实习躺平是好事吗

华为秋招彻底泡死了，今天被Hr告知岗位不匹配，泡不出来了。招聘界面显示录用排序中，这种情况是什么。本人9本。原部门终端软件UX，求捞捞，我应该怎么办😭

“实习没人带”是每届实习生的高频痛点。例如：入职一周，导师不理，文档不全，每天都在装忙。面对这种情况，很多人在“苟住混经历”和“跑路止损”之间反复内耗。作为过来人，建议大家不要单纯用情绪做决定，而是从投入产出比的角度来完成自己的决策。一、评估“隐性资源”的价值（含金量判定）实习的收益不是有人手把手教你写代码，而是环境浸染和权限获取。请先check一下你手头的权限：代码权限： 你能拉到核心业务的Repo吗？能看到组内的Git Commit Log吗？文档权限： 公司的Wiki、技术方案设计文档（Design Doc）、复盘报告，你有浏览权限吗？）（语雀，飞书等）数据/算力权限： 对于算法岗（尤其...

这句话我去年春招前也刷到过。当时心里只有一个想法：“不就春招吗，等岗位出来再准备也来得及吧。”现在回头看，这个想法让我在春招初期走了不少弯路。一、很多人误解了春招的“开始时间”表面上看，春招是从 2 月底、3 月初开始的。但实际上，春招真正开始的时间，往往比你想象中早得多。它不是从岗位发布那天开始的，而是从你第一次“该准备却没准备”的那一刻开始的。我真正意识到这一点，是在第一次集中投递后的 10 天左右。简历投出去了，但反馈很一般。不是完全没消息，而是那种零星的、偶发的面试。那时候我还安慰自己：行情不好、竞争激烈、再等等。后来发现，问题根本不在外部。二、春招前期的第一个关口：投递 7–14 天后的反馈如果你现在或者未来在春招中遇到下面这种情况：投了不少，但回复很少有回复的岗位类型比较随机面试没有形成“连续性”那基本可以判断：👉 简历没有形成稳定命中。这一点很残酷，但很真实。我当时最大的问题是：简历“看起来什么都有”，但 HR 看不出来我到底适合什么岗位。三、我踩过的一个大坑：以为是“内容不够多”春招前，我疯狂给简历加内容。项目不够？补。实习时间短？多写两句。课程多？也塞进去。结果是：简历越来越满，但反馈没有变好。后来一个已经工作的学长跟我说了一句话，我印象很深：“HR 不是在找最努力的人，是在找最省事的人。”这句话让我开始反思一件事：是不是我一直在做“对自己有安全感”，但对 HR 没意义的事。四、真正有用的一次调整：不写简历，先整理经历后来我停下来做了一件当时看起来“很浪费时间”的事：👉 我把简历关了，只用一个文档整理经历。不考虑格式、不考虑好不好看，只做三件事：我具体做了什么我在其中负责哪一块最后有没有结果或变化这一步做完，我才发现一个问题：很多我以为“能写”的经历，其实是站不住的。也有一些我之前觉得“不重要”的事情，反而更贴近岗位需求。五、春招前，我给自己定下的一个顺序这是我后来反复验证下来，觉得比较稳的一个顺序：第一步：确定一个主投方向不是“什么都能投”，而是“我现在最像哪个岗位的人”。第二步：经历按岗位重新筛选不是补经历，而是删经历。删掉那些不能证明你适合岗位的内容。第三步：每段经历都能回答一个问题“这段经历，为什么对这个岗位有用？”如果答不上来，那基本就该砍。六、春招一旦开始，节奏会非常快这是很多人低估的一点。等春招真的开始后，你会发现：岗位放得突然截止时间很短同一时间要处理很多投递这时候你几乎没有时间再去大改简历。只能用你现在准备好的版本硬上。所以春招前准备的，不是“完美简历”，而是一份不会拖后腿的简历。七、关于工具，我的真实感受后来我也用过一些工具来辅助整理简历。比如 AiCV 简历王，对我来说更像是一个“整理助手”。它帮我把零散经历拆清楚，但真正决定取舍的，还是我自己。我觉得有一点很重要：👉 工具只能加速你“想清楚后的动作”👉 不能替你做判断如果方向是乱的，用什么工具都没用。八、写给现在还在犹豫的人如果你现在的状态是：简历还在反复改岗位方向还不确定总觉得“再等等也行”那我想说一句比较实在的话：春招不会等你准备好才开始。你可以不焦虑，但不能完全不动。哪怕现在只做一件事：👉 把经历整理清楚👉 把简历准备到“随时能投”等春招真正开始的时候，你至少不会慌。写在最后春招不是一场冲刺赛，而是一场中段开始就分层的筛选。准备得早的人，只是看起来从容一点。

三、核心技术场景考察及候选人表现（一）考察场景高并发秒杀场景：1 万人同时抢购 100 个库存的商品，要求保证用户体验、系统稳定性与扩展性（二）候选人方案及面试官质疑候选人核心方案：前端先获取 token（通过 Lua 脚本实现锁机制），再凭 token 下单；后续考虑通过 MQ 异步处理、库存分片等方式优化面试官核心质疑点超卖与少卖风险：Lua 脚本仅解决锁竞争问题，下单环节的复杂逻辑（风控等）可能导致下单失败，已分发 token 会造成少卖；锁机制无法完全避免超卖系统扩展性不足：面对 1000 万人抢 1 万个商品的场景，数据库难以承载高并发读写，token 机制与数据库扛压能力不匹配异步...