从秋招一路走到现在，踩过坑、焦虑过、自我怀疑过，也慢慢摸清楚了一些真实规则。不想讲空话、不贩卖焦虑，就想认真回答大家最关心的问题。关于暑假实习、秋招、春招，你们最想知道哪些信息？比如：零经验、没实习，怎么找第一份实习？运营岗到底看重什么，简历怎么写才不石沉大海？秋招和春招到底有什么区别，该怎么准备？面试高频问题、复盘思路、心态怎么稳？没offer、被拒、进度慢，该怎么调整节奏？非名校、普通本科，有没有真实可行的路线？实习、秋招、春招时间线怎么安排不慌？不管是简历、面试、岗位选择、心态、时间规划、行业信息，都可以留言。我会挑问得最多的，慢慢写成真实、可落地、不鸡汤的经验帖，只讲应届生真正用得上的内容。愿我们都不急不躁，稳稳上岸。

本篇文章提前先写出来，还没有确定去实习的可以先存着，可能等到你真正拿到实习offer，入职那一天看会更有帮助，对27届实习秋招时间线有疑惑的，认真去读我上一篇帖子，目前都在准备阶段，不知道准备什么的就在龙哥群里找你想去厂的往届真题看看，三年高考，五年模拟先把“包装”这件事的边界讲明白包装不是编故事，更不是把小需求硬吹成架构升级。面试官真正想听的是你有没有工程思维，能不能把一件事讲成闭环。闭环就三句话：你为了解决什么业务问题，做了哪些技术动作，最后拿到了什么可信的结果或证据。把这三句话写扎实，哪怕做的事不“酷”，也会显得很“真”。业务是产出的根，先把“我们在干嘛”搞透实习产出写得空，很多时候不是...

一面： 1. 你在调研的时候对商汤大装置是一个怎么样的认知？2. （针对我提到整理了10多条商汤大装置的优化见解）你有没有兴趣分享一下？3. 你可以就两个项目二选一挑一个讲，主要想听一下你整个产品设计的流程，比如从收集到的需求是什么样的？怎么把这些需求汇总和抽象，变成可以落地的原型图和产品方案？4. （提到用AI生成分析报告时）你们具体这块怎么做的？5. （介绍项目中用大模型的节点时）这种逻辑有必要这样做编排吗？如果直接代码开发呢？6. （回到项目演示）希望你举一个比较细节的例子，比如你从头到尾跟下来的一个feature，讲一下需求落地时遇到了哪些困难？比如做评审时有没有研发的challenge、业务问题等，以及你是怎么解决的？7. 你这个项目是实验室的横向项目吗？8. 这个平台最终上线了吗？9. 你在这个项目里的主要分工是什么样的？10. 除了项目相关工作，你自己本身的论文方向是什么？11. 学校是外地的，base地能来北京吗？12. 要来实习的话，大概多久能到岗？实习时长会有多长？13. 反问14. 你后面是比较倾向做B端还是C端？或者你想做的产品经理是偏AI应用还是什么方向？二面：1. 请挑一个你参与过的、觉得对个人最有价值的项目，并说明项目本身的价值体现（如是否提升能效、创新生产力等）以及你在项目里的价值体现。2. 你用什么样的方式做需求挖掘与澄清？从需求落地到最终交付，要产出哪些文档，每个文档的大致结构是什么？3. 如果甲方的决策者跟使用人员（一线工程师）需求不一致，你会怎么办？4. 你用PPT做内外拉通，PPT里每一页大概讲什么内容？5. 你们做的具体是什么？是做算法的产品、CV视觉处理产品，还是系统数据相关产品？6. 以项目中可能会涉及到的某情况为例，你们产品中AI驱动的方法，与传统的技术的区别是什么？7. 结合你展示的平台图，说明AI从数据进入、数据处理到最终呈现的整个处理流程。8. 这个产品落地了吗？9. 你们用到的Deepseek模型是哪个版本？10. 你们用什么办法降低误报率？11. 你有深度参与过产品技术选型吗？比如是否使用开源产品、涉及的技术（模型、推理服务等）以及运行设备的选择，详细说说？12. Transformer模型中的多头注意力机制是什么？它是干什么用的？13. 除了大模型相关课程，你接触过CV相关的课程吗？14. 你参与过云计算的项目，或学习过云计算的产品吗？15. 按产品架构层级来说，你理解的“观测”都有哪些内容？16. 说一下对open telemetry的理解？17. 说一下你对AI Infra的理解？18. 你的英语怎么样？六级多少分？能否满足阅读和翻译国外前沿科技信息的需求？19. （开放题）电梯的楼层按键为什么要放在电梯内部（外部仅设上下按键）？请谈谈你的思考过程。20.反问环节三面（HR面）：我以为HR面只是谈薪之类的，所以就没有录制会议，但后面发现也是会提问一些业务问题，但总体来说比较轻松。主要针对一面二面他收集到的两位面试官对我的面评去让我谈谈我自己的看法。之后就是传统的谈薪以及确认到岗时间环节。总体来说商汤的推进进度是非常快的，一面结束5分钟后立马打电话通知立即二面，二面之后立即三面，全程2.5小时左右。

1、自我介绍2、对这个岗位的一些基础工作职责有了解吗？3、简历深挖，持续追问，如何使用AI工具做数据的清洗和分析？是公司接了API能力后你们做了小工具，还是直接用的Web界面？4、有参与（大模型）本地化部署吗？本地部署后对于处理数据的结果，和之前用Web API、以及人工处理的结果，这三者之间有没有什么差异？5、如果说我们自己也做本地化部署，也有类似于可以接入模型底层能力的条件，你能不能实现让它去进行一些数据处理？持续进行场景追问；6、简单描述一下AI提示词的项目工作？你在这个工作当中你主要担任的角色是什么？7、它是通过什么样子的技术实现的？能够引导性地去对商家提问，并且把商家回复出来的比较专业的、商家视角的话术转成用户视角的？8、多人会话的这种模板是怎么导入的？是一个形式，还是说模型让它有一个学习的过程？模型的提示词复杂吗？9、针对AI幻觉的问题怎么理解？怎么降低幻觉率？还是说你们的解决方案就是扩充知识点？10、能不能就是当这个模型的问题超过你的知识范畴之后，不要硬回答，直接回答不知道？是否可以通过这种手段让它这个影响缩小？11、针对多轮追问是否可以通过优化提示词来解决？12、如果我想把面向用户的客服AI，能够实现多轮交互最终定位到用户真实诉求的能力，可以通过prompt实现吗？13、职业规划是什么？base地怎么考虑？