飞鸽出海我是2027届的毕业生，在这个实习在2026年夏天开始，总共12周。但是，我很多同学投了几百份简历，一份回信都没有。TikTok的实习很重要。因为他们给转正机会很大方，对国际学生的身份问题也友好。我必须抓住这个机会。
PART.01 转机，在深刻复盘之后！
很多人都说我运气好。只有我自己知道，我之前也经历过一段很糟糕的时间。我把那段时间叫做我的“至暗时刻”。简历投出去，就像掉进黑洞，一点回音都没有。每天检查邮箱，里面什么都没有。我开始怀疑自己。我是不是真的不行？网上到处都是“求职寒冬”的帖子。我看了之后，对未来更没方向了。
焦虑解决不了问题。我知道这个道理。如果今年找不到实习，明年找全职工作会更难。我一次次投简历失败。这让我明白了一件事。我一个人瞎搞是不行的。我需要专业的人来帮我。
这时候，我找到了“直通硅谷”。他们就像一盏灯，让我在十字路口找到了路。
机器学习工程师的岗位是变多了。但是，公司招人的标准一点没降。直通硅谷的老师看了我的简历。他告诉我，我的学校背景还行，基础知识也可以。但我的简历写得太像学生作业了。企业现在不想招学生。他们想招的是能直接干活的“预备工程师”。想要拿到OFFER，我的项目、面试能力和对业务的理解，都得重新弄。
于是，我开始在导师的帮助下改简历上的项目。我们不再只说“我把模型的准确率提高了多少”。这种话面试官听腻了。我们开始用业务指标说话。
举个例子，我以前简历上是这么写的：
- “搭建了一个电影推荐模型，提高了预测准确率。”
这句话太空了。面试官看不出你做了什么有价值的事。后来，在导师的指导下，我改成了这样：
- “优化了推荐系统的召回层。我用了一个新的深度学习模型。这个改变让用户平均停留时长增加了15%。而且，曝光点击率也高了8%。”
你看，后面这种写法就不一样了。它直接说明了我的工作给业务带来了什么好处。公司的老板只关心这些。
除了改写旧项目，导师还带我做了一个全新的工业级项目。这个项目不是学校里那种小打小闹的作业。它是一个完整的系统，有真实的数据，也要考虑实际应用中的各种问题。比如服务器的成本，系统的反应速度等等。做完这个项目，我的简历终于看起来不那么学生气了。它有了“工业气质”。
PART.02 激动，终于进入了面试轮！
我的简历改好了。1V1导师和顾问老师帮我看了好几遍。每个字都帮我抠过。正好那时候是九月份。各大公司开始集中放出明年夏天的实习岗位。机会来了。
以前我自己找岗位，很浪费时间。我要开很多个网站，比如LinkedIn、Indeed，还有每个公司的招聘官网。信息很乱，我看得眼花。一天下来，投不了几份简历，人还特别累。
但是，直通硅谷有一个叫“留学生海投网”的工具。这个工具帮了我大忙。他们会根据我的专业和求职方向，每天把合适的岗位整理好，发一封邮件给我。我只要打开邮箱，看一眼岗位列表，点几下鼠标就能投递。
这个方法节省了我找岗位和筛选信息的时间。让我可以专心准备面试。而且，我也不会漏掉一些重要的公司岗位。
今年开放MLE实习的公司不少。我就抓住机会，把所有能投的公司都投了一遍。没过多久，我的邮箱开始收到回信了。Adobe、TikTok、Sensata、Pinterest、Intuit。这些公司都给了我面试机会。
收到面试通知的那一刻，我心情很复杂。当然很激动，也很兴奋。但马上又开始紧张。这些都是大公司。面试会很难吧？我没什么面试经验，能行吗？他们会问什么问题？我该从哪里开始准备？
说实话，我当时对面试是完全没谱的。幸好直通硅谷的老师很专业。他们帮我找了很多面试经验分享，也就是“面经”。还帮我整理了这些公司最高频率出现的面试题。他们教我怎么跟HR打电话。比如，可以在电话里问问面试有几轮，每一轮大概会考察什么方向。这样就能提前准备。
更重要的是，他们给我安排了1V1的模拟面试。给我做模拟面试的导师，就是我要面试的那个方向的资深工程师。他们会完全模仿真实面试的流程和压力，来对我进行训练。
