#海兴电力# 线下参加的宣讲会宣讲完直接面试 一面（固件研发主管）：c 语言基础概念如形参实参，数组，全局变量局部变量单片机基本概念如中断IIC 协议，带过讲了下 uart实习项目竞赛项目然后就是常规的住哪，家在哪，薪资期望主管挺好说话的，正常交流一面结束后一天，hr 打电话加微信通知二面二面（研发工程师+hr）：竞赛项目介绍实习项目介绍具体讲讲IIC通讯差不多就是一面再来一遍然后hr了解手里的offer，薪资期望这些

去年秋招感谢牛客网大佬们的经验分享 现在也来分享一下我的经验bg 双非本普9硕专业 光工 因为做的是模拟仿真方向不好找工作，所以学了一个月的FPGA之类的简单知识就草草去投递了，投的主要是硬件方向的岗位实习 ICT单板硬件四月投递的，20号左右笔试。提前看了一星期左右的历年题目，连蒙带猜过关了。实习过了秋招就不用再做笔试了，因此可以实习试试水，多一次练习机会总是好的。一面太久忘了啥，只记得有个上升时间和保持时间的回答错了，当时还是太菜了。二面是位寸头中年人，就问了对华为一些看法之类的，挺严肃认真的，没有专业问题。面试通过，实习offer没有发下来秋招 海思单板硬件过了国庆的那一周面的一二...

本文主要介绍新能源车企、光伏/储能、工业自动化，电源方向，适合自动化、控制、电子信息、能源类专业。✅本人bg双非本，211硕，本硕均为电子信息专业，25秋招选手，秋招主投嵌软和硬件岗，最终拿下海康，汇川，艾诺，TCL，信捷电气，CVTE，京东方等。✅纯经验分享，放心食用，硬件面试准备，学习思路可以找我。车企相关方向✅嵌入式软件开发：ECU/MCU开发（电池管理BMS、整车控制VCU、发动机ECU）车载操作系统（AutoSAR、RTOS、QNX、Linux）、底层驱动（CAN、LIN、Ethernet、I2C、SPI）、智能座舱/IVI（Android/Linux车机系统）✅硬件开发方向：电子控制单元（ECU）硬件设计（电源管理、信号处理）、车载传感器开发（毫米波雷达、摄像头、激光雷达）、电机控制器（MCU）（FOC控制、驱动电路）、BMS电池管理系统。车企25年招的也非常多，对能力方向要求还好，华为车bu（25k+），北汽新能源（20w+，北京户口），联电(待遇按照面试能力给，学校要求低方向相关就行)、理想(C++开发、大模型算法、SDK开发，薪资给的很高)、比亚迪(3万多hc最好进的今年按照学校给待遇，c9yyds，完全看学历)、吉利(传统车企，按学校给钱面试也挺简单)、长安(按学校给待遇，面试还好不太难)、蔚来(要有经验的项目相关的)、小鹏(今年不了解）✅新能源、光伏/储能方向，对研究方向匹配度要求较高。✅光伏逆变器：华为数字能源（光伏逆变器龙头）、阳光电源（光伏+储能龙头，嵌入式软开、硬件猛猛投）、固德威（光伏逆变器）、锦浪科技、禾迈股份（微型逆变器）、首航新能源(26-30+，但是扩招700+人稳定性待商榷，具体情况看看脉脉和牛客）✅ 储能系统：宁德时代（储能电池）、比亚迪储能（电池+储能系统）、亿纬锂能（锂电池）、派能科技（户用储能）、台达电子(普通待遇，不加班955)✅工业自动化：汇川(工控龙头，大佬给的待遇最好的快40w)，ABB、发那科、安川、KUKA（国际工业自动化四大家族），埃斯顿、步科、信捷（国产竞争对手）✅新能源充电桩公司：特来电、星星充电、国家电网充电、华为数字能源、蔚来NIO Power           

#牛友打假中心#当年高考完填志愿的时候，人家就跟我说：“自动化专业啊，就是万金油，啥都学，啥都不精~”我不以为意，然后就发现本科的时候弱电也学一点儿，强电也学一点儿，计算机也学一点儿，电子信息也学一点儿，机械也学一点儿，电气也学一点儿，机器人也学一点儿……后来保研选择了继续留在控制系，控制科学与工程专业，本以为会精进我的研究，没想到单单学院里划分的领域，就包括了：控制理论、机器人技术、机器人控制、视觉CV、硬件设计、生物医学、电气工程、新能源、物流管理……控制科学与工程的核心是系统建模、优化与自动化，理论上可应用于工业、航空航天、生物医学等多个领域。然而，其交叉学科属性既是优势也是陷阱：课程设置庞杂：学生需学习数学建模、信号处理、机器学习、嵌入式开发等多领域知识，但容易陷入“样样通，样样松”的困境。许多院校课程停留在理论推导，缺乏与行业需求接轨的实践项目；研究方向分化严重：部分高校仍聚焦传统工业控制（如PID算法、PLC编程），而另一些则包装为“人工智能控制”“智能机器人”，实际研究内容与计算机科学、电子信息工程高度重叠，导致学生竞争力非常非常不明确。当然，导师也是非常重要的一环，“得益于”这一领域下研究方向的复杂性，很多导师也啥活都接，拿我举例子，读研期间给导师搞了无篇论文，分别的研究方向是：自然语言处理、多机器人调度、机械臂控制避障、点云配准、本体知识图谱推理……不过嘛不过嘛，也不是无解，注意如下四点吧：方向选择重于学校排名：优先选择与产业界合作紧密的课题组（如工业机器人、智能驾驶），避免陷入纯理论“纸面科研”；技能树需“软硬兼修”：强化编程能力（Python/C++）、掌握ROS、MATLAB/Simulink等工具，同时积累硬件开发经验（如FPGA、嵌入式系统）；就业早规划：若志在互联网，需补充数据结构、深度学习等计算机核心课程；若深耕制造业，需熟悉SCADA、MES等工业系统；警惕“伪交叉学科”陷阱：部分院校为蹭热点将传统控制专业简单嫁接“人工智能”概念，需仔细调研导师实际课题方向和毕业生去向。