后端实习什么算有产出

想问问牛客上的大佬,后端实习哪些算有产出的,有含金量的。
我也在美团和字节实习过。感觉作为实习生,自己负责都是一小块链路。然后我也做过tob和toc的。
tob呢,就纯纯crud,也有用过ddd架构,但都是照着别人代码写自己需求。面试官问,有什么困难,也不知道。
toc呢,就纯纯rpc向下捞数据,会用个dag调度,但就这样了啊。
也做过简单的慢查询优化,加个索引解决。
马上也要秋招了,但是感觉简历还是空空的。
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toc的话可以结合链路讲一下,比如调用这个rpc服务的时候做了哪些考量,做技术方案的时候有没有观察过这个rpc接口的指标(耗时,错误率等等)同步调的还是异步调的,在你的链路中如果这个rpc调用失败了,或者服务宕机了,在你这侧做了哪些处理,这个rpc接入的时候配置的超时时间是多少,为什么(结合链路整体耗时和接口容忍度来讲)。 tob的话一般重业务,就可以讲讲为什么这么设计,然后一般来说会有一些数据一致性的要求,也想想为什么要这么设计。 不论toc还是tob,能讲清楚自己负责的业务,为什么技术方案要这么设计,出了问题怎么兜底,我觉得就算很不错的产出了,即使最后代码写的就是crud
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发布于 2025-05-21 11:05 四川
小牛肉来也! 一句话总结:其实这一部分对于在校生的要求是不大的。因此不要过于焦虑 对于一份后端实习来讲,什么叫做产出?最好是能自己负责一个模块,长期的去做这个模块的相关内容。最后面试的时候能够清晰的向面试官阐述四个点: 1.我们这个部门是干什么的?它提供什么服务? 2.我负责的这个模块是干什么的?我们的上下游是谁? 3.我们这个模块的业务架构是什么?技术架构是什么? 4.我在这一过程中做了哪些事情? 包括说我们同学可能在日常实习过程中偏打杂,干了不少杂货。也可以按照这个思路去总结。而且很多时候不是没有难点,而是你没有多想一步。 你们用DDD了?那你了解你们这个项目是怎么拆分各个领域的吗?这是不是一个难点?你能否结合你们的真实项目讲解一下你对DDD的理解? 你调RPC捞下游的数据了?那你有没有考虑过如果两个接口流量差距过大怎么办?比如A接口调了B RPC接口,那如果A的QPS是10000,BPRC的接口最大承载能力只有1000,那么A这个高的流量是不是就会给下游B接口打崩溃了? 限流怎么做?除了限流之外你还知道其他的方式吗?如果你调用的是操作接口,那像这种调用RPC的,你有了解过如何确保幂等性操作吗? 慢查询优化也很难啊,虽然你只是简单的加了个索引。但是面试本来就是一个讲故事的过程。这个慢查询造成了什么问题?在业务端造成了什么影响?你们是怎么定位到这个慢查询的?加索引这个措施是怎么制定出来的?除了这个之外你们还有没有想过其他的方案? 既然已经有过实习了,就不要只谈技术。大厂里面大多数部门的技术都是为了业务服务的。所以要展示自己在这段实习中对于自己所在组的业务的理解。 在这个过程中什么是闪光点?你能够顺溜的把一个故事讲完,并且展现出自己对业务的理解。这就已经超过90%的实习生了。
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发布于 2025-05-21 18:15 河北
其实也就面试吹吹,自己写连crud都得抄现有代码
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发布于 2025-05-21 17:21 上海
世另我感觉无论是工作量还是技术难度都没法拿出来说
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发布于 2025-05-20 23:11 北京
进组三个月组里让我做了一个内部工具,这个实在是不知道有啥好说的
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发布于 2025-05-22 12:31 上海
tob的话结合业务讲一下?
