很多人对大公司有滤镜，觉得流程成熟、高手云集。但真正待过才会发现，大公司里同样是草台班子。有些人技术水平并不高，对业务理解也很浅，却能靠一纸学历混进核心岗位。代码质量一般，问题解决能力有限，更多时候是在流程里“站住位置”，而不是创造价值。项目一复杂，问题就开始暴露，只能靠少数真正能干活的人兜底。学历很重要，但它不该是免检通行证。真正让系统跑得起来的，从来不是名校背景，而是责任心、学习能力和长期积累。再大的公司，也离不开那些默默把事做对的人。

不是故意想当标题党的，实在是求牛友们给给建议。下面是我的简历。

1.大厂 title 加持🤩大公司的名头往简历上一搁，直接就加分！毕竟竞争这么卷，你能进得去，本身就证明简历没啥毛病。关键是得把工作内容挖深了，掰开揉碎了写进简历里，别浪费这个好背景。2.靠谱带教 + 合拍同事 + 舒服氛围👥就算每天干的都是打杂跑腿的活儿，只要这三样到位，这实习就值了！实习做琐事太正常了，但你可以逮着机会就请教领导同事，盯着他们咋干活、咋思考的，这些都是实打实的收获。对咱来说，能学到东西的实习，就是好实习！3.能上手真活儿，攒真本事💪要是不用天天打杂，能独立接触项目，甚至扛下一小块儿具体工作，那可就赚大了！既能提升实打实的工作能力，又能把业务流程摸得门儿清，这种实习含金量直接拉满。说到底，实习有没有用，还是得看自己的感受。要是干得憋屈、内耗严重，那果断跑路别犹豫！要么能给简历添彩，要么能让人干得开心有情绪价值，这样的实习才算没白忙活一场。

你以为你只需要调调参数？实际上，你要面对的将是：生犯贪嗔痴戾疑，死受鞭笞斧灼烹（不好意思，杀批乱入了）。好了，言归正传，作为一个合格的视频算法工程师，大概的技术链路就如下图所示，其中最重要的就是视频画质算法（超分/去噪/增强），这一领域不可避免地要深度依赖深度学习。“深度学习”这个概念大家耳熟不一定能详，但如何系统地掌握它？也就是从“知其然”到“知其所以然”？ 阶段一：数学与编程基础 ( 2周左右，熟悉可跳过)万丈高楼平地起，在开始搭建神经网络之前，你需要掌握底层的语言（Python）和逻辑（数学）。不要被复杂的公式吓跑，我们以“够用”为标准。数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量微积分...