你真的知道如何选offer吗？

恒生聚源－杭州数开实习怎么样啊？本人27届双非本211硕之前无实习，就尚硅谷离线和实时数仓项目。有没有牛友了解这个公司的，怎么样能去吗？

自我介绍介绍一下实习内容平时有遇到接口响应超时吗？是怎么处理的？上报数据超时一般都是涉及文件，那针对文件你怎么处理？volatitle的作用？为什么能保证资源的可见性？讲讲synchronized锁？了解分库分表吗？一般怎么划分的？了解什么分布式id算法？雪花算法的缺点？聚簇索引和非聚簇索引的区别？讲讲undo log和redo log？还了解什么索引分类？联合索引的使用有什么注意事项？最左匹配原则的原理？Spring循环依赖知道吗？怎么解决的？redis中有10亿个电话号，有一部分的电话尾号是123，如何快速的查出来？redis为什么这么快？io多路复用？为什么hash的单条指令能保证原子性...

哈啰大家，喵弟面试经验分享~bg：末九本总结：基本八股轰炸，已hr面完成等通知难度：偏简单，电话面12.9号**科技（100-499人）1.面试官介绍自己公司的业务2.直接反问了一下所用技术栈 然后开始面试3.上来就问了计网和操作系统 我说还没学习 应该是什么时候手贱写的4.基础部分 包装类有没有什么机制（听蒙了 知道是自动拆箱聊了一下）5.重载与重写的区别6.深拷贝与浅拷贝的区别7.数据缓冲这一块有了解吗（根本不知道原来就是数值常量池-128~127）8.hashmap的底层说一下吧9.那链表与红黑树的查询效率都是多少呢10.那为什么链表会在8的时候转换为红黑树11.聊聊jvm 你遇见过什么严重问题 你会怎么用jvm去排查（说的其实很笼统 我回答的请求数 网关限流等等 再就是看内存爆没爆）12.行 再说说spring 你知道bean的生命周期吗13.autowird与resource的区别14.那自动装配又是什么 用到过什么注解吗15.mysql中 char与varchar的区别是什么 底层一点的机制呢16.那事务都会在什么时候失效呢17.隐式数据有没有了解（没答上 面试官给回答了 跟事务有关）18.事物的隔离级别有没有了解过19.redis中持久化的方式你知道吗20.那redis中你都用它来干什么呢（说了数据结构能引出的内容 忘了说简单的分布式锁和事务管理）21.那你项目中 选择的rdb 那他会不会阻塞主线程呢 （先是答得会 但又想了一下答得不会 给面试官逗笑了 我这块有点忘了）22.嗯 基本快到了反问环节 我问了为什么多问八股 不问项目和实习 他让我讲了一下实习23.项目部分他回答说写的挺清晰的 不用再问（其实我确实也没太搞懂了 写太清晰他又不问）24.反问 我个人在反问环节比较喜欢问关于公司所用技术栈相关（方便我通过的话准备下一面的内容）和对自己面试回答的感觉和纰漏总体来讲不算太难 而且是电话面 挺轻松的 就几个比较偏的问题没答上来 后续通过约了二面这个公司目前推进到hr面结束了 评估中 业务主要是跨境电商和AI的一些事 我比较想拿个offer的 至少留个保底

