21届滴滴数据分析SP面试

起因是研一不知天高地厚，投了华为日常实习-软件开发，想着虽然没啥准备但人生第一场面试高低体验一下，结果也是理所当然喜提一面挂。后面发奋沉淀一年想要再战暑期实习（AI方向），结果投了后直接被卡在投递成功环节一个月，根本推进不到简历筛选环节，问HR说之前的面试成绩会保留，所以实习是推进不了了，只能看秋招还有没有机会了。当初到底是谁告诉我华为面评占比不重的

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

28届找暑假的日常实习，投什么厂合适呢，现在八股基本过了一遍，hot100差不多刷完了 求各位大佬指点

刷到有人问华泰星战营，翻下去年的经历，随便写写。bg：本天津大学，硕新国立，江苏人。当时其实主要是想找个暑期实习，对秋招有帮助那种。华泰base南京，我肯定重点看。没想着一定要拿offer，就觉得能去券商科技部门体验一下挺好的。结果……后面真拿到了，还拿了最高档奖金。我做的课题：金融领域有个痛点——前台写报告需要翻大量资料找数据，纯纯体力活。我们搭了个智能体，用大模型编排了一套流程：海量文本去重→提取→再加一个“反思”节点。就是第一轮提取的结果不一定符合需求，让大模型自己反思一下上一轮的结果，循环迭代，直到输出满意的东西。最后还要转成md这种指定格式。相当于一个“提取+反思”的循环结构，帮前台...