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发布于 2025-05-21 09:34 上海
Mark
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发布于 2025-12-01 19:43 湖南
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发布于 2025-11-30 11:29 北京
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发布于 2025-09-13 02:13 河南
➕1,感觉是干了需求 但是都是很简单的需求,肯定不涉及什么高并发 优化之类等等
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发布于 2025-08-14 12:21 上海
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发布于 2025-08-13 10:41 湖南
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发布于 2025-06-24 18:42 北京
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发布于 2025-06-24 08:44 上海
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发布于 2025-06-20 15:06 浙江
mark一下
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发布于 2025-06-19 16:02 广东
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发布于 2025-06-16 16:14 北京
mark思考
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发布于 2025-06-16 12:07 北京
mark产出怎么写
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发布于 2025-06-16 08:50 广东
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发布于 2025-06-10 18:07 广东
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发布于 2025-06-10 17:53 加拿大

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很多25届同学都在吐槽:实习没核心项目、没亮眼成果,每天做的都是整理资料、录入数据、收发快递、排版文档、跟进表格、通知同事这类“打杂活”,写简历时完全不知道怎么下笔,总觉得写上去太丢人,不写又没东西可填。我自己也经历过一段“纯支持型实习”,每天做的都是基础执行、流程性、辅助性工作,一度觉得这段经历毫无价值,甚至想直接从简历里删掉。后来在求职辅导和实操中慢慢摸索,才明白:HR根本不排斥打杂实习,排斥的是你只会写“打杂”,不会包装、不会提炼、不会拔高。同样是端茶倒水、整理文件、排版表格,有人写出来像保洁日志,有人写出来就是流程优化、数据治理、项目支持、跨部门协同。下面我就从认知重构、包装公式、场景化改写、落地工具四个角度,完整讲透“打杂实习怎么包装”,全程干货、可直接套用,帮你把不起眼的日常,变成HR愿意多看一眼的加分项。一、先破认知:打杂≠没用,HR看的是“潜力”首先要摆正一个观念:应届生、短期实习,本来就是以辅助、执行、基础工作为主,HR非常清楚这一点。他们筛选简历时,不会指望你一上来就独立负责核心项目,更看重这几点:- 做事是否靠谱、细致、有责任心;- 会不会用工具、能不能提升效率;- 有没有流程意识、总结意识、复盘意识;- 能不能听懂指令、跨部门沟通、按时交付。你所谓的“打杂”,在HR眼里可以是:行政支持、流程落地、数据整理、文档标准化、会议协同、信息同步、进度跟踪。你缺的不是经历,是专业词汇+逻辑框架+结果量化。二、万能包装公式:任何打杂活都能套我总结了一个四段式包装公式,不管多琐碎的工作都能用:执行动作(专业动词)+ 工作对象 + 工具/方法 + 价值/结果(量化/效率/规范)- 动词:协助、负责、执行、整理、优化、归档、统筹、对接、统计、校对、跟进、维护、汇总、更新、搭建- 工具:Excel、钉钉、企业微信、飞书、OA、表单、PPT、Word、在线文档、数据库、金蝶、用友等- 价值:效率提升、时间缩短、错误率下降、查阅更方便、流程标准化、信息同步及时、支持团队决策只要把一句话塞进这个公式,档次立刻上来。