2025年12月23日，北京的冬天寒风刺骨，圣诞节的彩灯已沿街亮起。大三学生小明裹紧外套，匆匆走过图书馆门前——那里贴满了寒假实习招募海报。一个月后，寒假就要开始，他下定决心：这个假期，必须找到一份AI相关的实习。他知道自己起点平凡：计算机专业，但没拿过竞赛奖，没进过实验室，只有几个在宿舍里自学完成的小项目。同班的“大神”们早已手握暑期大厂offer，而他，连一份像样的简历都还没准备好。但小明也听学长说过，寒假其实是条“隐蔽的快车道”：企业年终盘点后，新项目上马，正是需要短期帮手的时候。门槛往往更低，竞争也更少。这可能是他踏入AI行业最近的一次机会。一、起点：在信息洪流中打捞机会十二月底，小明坐在电脑前，第一次认真刷起了招聘软件。BOSS直聘、实习僧、LinkedIn……屏幕上岗位层出不穷：腾讯招算法助理，小米缺数据标注，连一些初创公司都在找AI产品实习生。他看得眼花缭乱，却也逐渐清晰——原来AI的世界里，不只“算法工程师”一条路。他想起学长曾随口提过：“先想清楚自己能做什么，再去看市场要什么。”那个晚上，小明拿出一张白纸，认真写下了自己的情况：会Python，懂一点TensorFlow，数学基础还行，但没真正跟过项目，也没接触过工业级数据。划掉那些要求“顶会论文”或“实验室经历”的岗位后，剩下的选项依然不少。他忽然觉得，这条路也许并没有想象中那么窄。二、第一次尝试：石沉大海的十份简历小明用Word模板做了第一版简历，老老实实列出专业课和成绩，附上两个课程项目描述。点击发送时，他心中还有些许期待。然而一周过去，投出的十份简历，只有两家回复，且都是婉拒。“问题出在哪儿？”他重新打开那些招聘描述，逐字对比自己的简历，渐渐看出了端倪。对方要的是“处理过真实数据问题”，他写的是“完成课程实验”；对方强调“模型优化经验”，他只写了“调参”。原来，简历不是清单，而是“说明书”——得告诉别人你能解决什么具体问题。三、转折：一份被重构的简历在一位已入职字节跳动的学长指点下，小明开始重写简历。“别只说‘我做过什么’，”学长说，“要说‘我解决了什么，带来了什么改变’。”小明盯着自己那个图像分类小项目，第一次尝试用不同的语言描述它：· 从前：“使用CNN实现猫狗图片分类”· 现在：“针对小型数据集噪声较多的问题，通过数据增强与梯度裁剪优化训练过程，使模型准确率从82%提升至94%”他还学会了从招聘描述中提取关键词——那些“深度学习”、“模型部署”、“A/B测试”之类的术语，并自然地编织进自己的经历中。泡泡小程序AiCV简历王改的简历修改后的简历依旧只有一页，却仿佛有了不同的重量。四、策略：不只是海投再次投入申请时，小明调整了方法。他建了一个简单的表格，记录每家公司的投递状态、岗位要求和跟进时间。每天固定投出五到八份，不再盲目撒网。一次偶然的机会，他在一个AI技术群里看到有人提起某公司的内部推荐机会。小明鼓起勇气加了对方好友，简短说明自己的情况和意愿。三天后，他收到了那家公司的面试邀请——这是他第一次获得大厂的面试机会。“很多机会藏在对话里，而不只是招聘页面上。”他后来在日记里写道。五、面试：从磕绊到流畅小明的第一次面试并不顺利。面对摄像头，他原本准备好的说辞突然变得生硬。面试官问起项目中遇到的挑战，他卡顿了十几秒，才勉强组织出回答。那晚，他给自己录了模拟面试视频。回放时，他看到了自己飘忽的眼神和过多的“然后……”。他开始有意识地练习用更结构化的方式表达：“我遇到的主要挑战是数据不均衡，这导致模型偏向多数类。我尝试了过采样和损失函数加权两种方法，最终使少数类识别率提升了12%。”几次练习后，陈述变得清晰自然起来。他也逐渐明白，面试不仅是展示技术，更是展示思考和解决问题的能力。六、意外与突破最意想不到的机会，出现在一次小组面试中。当时面试官抛出一个开放问题：“如何设计一个帮助老年人使用智能手机的AI功能？”其他候选人纷纷提出语音助手、图像识别等方案。小明却想起自己教外婆用微信的经历，提出了一个更简单的想法：“也许可以做一个‘操作回溯’功能，当老人不知如何回到上一步时，AI可以自动演示刚才的操作路径。”面试官眼睛亮了一下。这个不那么“高科技”、却从真实场景出发的想法，反而让小明脱颖而出。后来他才知道，那家公司正在开发适老化产品，他的观察恰恰切中了团队的需求。七、选择：在三个机会之间一月中旬，小明陆续收到了三份offer：腾讯的AI助理岗位、小米的数据实习，以及一家金融科技公司的算法实习。每个机会都有吸引力。腾讯平台大、资源多；小米的项目更聚焦；而那家金融科技公司给的课题则格外新颖。他再次拿出纸笔，列出每个选项的长期价值、学习曲线和自己的兴趣所在。最终，他选择了腾讯——不是因为名头最响，而是因为那个部门的业务与他最想探索的计算机视觉方向最为契合。“有时候，最适合的比最光鲜的更重要。”他在给学弟的信息中这样写道。八、寒假开始：从实验室到真实战场一月底，小明正式入职。第一个任务远没有想象中炫酷：清洗一批带有错误标签的图像数据。他花了三天时间写脚本、核对、修正，枯燥却必要。第二周，他开始参与一个模型优化项目。第一次看到工业级别的代码库时，他几乎有些晕眩——与他之前写过的脚本完全不同，这里有完整的测试、文档和协作流程。但也是在这里，他真正理解了什么叫“工程化”，什么叫“可扩展”。那些曾经在教科书上读到的概念，突然有了具体的形状。后记：桥梁与起点寒假结束前，小明所在的团队完成了一个内部工具的升级。在项目总结会上，组长特别提到了他提出的一个优化建议——那来自他之前处理自己小项目时的经验。“无论多小的经验，只要认真对待过，都可能在某一天派上用场。”他在实习总结中写道。回校那天，北京的风依旧寒冷，但小明觉得步伐轻快了许多。这份为期一个多月的实习，没有让他立刻变成AI专家，却实实在在地在他与这个行业之间，搭起了一座结实的桥梁。他知道，前面还有很长的路要走。但至少现在，他知道了路的方向，也拥有了继续前行的底气。