27届实习投递总结贴：AI/算法/数据方向，简历挂和一面挂都记录一下

先说结论：这轮投递结果不算好看，简历挂不少，也有一些流程卡住没动静。

但还是想整理一下，主要给同样投 AI 应用研发、算法、数据科学、智能决策方向的同学做个参考。

个人背景

本人是国科大 24 级计算机技术硕士，方向比较偏 AI Agent、量化交易、Web3 和数据/算法应用。

之前做过一些 LLM 交易系统、链上分析工具、Agent 自动化工具链，也有量化研究、市场风控相关经历。技术栈主要是 Python，也写一些全栈，GitHub 上维护了一些个人项目。

所以这轮投递没有只盯一个岗位，主要投了这些方向：

• AI 应用研发
• AI Agent / 大模型应用
• 算法 / 数据科学
• 数据分析 / BI
• 运筹优化 / 因果推断 / 智能决策
• 量化 / 风控 / Web3 相关岗位

现在回头看，方向其实有点散。优点是能投的岗位多，缺点是简历如果不针对岗位改，很容易被筛掉。

投递总览

分公司简单记录

阿里系

阿里这边我是一个部门一个部门投的，没有一次性全投完。

主要考虑是：如果所有岗位都在竞争最激烈的时候一起投，很容易全部卡在简历阶段。分批投至少还能根据前面的结果调整简历和方向。

目前阿里相关流程大概是：

• 3.17 淘天集团 AI 应用研发工程师：第一次投递，顺延笔试后简历挂
• 阿里国际站商品智能 AI 应用研发工程师：一面挂
• 淘宝闪购物流技术部 算法工程师（运筹&因果推断）：一面挂
• 5.11 钉钉会议端技术 AI 应用研发工程师：进行中
• 5.12 淘天用户技术搜推&内容 AI Agent 优化工程师：进行中

阿里给我的感觉是，岗位方向之间差异很大。

AI 应用研发更看工程落地和业务场景，运筹/因果推断岗位就更看建模和算法基本功，不能用一版简历和一套说法硬套所有岗位。

华为

华为投的是 AI 应用工程师 / AI 技术应用方向。

目前流程还在推进中：

• 简历筛选通过
• 免笔试
• 测评满分
• 面试考核进行中

这个流程算是目前比较顺的一个，后面看面试结果。

币安

币安投的是数据科学实习，目前已经进了一面。

这个方向和我之前做的量化、市场监察、数据分析经历有一定相关性，所以算是匹配度比较高的流程之一。

携程

携程投的是数据分析师（技术方向），部门是 AI & BI。

4.17 申请，笔试后状态一直停在“笔试进行中”，大概 20 天没动静。

这种就比较尴尬，说挂也没明确挂，说推进也没有推进。

小红书

小红书投了两个：

• Agent 工程实习生（交互技术实验室）
• Product Engineer 产品工程师（AI/全栈/应用研发方向，商业技术）

结果都是“暂不合适”，简历挂。

这块我感觉可能是岗位匹配和简历表达都不够精准。尤其小红书的岗位虽然写 AI/全栈/应用研发，但部门和业务匹配也很重要，不是简历里有 AI Agent 就一定能过。

