怎么区分大厂中厂小厂

之前我有过一段100+人的汽车公司的实习，现在过了一个700+人的电力新能源人工智能结合的公司，但是是实习，如果去了的话对春招有帮助吗？还是说找一个1000+人的互联网公司才好一点？

首先直接说结论：实习质量的重要性远大于数量。这个质量包括，公司title+部门业务+简历包装，具体怎么包装简历的可以看我这篇文章 实习包装不是吹牛皮，要怎么包装看这里公司title：顾名思义，ATMD的说服力肯定要大于中小厂的，因为这样代表了你已经被这些厂筛选过一回了。部门业务：核心的部门 > 非核心业务，比如腾讯的wxg、游戏，阿里的淘天、阿里云，美团的外卖、酒旅，字节的抖音、tt，这些都是核中核，出来都是企业抢着要的。简历包装：由于实习期间大部分人的工作都是做的dirty work，所以包装简历，在面试时跟面试官有的聊，聊的怎么样就很大程度上能决定你这样面试的结果。

简历是24年春招版本，考研上岸后就没更新了目前研二，讲讲我的项目：在xavier(jetson)上调取小觅相机图像（相机驱动官网下载，编译后几行代码可直接获取图像）；在目标上布放关键标点和aruco码，相机采集目标数据，用yolo识别关键标点，同时opencv识别aruco，实现双重目标定位。yolo用于双目视差法定位，aruco用于单目pnp求解定位。yolo转onnx，用c++实现识别同时调用gpu加速；ROS订阅无人机消息，获取无人机位置姿态；将无人机位置姿态与目标识别得到的数据融合，获取目标在空间中的位置姿态，并将其通过ROS话题发送；以上四个步骤独立出4个线程（也就是4个class，每个class的主要任务用while(running)进行循环），4个线程之间的数据交互在整体运行大类中存储，并用锁保证数据安全上面这个项目含金量怎么样啊？推荐未来发展什么岗位？我感觉大概率就是应用层开发了。3-4月份实现相机获取图像（主要是上课，和卡在ubuntu系统，相机驱动这一块）；4-5月份采集数据，训练，转onnx，c++调取gpu（几乎是deepseek帮我做的，具体的参数，函数太多了怎么记啊？只能是知道这么个框架，具体实现还得现场搜）；6月份实现了以上功能的整合。7月初8月末整了整毕业论文的进度，其他时间几乎一直在摆烂，实习也没去找因为这个项目说是11月份要用，但导师这边一直没信。不知道明年能不能找到实习马上有个无人机大赛，但赛方的云服务器一直搭建不好，我的电脑跑不动他的模型，可能也是要弄模型量化，训练这类，但他的模型和我平时见到的pytorch模型很不一样，具体参不参加也不知道估计也不了了之了所以，我这个项目含金量如何？以后就是走嵌入式应用层了吗？有没有什么学习方向可以参考一下

那时候我太着急想证明自己，总觉得实习越早越好，越能领先一步。可真正进入公司后才发现，很多工作只是机械的调试、修修补补，学到的东西有限，反而打乱了原本的学习节奏。我开始忽视基础、忽视总结，只想尽快拿到“有实习经验”这张通行证。但当秋招真正到来时，我才发现，比起那段仓促的实习经历，更重要的是扎实的技术、清晰的项目思路和稳定的心态。如果能重来，我会先让自己足够强，再去面对职场的考验。