软件工程码动科技软件工程师实习报告

软件工程码动科技软件工程师实习报告一、摘要2023年7月3日至2023年9月17日，我在码动科技担任软件工程师实习生，负责智能推荐系统的算法优化与模块开发。通过参与项目迭代，我主导完成3个核心功能模块的编码与测试，使系统响应速度提升15%，日均处理用户请求量增长20万次。期间，我应用Python和Java进行数据处理，结合机器学习算法调整推荐模型，将用户点击率从12%提升至18%。通过版本控制工具管理代码库，累计提交代码137次，解决27个线上bug。实习中提炼的敏捷开发流程与自动化测试方案可直接应用于同类项目，验证了需求分析与性能监控对系统优化的关键作用。二、实习内容及过程2023年7月3日到9月17日，我在码动科技当软件工程师实习生，跟着团队做智能推荐系统。我的主要任务是优化算法，写代码，还有测试。刚开始的时候，我对业务逻辑不太熟，加上团队用的是敏捷开发，需求经常变，有点懵。比如有个个性化推荐模块，老板要求一周内上线，但数据清洗和特征工程就花了两三天，那会儿真是头大。为了赶进度，我学了Spark来并行处理数据，还用Jupyter快速验证算法效果，最后提前两天完成了任务，不过系统上线后，冷启动时间比预期长，我们调整了缓存策略才解决。我参与了3个核心模块的开发，分别是用户画像构建、实时推荐计算和离线模型更新。用Python写数据预处理脚本，处理了日均500万条用户行为日志，准确率从0.85提升到0.91。Java写的推荐服务，QPS从800提升到1200。我还负责写单元测试和集成测试，覆盖率从60%提高到85%，发现23个隐藏bug。团队用的技术栈挺新的，像Kafka做消息队列，Elasticsearch做搜索服务，刚开始上手挺费劲的。有一次调试线上问题，日志太杂看不懂，导师教我用ELK栈里的Beats工具直连采集，效率高多了。唯一有点不爽的是，部门培训机制不太完善，很多技术文档都是旧的，得自己找新版。而且我的岗位跟算法岗差了点，写代码多，算法研究少，感觉有点浪费我的专业背景。要是公司能多组织几次技术分享会，或者给我配个带教师傅，可能会更好。三、总结与体会这8周在码动科技的经历，让我对软件工程的理解从书本彻底变成了实践。7月3号刚来的时候，连Docker容器怎么用都发懵，现在独立部署服务、排查线上问题，感觉成长挺快的。参与的那个推荐系统项目，我负责的数据处理脚本直接拉低了整体延迟15%，虽然最后优化到10%，但看着监控面板上指标变好，心里挺有成就感的。这段经历让我明白，算法模型好没用，得结合工程实践才能落地，像高并发场景下的缓存穿透、分布式系统的数据一致性问题，光看书是学不深的。这次实习最大的改变是心态，以前写代码总觉得对就是对，错就改。现在明白，需求评审要反复沟通，写代码要考虑可维护性，测试要覆盖边界情况，这8周写了几百行代码，踩过的坑比大学四年加起来都多。比如有一次为了赶进度，没做充分测试就上线，结果遇到了奇怪的并发问题，花了两天才定位，那会儿真是压力山大，但也让我懂得了责任心的重要性。对职业规划来说，这次经历让我更坚定了想往后端架构方向走。实习中接触到的微服务拆分、消息队列解耦、数据库读写分离等，都是我大学里零散学过的，但实际项目里怎么权衡成本、性能、开发效率，完全是新知识。接下来打算系统学一下AWS、Azure这些云平台的服务，顺便考个AWSSysOps或Az400证书，感觉这些技能在求职市场挺有用的。行业趋势这块，感觉AI和大数据的应用越来越深，但很多公司基础架构做得还不到位，像我们那项目，为了跑算法模型，服务器资源申请花了快一周时间，拖慢了迭代速度。未来做技术，既要懂业务，还得会玩工具，不然容易被淘汰。这次实习让我看清了，光会写代码远远不够，还得懂点DevOps、懂点数据库调优，甚至要了解点硬件知识，这样才能真正把产品做起来。四、致谢在码动科技的这8周实习，收获挺多的。导师在项目上给了我不少指点，特别是那次推荐系统上线遇到冷启动问题，他带着我分析日志，教我怎么设计熔断和降级方案，印象特别深。同事们也挺帮忙的，技术问题讨论的时候，总能有人给我新的思路。学校里的指导老师，