaddlePaddle代码提交）与头部企业实习（字节Seed实习）；
笔试技巧：力扣Top100高频题反复训练，结合Codetop题库针对性突破；
岗位趋势：大模型领域侧重业务应用、基座研发、基础架构三大方向，建议关注业务团队招聘机会。
4. 嵌入式开发（麻航翔-高通嵌入式工程师）
就业方向：
半导体企业（高通、英伟达）；
机器人领域（大疆、云深处）；
消费电子（小米/OPPO手机驱动开发）；
学习资源：推荐CMU、UCB、MIT等知名公开课，优质技术博客、书籍
通用攻略：校招全周期指南
1. 简历优化
精准匹配岗位需求，突出与JD（职位描述）相关的技术栈与项目经历；
量化成果（如性能提升百分比、数据规模等）增强说服力。
2. 笔试面试
笔试：以力扣高频题为核心，掌握边界条件特判等“保底通过”技巧；
面试：
主动询问部门技术栈与业务方向，展现主动性；
识别面试官积极信号（如详细讲解技术点）并适时跟进。
3. 资源整合
课程：MIT 6.824（分布式系统）、MIT 6.S081（操作系统）、CMU10-144-714(深度学习系统)
实践：参与开源社区贡献（PaddlePaddle、open-mmlab等）、企业开源竞赛；
社群：牛客网面经专区、CC98校招版块获取内推信息。
学长学姐的实战箴言
缩小信息差：定期浏览牛客网面经与cc98求职板块，加入目标企业内推群抢占先机。
实习期主动沟通：定期向导师汇报进展，转正成功率显著提升。
善用企业资源：大厂内网技术文档与培训课程含金量极高，切勿闲置。
本次分享会系统梳理了从岗位选择、技能储备到求职策略的全链条经验，为生仪学子提供了极具参考价值的职业导航。学院将持续推出“职通车”系列活动，助力学子斩获理想Offer！
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