寒假之后,就是暑期实习了,准备哪些项目才不烂大街?

大家好,我是程序员花海,今天跟大家聊一个老生常谈的话题:简历里面准备什么东西才不会烂大街?

我在面试的时候见过很多同学用的项目:1.苍穹外卖2.瑞吉外卖3.黑马头条4.谷粒商城5.短链接6.12306火车票7.优惠券系统8.大麦商城之类的项目。

这些项目都很不错,但是要考虑个问题,大家都用一样的项目,那面试的时候怎么拉开差距呢?

大家都用一样的项目,而且基本上这些项目经过这么多人使用,其实能够问的东西早就挖的差不多了,也不会再挖出什么亮点,如果你学历不错,那用这些烂大街的项目可以,但是如果学历不占优势的同学还用这些烂大街的项目,在面试的时候就不太占优势了。

今天跟大家分享一个好的方向:现在AI面试不会很火吗?我们就可以借鉴一下:

1.AI智能面试官对话平台

大家可以自己写一个这种类型的项目,优势在于贴合时势,从模型选型、数据准备、提示工程、微调训练,到服务部署、性能优化的完整链路。大家可以使用的技术,如LangChain构建流程、LoRA/QLoRA高效微调、Vector DB管理面经知识库等。

面试系统涉及用户管理、面试场次安排、实时音视频、对话引擎、评估报告生成等多个模块。

微服务架构能体现你处理复杂系统、服务拆分、API设计和分布式协同的能力。

2.券动增长

这里我并不是想说市面上的发券系统,其实在做业务的过程中,发券不仅仅是你用一些高大上的技术就可以了,要考虑很多场景问题,为什么呢?因为券是离钱最近的业务,很容易造成资损!

核心是策略与决策,而非简单发放,强调系统的大脑是规则引擎与算法模型。需要设计灵活的规则配置中心,支持人群圈选、时机触发、频次控制、渠道匹配等复杂策略。

此外需要算法模型深度集成,这是最大亮点。说明你如何调用/部署算法团队提供的预测模型,用于用户购买倾向预测、券面额最优计算、弹窗点击率预估等,实现“千人千券”。

严密的资损防控体系:这是系统设计的重中之重。可以从多个维度阐述:

预算与总量控制:多级预算池、全局与活动级限额。防刷与安全:设备指纹、用户行为风控、防爬虫、防并发超领。数据一致性:在高并发领券、核销场景下,通过分布式锁、事务消息、对账作业保证数据准确,防止超发。品控与效果评估:A/B实验平台集成,对不同的发券策略进行效果对比和数据分析。高并发与性能考量:面对大促时的海量请求,如何通过缓存、异步化、队列削峰、数据库分库分表等手段保障系统稳定。完整的运营闭环:系统支持从策略制定 -> 触达用户 -> 核销转化 -> 数据监控 -> ROI分析的全流程,是一个真正的运营工具。

这一套组合拳下来,是不是比你们之前看到的券系统高大上很多?

作者:程序员花海链接:https://www.nowcoder.com/discuss/847190347800117248?sourceSSR=users大家好,我是程序员花海,今天跟大家聊一个老生常谈的话题:简历里面准备什么东西才不会烂大街?

我在面试的时候见过很多同学用的项目:1.苍穹外卖2.瑞吉外卖3.黑马头条4.谷粒商城5.短链接6.12306火车票7.优惠券系统8.大麦商城之类的项目。

这些项目都很不错,但是要考虑个问题,大家都用一样的项目,那面试的时候怎么拉开差距呢?

大家都用一样的项目,而且基本上这些项目经过这么多人使用,其实能够问的东西早就挖的差不多了,也不会再挖出什么亮点,如果你学历不错,那用这些烂大街的项目可以,但是如果学历不占优势的同学还用这些烂大街的项目,在面试的时候就不太占优势了。

今天跟大家分享一个好的方向:现在AI面试不会很火吗?我们就可以借鉴一下:

1.AI智能面试官对话平台

大家可以自己写一个这种类型的项目,优势在于贴合时势,从模型选型、数据准备、提示工程、微调训练,到服务部署、性能优化的完整链路。大家可以使用的技术,如LangChain构建流程、LoRA/QLoRA高效微调、Vector DB管理面经知识库等。

面试系统涉及用户管理、面试场次安排、实时音视频、对话引擎、评估报告生成等多个模块。

微服务架构能体现你处理复杂系统、服务拆分、API设计和分布式协同的能力。

2.券动增长

这里我并不是想说市面上的发券系统,其实在做业务的过程中,发券不仅仅是你用一些高大上的技术就可以了,要考虑很多场景问题,为什么呢?因为券是离钱最近的业务,很容易造成资损!

核心是策略与决策,而非简单发放,强调系统的大脑是规则引擎与算法模型。需要设计灵活的规则配置中心,支持人群圈选、时机触发、频次控制、渠道匹配等复杂策略。

此外需要算法模型深度集成,这是最大亮点。说明你如何调用/部署算法团队提供的预测模型,用于用户购买倾向预测、券面额最优计算、弹窗点击率预估等,实现“千人千券”。

严密的资损防控体系:这是系统设计的重中之重。可以从多个维度阐述:

预算与总量控制:多级预算池、全局与活动级限额。防刷与安全:设备指纹、用户行为风控、防爬虫、防并发超领。数据一致性:在高并发领券、核销场景下,通过分布式锁、事务消息、对账作业保证数据准确,防止超发。品控与效果评估:A/B实验平台集成,对不同的发券策略进行效果对比和数据分析。高并发与性能考量:面对大促时的海量请求,如何通过缓存、异步化、队列削峰、数据库分库分表等手段保障系统稳定。完整的运营闭环:系统支持从策略制定 -> 触达用户 -> 核销转化 -> 数据监控 -> ROI分析的全流程,是一个真正的运营工具。

这一套组合拳下来,是不是比你们之前看到的券系统高大上很多?

#一人推荐一个值得做的项目##简历中的项目经历要怎么写##实习如何「偷」产出?##大厂面试问八股多还是项目多?#
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昨天 12:06
已编辑
华侨大学 测试开发
最近看到很多 92 的,甚至是硕士,开始往测开赛道卷,说实话有点看不懂。先把话说清楚,大厂里的测开,绝大多数时间干的还是测试的活,只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线,真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜,基本都集中在核心提效组,而且人很少,外面进去的大概率轮不到你,我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了,以为测开也是开,和后端差不多,只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是,测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力,测开的核心是稳定性和覆盖率,前者是往上走,后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开,但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说,92 的高学历如果拿来做测开,大部分时间就是在做重复性很强的杂活,这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来,你和一个双非的,甚至本科的测开差距不会太大,但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题,是赛道问题。所谓测开简单高薪,本质上是把极少数核心测开的上限,当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开,本身就是开发水平,只是挂了个测开的名。普通人进去,99% 做的都是项目兜底型工作,而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做,但它绝对不是开发的平替,也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发,追求稳定,那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易,还能进大厂,那我劝你冷静一点,这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历,如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受,那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上,回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场,别被岗位名和话术带偏了,就算去个前端客户端也是随便占坑的,测开是一个坑位很少赛道,反而大面积学历下放,不用想也能知道会是什么结果,我想各位在JAVA那里已经看到了
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淬月星辉:因为大厂业务更复杂啊,而且大厂人员更多,分工更细,所以需要协调的时间就要更多。而且最关键的一点是,大厂的业务往往是特别挣钱的,但凡出现一点疏漏,都会导致严重的资损,谁也担不起这个责任,必须在会议上反复确认
在大厂上班是一种什么样的...
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