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我见过太多人陷在"等大厂"的死循环里。简历投了，没消息，就继续刷题继续等，等了三个月，实习季过了，简历上还是一片空白。然后秋招的时候被问"有没有实习经历"，只能说没有。这才是最惨的结果。小厂实习当然有缺点。技术栈可能老，没有大厂背书，mentor可能也是边学边带你。但它至少给了你一个真实的项目、一段能写进简历的经历、一次把课本知识用到实际的机会。这些东西放在那里，比空白期强得多。而且说实话，面试官问小厂实习经历，问的不是公司有多大，是你在里面做了什么、遇到了什么问题、怎么解决的。你要是能把一个小厂项目讲得有血有肉，比那些在大厂打了三个月杂、只会说&quo...

我不上课，我要实习😡，这约面是真难啊，投了4天了就约到两个，一个笔试，一个面试

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

1. 自我介绍2. 详细讲一下你的实习经历，你具体负责哪些工作3. 限量出包是什么逻辑，5 万条候选线索只出 3 万条怎么判断高价值用户答案：限量出包本质是一个带约束的排序和筛选问题。不能简单按分数从高到低取前 3 万，因为业务里还有很多约束，比如销售每天承接能力、行业配额、城市覆盖、客户冷却期、黑名单、重复企业、近期已触达、历史投诉、企业规模、潜在金额等。我会先做硬过滤，再做评分排序，最后做配额调整。硬过滤去掉无权限、黑名单、近期已触达、关键信息缺失的线索；评分层综合行为分、画像分、意图分、转化概率分；配额层保证行业、区域和销售组之间不会极端倾斜。最终不是单纯 topN，而是 “topN +...