PART.03 高压模拟，实战超常发挥！
直通硅谷的1v1模拟面试，我觉得是整个计划里最有用的一部分。它不是随便找个人跟你聊聊天。它是根据你马上要面试的公司、岗位，甚至面试的轮次，来安排最合适的导师。整个过程，就是要做到和真实面试一模一样。
老师跟我说，只有在真实一样的压力下，才能看出你是真懂还是假懂。有些知识点，你以为自己会了。但一紧张，可能就说不清楚了，或者代码就写错了。在导师的模拟面试里，我把所有环节都练了一遍。包括算法题、系统设计题、深挖项目经历，还有行为面试。
导师跟我反复说一句话：“不要把你的第一次‘出声思考’和第一次‘高压写代码’留给真正的面试官。” 这句话我记住了。
我记得我的第一次模拟面试。当时我紧张得手心都是汗。导师给我出了一道中等难度的算法题。我在脑子里想出了思路。但是我没法清晰地讲出来。代码也写得乱七八糟。扮演面试官的导师，语气很温和，但会一直追问细节。那种压力让我大脑空白。
每次模拟面试结束后，才是学习的重点。我会拿到面试的录屏。然后对着导师给我的反馈，一句一句地分析。我哪里说得不好？哪个问题没回答到点子上？然后我会结合找到的面经，把回答的话术重新整理、总结。
比如，系统设计题。我一开始的回答，就是把一堆技术名词说出来。导师会直接打断我，问：“你为什么要用这个技术？你选它，放弃了另一个技术，是怎么考虑的？你设计的系统，一秒钟要处理多少请求？根据这个请求量，你的数据库要怎么选？” 这些问题，逼着我把每个技术选择背后的原因都想清楚。
就这样，我前前后后进行好多次模拟。有专门练算法的，有专门练系统设计的。因为练得多了，当我真的坐在TikTok面试官面前时，我一点也不紧张了。
TikTok的终面面试官，问了我一个问题。他说：“你讲一下，大语言模型（LLM）在推荐系统里可以怎么用？”
这个问题很前沿。如果我没准备，我可能只能讲几句概念。但是，因为我准备过，而且有导师指导。我立刻就把我那个工业级项目拿出来当例子。我按照之前导师教我的思路，一步一步地回答。
这是我的回答步骤：
- 先讲整体的系统架构。 我告诉面试官，可以把LLM用在现有的推荐模型里，用来生成更精准的用户和物品的特征。比如，用户的评论、物品的详细描述，这些文字信息，LLM处理起来效果很好。
- 然后讲具体的特征工程。 我解释了怎么把LLM生成的文本特征，和我项目里已有的其他特征结合起来，一起喂给模型训练。我还提到了这样做可能遇到的问题，比如特征维度太高怎么办。
- 最后讲线上服务的挑战。 我说，用LLM会增加计算成本，也会影响推荐结果返回的速度。所以我们需要做一些取舍。比如，可以用一个简化版的模型，或者用一些工程手段来加速计算。
我的回答很有条理。而且每个点都结合了我的具体项目。面试官听得很认真。他还和我讨论了几个技术细节。那时候，我就感觉这次面试应该没问题了。
面试结束后一个星期，HR就打电话给我，发了OFFER。
PART.04 OFFER，不是结束!
现在，TikTok的实习OFFER就在我手里。它不只是一份录用通知。它证明了我这几个月的努力没有白费。
几个月前，我还在为找不到实习而焦虑。现在，我已经能从容地面对大公司的面试。我不再是一个只会写作业的学生。我成了一个知道怎么用技术去帮公司解决问题、创造价值的准工程师。
我很感谢直通硅谷的老师们。他们帮我打破了“学生思维”。又帮我一点点建立起工业界需要的能力。他们不光教我怎么通过面试。更重要的是，他们教我怎么像一个真正的工程师那样去思考。
拿到一个OFFER不是终点。它是一个新的起点。我的职业生涯才刚刚开始。接下来，我会继续和直通硅谷的老师合作。我们会为毕业后的全职工作，做一个更长远的规划。我的目标是拿到更多好公司的OFFER。开启一个更宽广的职业生涯。
