暑期实习0offer，求改简历

刷到一位前辈分享他当年的赛题——银行网点业务量预测，时间序列数据，半小时为单位，要清洗真实脱敏数据。说实话，这是我第一次看到有人把招行训练营的赛题讲这么细。但让我更在意的不是技术细节，而是这个题目本身透露出的信息。5年前，当大多数人对银行的认知还停留在“线下排队办业务”的时候，招行已经在研究网点流量预测了。这意味着什么？意味着他们当时就已经在预判：线上渠道会越来越普及，线下网点的资源需要更精准地动态调配——哪里该减柜、哪里该增人、哪里该转型做服务而不是交易。换句话说，他们不是在被趋势推着走，而是在趋势到来之前，就已经在技术层面做布局了。一个赛题，折射的是一家银行对“数字金融”这件事的理解深度。不是跟风，是提前落子。技术也不是被动响应，而是发现变化、发现机会，牵引着业务。前辈还说了句话我印象很深：“不是纯技术大牛，但喜欢解决问题的人，也能找到自己的位置。”所以特别想报名试试，也想发贴求教各位参加过的大佬：1.赛题风格：据说每年都是真实业务场景+真实数据？除了网点预测，还出过什么方向？风控？推荐？还是别的？2.难度梯度：初赛到什么程度能过？模型层面还是特征层面就能拉开差距？3.今年的猜想：按照往年规律，今年大模型这么火，赛题会不会跟大模型应用相关？智能风控、智能投顾、智能客服？——其实更想知道，从赛题能看出招行接下来在押注哪个方向。4.参赛体验：除了比赛本身，听说还有参观之类的活动？值得冲吗？有愿意分享的前辈，评论区请尽情砸经验——赛题方向、数据形式、评分标准、甚至你们当年解题时的思路转折点，统统欢迎。

刷到招行今年的训练营要开了，突然反应过来——居然都第十季了？？？我是第五季参加的，算算都五年前了。那时候我大三，正处于最迷茫的阶段。身边同学都在卷大厂实习，我也跟着投了几家，但总感觉不太对。我不是那种技术大牛，刷题刷不过别人，项目经验也一般，每次面试都被问到怀疑人生。后来一个学姐跟我说：“你要不要去试试招行的训练营？不一定是比赛，更像是一个探索营。”我当时想的是：反正也没别的offer，试试就试试，三天嘛。然后我就去了。那年赛题是对银行网点业务量的预测，时间序列数据，好像是以每半个小时为一单位，季节性和趋势性还是挺明显的。数据应该是脱敏了的真实数据，需要花费一些时间进行数据清洗。总的来说数据赛道初赛阶段难度不算非常大。现在回想起来，那两个月学到的东西，比我大学四年都实在。（当然，那年印象还很深刻的有逛招行逛深圳，狠狠的幸福了）我第一次知道，原来银行的业务场景这么复杂——不是一个简单的预测任务，而是要考虑节假日、天气、甚至周边商圈活动对网点客流的影响。你得理解业务逻辑，才能做出真正有用的模型。我第一次知道，技术不是孤立存在的。光把预测精度做到最高没用，你得跟业务方解释清楚模型为什么这么预测，他们才敢用。你得跟产品、运营的同事配合，才能把预测结果嵌入到排班、现金调配这些真实流程里。我也第一次知道，原来“技术+业务”这条路是存在的。不是非要在“纯技术大牛”和“转行做业务”之间二选一，而是可以用技术去解决真实的业务问题。对我来说，这种“看到自己的模型被用起来了”的成就感，比刷榜拿第一来得更踏实。比赛结束后，我拿了奖，也拿到了招行的直通offer。其实我硕士期间也各种实习，各种探索职业方向，但记忆中最深刻、感受最好、最有价值的还是那年的3天训练营。所以大概在6月份，当接到HR直通权的电话的时候，我想也没想就参加了加面，也顺利拿到offer，快乐结束秋招，提前开始毕业旅行（甚至旅行基金都是当年招行发的奖金哈哈哈）。现在在业务部门做技术相关岗位，主要做业务系统的技术落地。每天的工作不是闷头写代码，而是跟业务方聊需求、设计方案、然后带着团队落地。就像当年做预测题一样——先理解业务痛点，再想技术怎么解决，最后推动它真正用起来。说实话，比我当年想象的有意思多了。说这些不是想凡尔赛，而是想跟正在纠结的学弟学妹说：别怕选错。你现在的焦虑，我也经历过。但回头看，最重要的不是“选对了”，而是“有一个地方让你先试试”。招行的训练营，就是那个地方。你可以试试技术能不能做深，也可以试试技术+业务是不是你的路。试完了，再决定。也很建议像我一样的本科同学也可以多去尝试，可能会让自己未来的路都找到一个标尺，也留下一个机会。今年是第十季了，时间过得真快。

AI模型工程师4.15机考，第二天通过4.23专业面，五分钟后短信通知通过接着就参加主管面4.24显示主管面通过入池

大佬们，昨天参加了华为在我们校区的双选会，跟那边沟通了一下了解到目前在招28届（大二）的AI岗的实习生，我目前也做过相关的项目，就尝试投递了。想问一下对于目前28届的来讲，这个简历能过初筛吗？是中下98