美团、字节、腾讯

这几家主要是流程卡住：

• 美团平台 数据开发工程师：简历筛选中
• 字节 算法实习生-Data：简历筛选中
• 腾讯 算法-数据科学方向：简历筛选中

这些状态都比较像“锁住”，短期没有推进。

投递体验上，长期卡筛选其实和简历挂差不多，只是系统没给一个明确结果。

快手

快手投了几个留用实习：

• 推荐算法工程师：已结束
• AI 应用开发工程师：已结束
• 信贷风险模型算法工程师：已结束

整体看下来，快手这边简历筛选结果不太理想。

蚂蚁

蚂蚁投了三个方向：

• AI&Web3 产品经理
• 金融科技量化分析师
• 商业分析师（数据分析与战略研究方向）

结果都是已结束，基本就是没过简历筛选。

蚂蚁这边我投得也比较分散，产品、量化、数据分析都有。现在回头看，可能不如集中准备一个最匹配的方向。

拼多多

拼多多投的是：

• 算法实习生
• 大模型算法实习生

简历过筛后有笔试，但我跳过了一次，后面流程直接终止。

这个算是一个教训：如果流程里有笔试，最好不要随便跳。系统不会管你是不是还没准备好，错过节点可能就直接结束了。

阶段性结果

目前整体结果大概是：

• 明确进入面试：阿里国际站、淘宝闪购、币安、华为
• 一面挂：阿里国际站、淘宝闪购
• 进行中：华为、币安、钉钉、淘天 AI Agent
• 笔试后卡住：携程
• 简历筛选长期无推进：美团、字节、腾讯
• 明确简历挂/已结束：小红书、快手、蚂蚁、部分阿里流程
• 因跳过笔试导致流程终止：拼多多

整体看下来，简历挂还是占多数。能进面试的岗位，基本都是和 AI 应用、数据科学、量化/决策相关度更高的。

同时，先给 招聘软件HR看过再去系统投简历，进面概率会大很多，因为这是单独的业绩，不要盲目走官网投递！

我的两次阿里面试都是HR看过之后才去官网投递的，HR会主动投递简历，你确认下就行！

复盘

1. 方向太散，需要拆简历

我一开始投得比较散，AI 应用、算法、数据分析、产品工程、Web3、量化都投。

问题是这些岗位看起来都相关，但面试官关注点完全不一样。

比如：

• AI 应用研发：更关注工程落地、系统设计、模型怎么接业务
• 算法/数据科学：更关注建模、指标、实验、数据处理
• 运筹/因果推断：更关注业务抽象、目标函数、约束、策略评估
• 产品工程：更关注产品理解、前后端能力和业务闭环

如果一份简历到处投，就会显得每个方向都有一点，但每个方向都不够尖。

2. 大厂流程不要随便跳

这轮有两个比较明显的教训：

• 阿里第一次投递，顺延笔试后被挂简历
• 拼多多简历过筛后跳过一次笔试，后面流程直接终止

所以后面我觉得，只要投了，就当正式流程对待。不要想着“这次先试试水”。

系统不会因为你是试水就给你第二次机会。

3. AI 相关项目不能只讲技术栈

AI 应用研发岗位不是简历里写了 Agent、RAG、大模型、LangChain 之类就够了。

面试里更重要的是：

• 你解决了什么问题
• 为什么这个问题需要 AI
• 输入输出是什么
• 系统怎么设计
• 效果怎么评估
• 工程上遇到过什么坑
• 有没有真实业务价值

如果只讲“我用了什么框架”，很容易被追问细节，然后发现项目表达不够扎实。

4. 算法岗还是要回到基本功

投运筹、因果推断、智能决策这类岗位，不能只靠 AI 项目包装。

这类岗位会更看重：

• 建模能力
• 优化问题理解
• 因果推断基础
• 实验设计
• 指标定义
• 策略上线后的评估方式

项目经历可以加分，但如果算法和业务建模说不清楚，还是容易挂。

给同方向同学的一点建议

如果你也是 AI / 算法 / 数据方向混投，我觉得可以注意几点：

1. 简历至少准备两到三版不要一份简历投所有岗位。AI 应用、算法、数据分析最好分开写重点。
2. 不要跳笔试哪怕觉得没准备好，也尽量参加。跳过之后流程很可能直接没了。
3. 投递节奏可以拉开尤其是阿里这种可以按部门投的，不一定要一次性全投完。分批投还能根据结果调整。
4. 项目表达要从业务问题开始不要上来就讲技术栈。先讲问题，再讲方案，再讲结果。
5. 简历挂很正常这轮下来最大的感受是，简历挂不是少数情况，而是常态。能进面试的流程更值得重点复盘。

最后

这轮投递目前还没到最终结果，华为、币安、钉钉、淘天 AI Agent 这些流程还在进行中。

阶段性看下来，结果不算漂亮：简历挂很多，一面也挂过。

但也算把问题暴露出来了。后面准备继续收窄方向，把 AI 应用研发、数据科学/算法、量化/风控这几类简历分开改，不再用一份通用简历硬投。

找实习这事确实挺磨人的。

有时候不是你完全不行，而是岗位匹配、时间点、流程节点、简历表达都会影响结果。记录一下，也算给自己后面复盘留个依据。