秋招硬件投递记录

#牛客创作赏金赛#         秋招总结及经验分享在经过长达半年的拉锯战后，秋招终于结束。虽然在过程中也有折磨，但是结果还好。想着趁过年休息分享一下自己的秋招经历，给之后秋招的同学，特别是硕士期间被迫换过方向的同学一个参考。        本人的学历是末流双九硕士，专业是微电子。硕士期间的项目有两个方向的，一是模拟ic，主要和模拟时钟相关，在校期间有两次流片和两次比赛经历，总共有四个模拟的项目;二是射频板级功放，在大厂做了大半年，有四个工作，包含了不同频段板级功放从设计、调试到产品化测试的工作。整个秋招投递了160多家公司，给面试的有30多家公司，最后拿到了18个offer。        整个秋招基本分为3个阶段。第一个阶段是在6月初到八月中旬，这个时间主要是一些提前批。自己实力有限，所以提前批只拿到tplink和紫光同创的offer，面试的话tp、oppo、兆易创新给了面试。根据之小红书和自己的经验，感觉提前批主要给牛人准备的，像我这种主要还是刷经验为主，也能了解目前的行情。这个时间段我主要还是在刷题，哪里不会了去看看书，系统的看书已经来不及了。        第二个阶段是八月下旬到国庆。这个阶段就比较忙了，秋招的面试基本集中在这个时间段。这段时间主要做的事情就是投简历，复盘之前的项目，每次面试之后我会回想一下面试中问的答不上来的问题，然后重新跑一下之前工程的仿真。这段时间面试安排比较紧张，基本没时间干别的，感觉最好能空出这个月时间专心准备投简历和面试。        第三个阶段就是国庆之后了。之前九月面试的公司基本都是国庆之后给的offer。国庆后好像只参加了国微电子和华为的面试。其实国庆之后就没投过简历了，感觉模拟公司的秋招基本都集中在九月份。在今年的秋招中，最大的感觉就是公司基本都是在招方向对口的人，比如，我拿到的就基本都是时钟或者信号链相关的岗位。至于秋招的准备，之前都是每天看一点，集中复习在五月开始，包括刷题和看一些忘了或者没记清的章节，我主要看的拉扎维和sansen的书，还有b站jrilee的一些课程。感觉在秋招准备中刷题还是比较高效的应付笔试的方法。面试的话就主要看项目熟悉程度了，包括架构选择、相关的推导、测试遇到的问题等。其实，面试最好能做个面试ppt，能让面试官直观看到你的电路架构。        最后分享一下我拿到的模拟中大厂的offer。        海思射频部:说是可以去模拟团队，师兄和导师都比较推荐，现在大环境不太好的情况下是一个好的选择，开的薪资也高于预期。所以准备去这里了。         比亚迪:平台比较好，压力也相对较小，但是给了一个白菜价，开的薪资太低就拒了。         长江存储和长鑫存储:这两个fab厂模拟ic门类都比较全，但是模拟不是主力方向，可能发展比较有限。薪资还是比较有竞争力的，最主要年假比较多，这点真的很诱人。长存给的武汉。          深圳国微电子:面的明星计划，有五六个面试官，问的问题比较全面，从设计到封装参数都问了，待遇很好，加班强度是我拿到的最低的。原本准备签的。给的成都岗。           北方华创:是给的射频硬件岗位，薪资可能达到40w，包吃住，有签字费，待遇真的很好，但是不喜欢射频硬件，所以放弃了。给的北京的。        思特威:base上海。这两年发展迅速，现在营收也比较好，薪资待遇也挺高，感觉是一个不错的去处。        上述长存、长鑫、国微、思特威薪资总包能到45w左右。其他的offer还有芯动科技、士兰微、君正集成、中微半导体、杰华特、紫光同创、tplink等，这些公司待遇什么的也都不错。复旦微、瑞晟微、博通集成、恒玄科技等这些公司给了面试但是最后没发offer。前两家公司假期比较多，比较舒服，没发有点可惜。        这次秋招感觉最坑的是oppo，报的提前批，结果走到四面给我挂了，让我一度怀疑自己。我觉得秋招还是得保持一个好的心态，在拿到一个满意offer之前可以保持一个比较紧凑的节奏，最好能在挫折中尽快调整自己。祝愿各位秋招可以轻松一些。 #牛客创作赏金赛#   #秋招有感#   #海思#   #模拟ic秋招# #求职你最看重什么？# #秋招你被哪家公司挂了?# #秋招终于到此结束#

本人今年研二，26年毕业，本硕北邮，保研，研究方向是物理层信号处理，有几个通信相关的FPGA项目，有一篇信号处理方向的论文，以后想去国企/研究所，目前对岗位有点迷茫，走通信算法的岗位有希望吗，或者有什么别的适合的岗位，需要额外准备哪些东西吗，求求大家帮忙给点意见，实在是很迷茫#通信##通信算法##通信/硬件秋招总结##通信硬件人笔面经互助#

如题，目前是研一在读，本硕专业都是计算机，导师方向是AI加速器，目前基本上没有成果，要想在两年后的秋招找到一个还可以的工作，各位牛爷爷有什么建议吗？目前没有头绪，在做Java的苍穹外卖，算是有个底啥的。关于算法方面有一定的机器学习和深度学习基础，万分感谢大家！