写这篇之前我犹豫了很久，因为简历这东西真的是一千个人有一千种写法，没有标准答案，也不一定我的就是正确的。但是在帮我身边几个同学和一些网友改简历的时候，说实话他们的初版都有点惨不忍睹，和我一开始差不多。所以我打算把自己从0到1摸索出来的经验唠一唠。明确了你的求职方向后主要做两件事，读岗位JD和看同岗位简历。这两件事的投入程度取决于你的投递策略：海投or精投。如果你选择海投，那就别在JD上花太多时间了，挑10-15个目标岗位的JD放在一起看，用ai帮忙提取一下关键词，把高频出现的关键词提取出来，把简历改成一份"通用版"，覆盖到大部分岗位的基本要求就行。海投讲究的是量，靠的是概率...

请狠狠拷打🥺

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。

最近按当前筛选整理了一波面经，这次挑了 10 篇相对值得复盘的内容，方便刷题和回看。1. 快手｜AI应用开发｜一面日期：2026-05-07关键词：快手面经难度：5 星标签：技术面 / 有代码题技术栈：Agent、Multi-Agent、MCP、Skill、Function Call、上下文工程、上下文压缩、短期记忆面经总结本场一面重点深挖AI Agent应用能力，尤其是多智能体、工具调用、上下文压缩与记忆架构设计，并考察了一道经典算法题。高频问题【Agent与工具调用】介绍多智能体范式以及各自优缺点。【Agent与工具调用】聊聊你对MCP的理解。【Agent与工具调用】是否了解Skill，介...