bg广州某双非一本27届，黑马的外卖点评和微服务都学完了，八股只背了常考的，算法的话hot100刷了50道左右，现在简历上的项目还是两个烂大街项目，黑马点评和黑马商城第一段实习今年3月初入职的，公司是浙大网新（大外包，做政府外包项目的），我参与的那个项目好像很久远了（2019年就开始做了），版本一直迭代到现在，技术栈和黑马的也很匹配，现在的工作内容也只是改改bug最近也在学agent相关内容，往大模型应用开发方向靠，但是又觉得java太卷了，怕今年秋招成炮灰。接下来要怎么走啊，是java+agent，golang，或者是测开，客户端求大佬指点，真的迷茫了，后端真的卷不过92✌ #牛客AI配图神...

正在准备春招找工作的同学看过来👀 不用再到处找岗位、找面经浪费时间了！楼主背景：25届计算机科班应届生，前年春招期间泡在牛客和各个招聘网站，深深体会到春招的信息差有多致命——有的大厂岗悄悄开了没人说，有的补录岗转瞬即逝，还有很多国企、外企、中小厂的优质技术岗，散落在各个渠道，海投半天全是已过期或者不招应届生的岗位，纯纯浪费时间和简历次数。相信很多同门和我一样，每天刷招聘平台刷到麻木，怕漏岗、怕投错、怕错过最佳投递期，干脆盲目海投，结果石沉大海，心态越面越崩。与其无效海投，不如精准抓岗，所以我纯手动整理核查了这份2026计算机春招开源岗位+面经合集，完完全全开源共享，专门解决应届生春招信息差问题，GitHub持续更新，收藏这一个就够了！有图有真相：https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20260324/815829632_1774333560483/072774B6B658B3603E1AA7198722775Chttps://uploadfiles.nowcoder.com/images/20260324/815829632_1774333564263/D4C3F89B131E41E46DF38B9940F42B93https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20260324/815829632_1774333566453/7745BBD150374B099E7C9557D7505BE0https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20260324/815829632_1774333581353/901B803EE1A19A3A4C7D5AE7234A2EF4📌 合集核心亮点（无套路纯干货、每日更新）所有岗位均人工核验应届生可投、2026春招专属，剔除过期、社招、实习混淆岗位，分类清晰，不用再挨个平台翻找，直接精准定位适配岗位：1、企业全覆盖，不分大厂小众，稳岗高薪都有- 互联网大厂：BAT、字节、美团、拼多多、网易、快手等头部厂，后端、前端、算法、测试、大数据、客户端全岗收录- 国企/银行IT/央企：适合求稳、想拿编制、朝九晚五的同学，运营商、国有银行、政策性银行、科研院所技术岗同步更新- 外企/外资科技：微软、英特尔、IBM等外企校招岗，薪资福利透明，作息友好，无大小周- 二线厂/独角兽/优质中小厂：避开大厂红海，投递通过率更高，很多薪资不低、培养体系完善- 补录/提前批/可转正实习：25届未上岸补录、26届提前批、日常实习可转正岗单独整理，不放过任何上岸机会2、岗位细分明确，技术党直接对标按技术方向拆分，不用大海捞针：后端Java/Go/C++、前端、嵌入式、云计算、大数据、AI算法/机器学习/CV/NLP、测开/功能测试、运维/网络安全、硬件/芯片等，泛IT产品、数分岗也附带收录，适配全计算机相关专业。3、硬核附加价值，一站式搞定春招- 附带直达投递链接，部分岗位附带内推码/内推渠道，跳过简历初筛，优先被HR查看- 标注岗位截止时间、招聘进度，实时清理过期岗位，避免白投- 同步更新春招笔试题库、技术面八股、高频面经，都是牛客和往届学长整理的干货，免费共享托管在GitHub，每天同步最新开岗信息，有新岗位大家也可以一起共建补充，真正做到应届生互助抱团。这份合集我们会坚持更新到春招结束，现在正在GitHub冲刺Star，每一颗Star都是我们持续更新、核对岗位的动力，也能让更多被信息差困扰的同学看到，少走弯路。GitHub仓库直达：https://github.com/0voice/2026-Computer-Spring-Recruitment-Job-Compilation目前内容和分类可能还不太完善，欢迎大家一起做贡献。

自我介绍实习（20min）负责哪块工作怎么用的DDD（5min）为什么要用DDD实体、值对象、聚合根是怎么考虑的后续的扩展怎么评判做的工作和优化是有效的？基础mysql索引需要建索引的场景where 的地方都要建吗kafka、pulsar区别如何保证消息不丢为什么用 pulsar消息堆积有处理过吗kafka 什么时候会触发 rebalanceAIAI 开发工具开发工具的区别AI 在工作中的占比为什么是这样的占比？有积累一些AI经验吗如果把经验累积起来你觉得这个占比会改变吗平时如何跟AI对话的举一个跟AI对话解决实际问题的例子吧AI给了哪些方案你用了哪个？是怎么描述给它这个问题的泛聊平时怎么学习...

我一开始走的是后端，后来听说测试开发没什么门槛转，而且薪资也高，适合双非本科，说实话前期投入也挺大的，学了很久的自动化测试，测试理论，框架搭建，本来以为这样能在就业市场上有点竞争力，结果现实是靠着开发经历和小厂实习才只拿到了一个中厂的实习offer，进去之后每天的工作基本就是点点点，跑用例，修环境，处理一些重复的问题，真正能提升技术的内容很少，很多时间都在消耗，做了一段时间之后我明显感觉自己成长很慢，远远不如学后端的那段时间，而且这段经历对下一段实习帮助也不大，后来我开始投新的实习，结果发现一个很现实的问题，市场上对测试开发的要求其实很高，现在都基本要求agent+开发能力，测开要结合ai了，但是我这种背景又很难卷进去，投了很多基本没有回应，整个人就有点卡住了，既没有成长也没有机会，我感觉我是走错路了于是我开始考虑转方向，后来接触到了运维开发，一开始只是简单了解，后来越看越觉得这个方向更适合我，就开始系统去学一些基础，比如linux，脚本，服务部署，还有一些简单的自动化运维思路，一点点容器的内容，其实时间投入并没有之前学测开那么夸张，但是效果却完全不一样，后面再去投运维开发相关的岗位，很快就有了反馈，而且面试的过程也比之前顺畅很多，面试官完全没有测开那边那样刁钻，可能是赛道人少的原因，最后也顺利拿到了好几个offer，其实让我挺震惊的，回过头来看，我现在觉得对于双非本科来说，选对方向真的比单纯努力更重要，运维开发这个方向目前竞争没有那么激烈，双非本科完全够，甚至是能打，只要有点技术深度，基础扎实一点就很容易做出区分，如果你现在也在测试开发或者后端里感觉提升有限，或者投递一直没有结果，可以尝试换个思路，说不定会有完全不一样的结果，可以拿我的经历做一个参考吧。最后，不管是运维也好，能拿到好的薪资找到不错的工作就是好的方向，也没人规定一定要去某个方向，共勉吧