三、高频打杂场景:从“大白话”到“简历版”逐句改写1. 整理文件、排版、打印、归档大白话:整理文件,打印资料,归档文档。简历包装:负责部门文档标准化整理与分类归档,完成资料排版、校对与打印输出,优化归档目录结构,提升文件检索效率,保障内部资料规范可查。2. 录入数据、做表格、统计数字大白话:录数据,做表格,统计一下信息。简历包装:负责业务数据收集、录入与核对,使用Excel完成表格制作与数据统计,完成数据清洗与校验,降低录入错误率,为部门日常报表提供数据支持。3. 收发快递、采购物资、管办公用品大白话:收发快递,买东西,管办公用品。简历包装:负责办公物资申领、盘点与发放,统筹快递收发与登记,优化领用流程,保障日常行政支持顺畅,维持部门正常办公运转。4. 会议纪要、通知、提醒、签到大白话:开会记笔记,发通知,提醒大家。简历包装:负责会议组织支持、签到统计与会议纪要撰写,同步会议决议与待办事项,跟进任务进度,保障跨岗位信息同步与执行落地。5. 接待、跑腿、传话、协助活动大白话:接待人,帮忙跑腿,协助办活动。简历包装:负责来访接待与现场支持,协助活动执行、物资准备与流程跟进,协同多方完成现场安排,保障活动有序开展。6. 客服回复、留言处理、简单答疑大白话:回消息,回答问题,处理留言。简历包装:负责用户咨询在线响应与基础问题解答,规范回复话术,记录常见问题与反馈,提升用户沟通效率,协助维护良好互动体验。7. 简单排版、做PPT、写周报大白话:做PPT,排版,写周报。简历包装:负责汇报材料排版美化与内容整合,协助完成PPT制作与数据可视化,规范周报模板,提升材料专业性与可读性。你会发现:没有低端工作,只有低端描述。HR看到的是“规范、效率、协同、支持、保障、优化”,而不是“打杂”。四、深度拔高:从“执行”升级为“流程/效率/协作”如果想更有竞争力,可以在执行基础上再加一层价值升华:- 从“做表格”→“搭建日常台账,实现数据可追溯”- 从“整理文件”→“建立分类体系,提升团队协作效率”- 从“发通知”→“统一信息同步机制,减少沟通偏差”- 从“核对数据”→“建立自检步骤,降低错误率”- 从“打杂支持”→“保障团队日常运转,释放核心成员精力”哪怕你真的没有“增长XX%”,也可以写:- 保障零失误、零遗漏;- 提升交付及时性;- 实现流程规范化;- 提升团队协作效率;- 获得导师/领导口头认可。这些都是真实、不造假、HR认可的“软结果”。五、落地干货:打杂经历写进简历的3条铁律1. 绝对不造假,但要专业表达不虚构项目、不编数字、不夸大职责,但可以换词、重组、结构化、突出意识。包装不是骗人,是用专业语言翻译你的工作。2. 一页简历,突出2-3条最拿得出手的打杂经历不用写太多,每条控制在2行,精选最能体现细心、负责、会用工具、懂流程的内容,优先放和目标岗位相关的。比如应聘运营,就多写数据统计、内容排版、活动支持;应聘行政/人力,就多写流程、归档、会议、协同。3. 用工具帮你“一键润色+匹配岗位”很多同学自己包装时,要么词穷,要么和岗位JD不匹配,HR扫一眼就觉得不相关。我当时用泡泡小程序AiCV简历王把打杂经历批量优化,它能根据目标岗位自动替换专业动词、梳理结构、提炼亮点,把大白话瞬间变成简历话术,还能把经历和JD关键词对齐,让HR觉得“虽然是基础实习,但这个人很适配、很靠谱”。尤其适合零项目、纯执行的同学,不用苦思冥想,工具帮你把“打杂”包装成“标准化执行+流程支持+效率提升”,既安全又专业,通过率明显提升。六、写给正在打杂实习的你:别自卑,每一段都有用很多25届同学因为实习“太基础”而焦虑、自卑,甚至不敢写、不敢投,其实完全没必要。职场第一步,绝大多数人都是从琐碎、重复、支持性工作开始的。真正拉开差距的,不是你做了什么,而是你怎么总结、怎么表达、怎么展现潜力。你认真录入的每一条数据、整理的每一份文件、写的每一篇纪要、跟进的每一个流程,都在训练你的责任心、细致度、工具能力、流程思维、沟通协作——这些都是HR最看重的底层素质。把打杂经历包装好,不是为了“装厉害”,而是为了让HR看到你的潜力、态度和可塑性。哪怕现在只是做基础工作,也能让人相信:你未来可以承担更重要的任务。七、总结打杂实习的包装核心就三句话:- 用专业动词替代大白话;- 用工具+流程体现执行力;- 用规范/效率/协同拔高价值。再配合泡泡小程序AiCV简历王一键优化、匹配岗位关键词,哪怕全是基础执行,也能写出一份扎实、真诚、专业的简历,让HR愿意给你一个面试机会。不必因为实习普通而焦虑,会包装、会表达、会呈现,就是你最核心的竞争力。从今天开始,重新梳理你的实习,把不起眼的日常,变成上岸的台阶。
你觉得实习只能是打杂吗?
