怎么实习,含金量最高?

上一篇写了关于如何屏蔽外界干扰,、专心实习,没想到阅读这么好,感谢大家的喜爱和认可。

最近实习的同学比较多,我们公司,包括我身边的学弟学妹们也有很多开始实习了。但我听到很多实习生都吐槽自己做的是dirty work,不太清楚具体有多dirty,但一般实习生顶多执行向的琐事比较多,不至于有啥脏活累活(如果每天干的是点外卖、打印文件就当我没说)

但执行侧的琐事也是能干出含金量的,核心取决于你怎么干。我结合我自己之前的实习经历,包括这几年我带实习生的经历,跟大家分享一些我个人的经验。

1、理解你的工作/业务/项目背景信息

不开玩笑,很多人实习了好几段,甚至很多正职水货,都没弄清楚自己在做什么。

这里的做什么,指的不是“我具体的工作是什么”,而是“我们的业务线是什么,为了解决什么问题,我在中间的角色是什么?”如果你是活动运营,不要只机械地更新文案或发放礼品。你更应该搞清楚整个活动的最终目的是拉新?促活?只有把自己放进大局里看,才知道哪一步最关键。如果你是干数分,也不要只是当一个没有感情的sql机器,你得知道这个数据背后指向什么业务指标,以及对应的影响因素有哪些。

我那会儿实习的时候,每天做完自己的事,就观察其他同事的工作,跟协作部门的同事聊,自己试图去串联业务流程。我还看了其他部门的文档,帮助自己获得更全面的信息量。这个事情非常有价值,因为你做着做着就会发现,很多事情你埋头苦干,效果不好不是你的问题,有可能是你上游的问题。

2、知道你做的事情有什么用

2和1的问题是关联的,但是会更深入,即便你做了很多dirty work,但是没有人会为了一个可以不做的工作浪费一个实习生HC,所以这些dirty work一定有着关键的作用,你能不能把这个前因后果的逻辑整理清楚就很重要。而且一旦你知道你做的这个事情有什么价值和作用之后,你就会有动力去思考有没有更高效的方式?有没有效果更好的方法?

事是死的,但人是活的。目标不变的情况下,活有很多干法。所以work到底是不是dirty,取决于你用什么样的视角去看。

3、搞清楚每一环的数据关系

很多实习生完成了任务就拍屁股走人,完全不去管后续数据的表现。结果校招一到面试官问:“你这份工作带来的核心指标提升是多少?”一问三不知。

别侥幸以为你说“我只是个实习生,这些数据只有领导看,我们看不到”,面试官会放过你。面试官只会更加觉得你是一个态度不积极,工作不主动,不独立思考的人。

认真跟进项目的数据,再调整具体策略,虽然这是一个非常基础的意识,但是很多人做的都非常马虎,最终也会成为面试不通过的关键因素。所以实习的时候就要养成好的工作习惯,要不你实习干啥了?

4、离职前有没有一套自己的工作复盘

什么叫工作复盘呢?其实就是123点最终结合在一起的深度整理,把实习期间所有关键点串起来,整理好你的贡献、思考与下一步建议。一份像样的工作复盘,不仅是简历的“灵魂”,还是你和面试官对话的底气。

建议从以下维度进行总结:

  • 项目成果:量化工作成效
  • 经验教训:总结成功与失败案例
  • 优化建议:提出改进方案
  • 个人成长:提炼可迁移能力
  • 能做到这4点,就属于非常有价值的有效实习,面试不可能不过。大家加油!

    如果大家觉得有用,可以给我点赞收藏,如果觉得没用就算了。

    #职场上哪些行为很加分?#
    全部评论
    一问三不知,刺痛我了,真的被面试官问过核心数据
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    发布于 2025-02-26 20:45 湖北
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    发布于 2025-08-15 00:13 福建
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    发布于 2025-02-27 21:46 湖南
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    发布于 2025-02-27 12:35 北京
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    发布于 2025-02-26 20:40 成都
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    发布于 2025-02-26 20:31 湖南
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    发布于 2025-02-26 20:19 广东
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    发布于 2025-02-26 20:09 天津
    写的太好了,谢谢大佬
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    发布于 2025-02-26 19:57 安徽
    我不语,只是默默收藏
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    发布于 2025-02-26 19:47 江苏
    大佬说得对
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    发布于 2025-02-26 16:49 北京

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    鱼专:别投了,我看到有人点了第二个链接投递,还没退出界面,不合适的邮件就发过来了
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    04-27 15:11
    已编辑
    华东师范大学 算法工程师
    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。
    嵌入式的小白:不错啊,淘天也是挺好的,恭喜
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