1. 自我介绍2. 实习经历介绍3. 上一段实习离开的原因4. 能接受英文技术文档或者跨语言协作吗答案：可以。真正开发里不一定每天都要口语沟通很多，但看英文文档、接口说明、issue、标准库资料、系统调用手册这件事是绕不开的。如果团队里有跨语言协作需求，我更关注的是技术信息能不能准确传递，比如接口约定、错误码、日志定位方式、部署说明这些。技术沟通很多时候不靠“说得多流利”，而是靠表达是否准确、结构是否清楚。如果遇到不熟悉的术语，我会优先查官方文档和上下文，而不是只靠机械翻译。5. 介绍下校园经历 有没有竞赛6. 如何实现一个在线平台的整体架构7. 如介绍一下这个在线平台的数据流转过程答案：我会...

就不投

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。

2026年招聘最多的就是AI工程师，面试问的最多的也是“AI相关”； 91% 的公司用 AI 筛简历，85% 的简历都提到了 AI。但问题是：大部分人写的 AI 能力，机器看了没用，人看了也没用。 来看看你的简历在哪个段位👇： 青铜段位：列工具名（0分）  技能：熟练使用 ChatGPT、Cursor、Midjourney  这等于在说"我会上网"。面试官每天看 50 份简历，30 份都这么写。工具名不是能力，使用场景才是。 白银段位：写了使用场景（60分）  使用 Claude API 进行代码 Review，辅助日常开发  比青铜好一点，至少知道用在哪了。但还是没有说...