找了测开的实习秋招

作为后端应届生，我常常止步技术二面。基础知识点能答上来，但项目深挖、场景优化问题容易卡壳。每次挂面都会及时复盘错题、补齐短板，沉淀项目细节，稳住心态持续投递，慢慢积累面试经验。

Seed部门实习生！日薪！日薪！是5000.。。我的老天爷我没看错吧。。。人比人真是吓si人😱还是得搞人工智能还是得搞模型开发

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。

bg：27届/双非一本/今年开始走AI，给大家分享一下简历包装的话术 先说结果：改完简历后投了 12 家，收到 5 个面试（之前投了 20 家 0 面试）。不敢说全是简历的功劳，但改之前和改之后的区别确实很大。 改之前的简历（节选）： 技能：Java, Spring Boot, MySQL, Redis, Git 项目：学生选课管理系统（Spring Boot + Vue） - 实现了课程增删改查功能 - 实现了学生选课和退课功能 - 使用 Redis 缓存热门课程数据  改之后： 技能：Java, Spring Boot, MySQL, Redis, Git； AI 工具链：Claude A...