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一些本科互联网就业心得看到论坛里也有其他人写本科就业相关的信息，我觉得自己可能算是在这条赛道上目标比较明确的一类人，所以也想分享一下自己的经历。虽然在 AI 发展到现在的情况下，企业招人的定位已经变化了很多，但我觉得过去的一些经验还是有一定参考价值的。个人情况计算机学院本科，绩点 2.6，不知道是倒数第几（极端就极端在这里），无竞赛、无科研，有两段实习。秋招比较佛系，把互联网大厂投了一圈，小厂中厂没怎么投，前前后后面了三十场左右吧，最后拿了手 + 节，还算满意。经历我个人从小就对计算机比较感兴趣吧，也算是早早立志当个程序员[bbsemoji55357,56838]。后来在知乎等网站看到了程序员的高薪，对于一个家庭条件比较一般的人来说，这确实算是个很现实的激励。高考出分后，分数刚刚好卡到了北邮的分数线，我把计科放在第一志愿，软工放在第二志愿，然后很幸运地差一分没进计科，来到了软工。相比计科，软工的课程压力小了不少，自然也就有更多时间去做自己感兴趣的事情。于是从大一开始，我就踏上了 Java 的不归路。时间线由于家庭因素和个人性格，我很早就确定了本科就业、并且目标是去互联网大厂。大一的时候，我开始学习 Java 基础知识，把语法系统地过了一遍。寒假在家刷了一个假期的 LeetCode，大概两百题左右，也算是借这个过程把 Java 这门语言用熟了。大一下学期到大一暑假这段时间，我就按部就班地跟着黑马程序员、尚硅谷这些课程学，比较扎实地把 SSM 这一套学完了，也顺便学了一些简单的 Vue 前端知识。到了大二，我开始学习 Spring Boot、Spring Security 等框架，对后端框架也逐渐有了更多认识。同时也做了经典的苍穹外卖、黑马点评这些项目，实践和了解了各种中间件。与此同时，我还打了大概半年左右的 LeetCode 周赛，题量刷到了五百多题。从那之后，我就再也没怎么刷过算法题了。大二下学期四月份，拿着外卖和点评这两个项目，我就开始了找实习的道路。大中小厂一个不落，海投了半个月，但接到的面试寥寥无几。字节不敢投，美团、快手当时觉得自己太菜，面不过；该死的百度甚至都面到三面了，结果 HR 跟我说没 HC 了，把我挂了，给我气坏了。于是我摆了一个多月。等考完期末，又开始继续投简历。后来去了一家国企实习了五个月。虽然没学到什么特别核心的东西，也没做出什么特别像样的成果，但总之国企食堂的饭确实好吃又便宜，一个月八百的餐补吃到撑都花不完，生活也很 WLB，人都长胖了不少。后来再拿着借鉴来的项目，没费太大力气，在经历了短暂的休息和新一轮面试之后，运气很好地去了快手，开启了我的第二段实习。第二段实习是在快手一个很卷的部门，也是在那里我真正理解了什么叫 11.5。整体工作压力比较大，当然另一部分原因也是自己菜。前三个多月，我主要都在做一些小需求，熟悉业务、熟悉架构，中间还整出来过一个小事故，然后 MT 帮我背了锅。后来换了 MT，被调到组内重点发力的项目里，跟新的 MT 从零开始把框架搭了起来，也做出了比较显著的收益。从那之后，这个项目后续的迭代基本上都是我一个人在负责，支撑了它半年的发展。我也因此成了整个大部门里待得最久的实习生，前前后后干了快十个月。有了这些产出之后，秋招当然就没那么慌了。中小厂基本没投，八月底开始面，大厂基本都面了一到两轮。最难绷的应该还是腾讯，一周速通三面加 HR 面，结果最后因为部门没 HC 把我挂了。好在当时手里已经有其他 offer 了，所以整体也不算慌。于是后来就在学校爽躺了四个月，每天过着无所事事的美好生活。再后来去提前实习，也算是比较早地 landing 成功了。总结建议我自己的感受是：做到比思考重要，思考比努力更重要（虽然我自己大概也只做到了 “思考比努力更重要” 这一步）。早做打算、早立目标、长期坚持，整个过程会舒服很多。我并不是说短时间的努力或者冲刺不好，但提前开始的好处在于，它让我能在自己的兴趣上做更多事情，同时也没有耽误我的主要目标。整体来看，我的秋招节奏其实一直都非常佛系，或者说，我整个学习路线都是一种缓慢但稳定地向前推进的状态。几点建议： * * 第一段实习确实最难找，不要灰心，海投就完了。大中小厂都是厂，先进去 “偷” 个项目经验，比闭门造车强很多。 * * 多在网上搜集信息。知乎、牛客、论坛、小红书这些地方都可以多看，但不要看着看着把自己看焦虑了，心里还是要有一杆秤。 * * 学会包装，这点更不用多说。酥神就是最好的例子，@阿酥在 coding。 * * 运气真的是找实习里非常重要的一环。其次才是实力。不是说实力不重要，而是很多时候确实会有运气成分。毕竟我有朋友大一做完苍穹外卖就拿到了大厂实习，真的给我羡慕坏了。 * * AI first，这一点是我没做到的。我的 MT 去年五月份就跟我讲，以后的趋势一定是 AI，AI 会发展得很快。这个话我是听进去了，但没有真正落实到行动上，所以也算是完美错过了这一波 AI 神话。 * * 至于我现在对 AI 发展的看法，只能基于我实习时看到的情况简单聊一下，未必完全对，大家随便看看就好。目前组里是在全面聚焦 AI 提效相关的事情，比如用上 spec + sdd 的开发流程，让 AI 产出技术文档、让 AI 写代码。但即便加上这些约束之后，AI 生成的代码也还是处在一个 “不太能直接上线” 的状态。最重要的仍然是你怎么理解这个系统、怎么了解整个业务，只有这样你才能更好地操纵 AI 去写出合适的代码。AI 真正加速的，其实更多只是 “写代码” 这一部分的时间，而节省下来的时间又往往会转移成 CR 的时间。在一个复杂的后端业务场景里，AI 现在还是有很多不足的，当然也很期待它未来的发展。不过在排查问题、帮忙做杂事这些方面，它的效率提升确实非常明显。至于说现在应该怎么学 AI、怎么追上时代，我自己其实也只有一个比较模糊的方向。毕竟平时日常需求都已经打满了，确实也没空想那么多。最后，希望认识我的人看到之后不要直接 @ 我。总之感谢大家看了这么多废话，有问题可以问，摸鱼或者等 agent 写代码的时候我会回。