工作中听到到最受打击的一句话

上来是手撕一道找链表的中间节点 一道lru 总共撕了1h 第一道有点错找了一会然后两个项目是纯后端的 问我有没有做过ai相关的 我说最近在做一个agent智能体 然后问了我流式输出的原理 rag mcp感觉鹅已经全面拥抱ai了 没有单纯的后端开发了 还是太菜了没有好好准备ai相关的内容+手撕时间太长了

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。

是简历有什么问题吗，求大佬指点要玉玉了

如果春招能重来，我会把精力死磕在项目深挖和AI工具提效上，而不是焦虑地海投。现在回头看，面试官根本不在乎你背了多少八股，他们只看你是否真的解决过复杂场景的痛点。如果是现在，我会把简历里的水项目全删了，只留最硬核的，把精力放在彻底搞透大数据底层的逻辑上，把Doris、Kafka、Flink CDC的架构原理吃透，去死磕一下工业级海量数据并发写入的性能调优。而且，我绝对会早点把Cursor、Claude Code这些AI编程原生工具用熟，把日常敲代码和造测试数据的效率提上来，用省下的时间去深度复盘每一次面试的录音，而不是像无头苍蝇一样每天刷新招聘软件。与其为了拿Offer而焦虑，不如沉下心把核心技...