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03-08 11:37
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拼多多_服务端开发
1.项目真实性与“含 AI 量” (最坑的一道题)面试官: “你简历里的这几个项目,哪些是完全靠 AI 生成的?哪些是你自己写的?AI 帮你解决了什么具体问题?”面试核心: 考察你对项目的控制力。如果你说“全是 AI 写的”,面试官会认为你缺乏解决复杂工程问题的能力。高分策略: 诚实交代 AI 的参与度(比如:AI 辅助生成了 70% 的样板代码、Mock 数据或单元测试),但核心的架构设计、数据库状态机切换、分布式锁的竞争边界处理必须强调是你的思考。2. AI 代码的“排毒”能力面试官: “如果 AI 给你的业务逻辑代码(比如一个复杂的 SQL 优化建议)看起来能跑,但潜伏着死锁风险,你通过什么手段识别出来?”面试核心: 考察后端基本功。AI 会写代码,但它不一定懂你的线上数据库隔离级别。考核点: 慢查询分析、事务传播机制、索引失效场景的预判。3. AI 驱动的自动化测试面试官: “你会如何利用 AI 来提升单元测试的覆盖率?你是怎么设计 Prompt(或 Skill 规范)来确保生成的测试用例覆盖了所有的边界条件(Edge Cases)?”面试核心: 考查工程素养。进阶: 谈谈你如何定义一套 Markdown 格式的 Agent Skill,让 AI 能够针对 Git Diff 自动生成高质量的 Test Case。4. 生产环境中的 AI 风险控制面试官: “如果我们在后端引入大模型做自动化审核,模型‘幻觉’(Hallucination)导致误删了用户数据,你在系统架构上会设计什么样的‘熔断’或‘人工回滚’机制?”面试核心: 容错设计。后端的核心任务永远是确定性,而 AI 是概率性的,如何用确定性的架构去包裹概率性的输出。5. AI 时代的“防御性编程”面试官: “在接入 GitHub Copilot 或 Cursor 开发时,你是否遇到过 AI 生成的代码逻辑在并发场景下失效(比如忽略了单例模式的线程安全)?你是如何发现并修复这些‘高智商垃圾’代码的?”考察点: 考察你是否具备代码审计能力,而非盲目信任 AI。------------------------------🚀 写在最后:加入我们,定义未来的后端我们正在寻找那些对底层技术有敬畏心,对前沿工具更有好奇心的同学。我们需要你:扎实的后端功底(Java/Go/C++ 任一)。对系统架构有热情,理解分布式一致性和容错处理。能熟练使用 AI 工具,并对如何提升 AI 产出质量有自己的见解。🔗 快速通道(HR 每日清筛)别让你的才华埋没在简历池里,点击下方链接直接触达核心技术团队:【PDD实习生招聘】🔗 内推链接:https://careers.pddglobalhr.com/campus/intern?t=IU9k50iFrF🎫 内推码:IU9k50iFrF⭐ 为什么说PDD暑期实习“性价比很高”① 实习满2个月即可申请转正相比很多公司需要 3-6个月实习,PDD暑期实习满2个月即可发起转正流程。② 实习转正薪资通常高于校招入职通过 实习转正入职的薪资一般更有优势。③ 免费三餐 + 高薪实习公司提供 免费三餐 + 有竞争力的实习薪资。(有任何问题欢迎找我私聊沟通,帮看面试进度)通过这个链接投递会进入内推池,简历会优先筛选。祝大家都能拿满意的 Offer,我们在 AI 时代的后端浪潮里见!
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