简历精修，二哥编程星球的简历服务，让你投了就有面试-技术派

大家好，我是二哥呀。

每天都会收到很多球友的简历修改邮件，但说实话，令我满意的有不少，但 70% 都需要进行优化。在经过我细心的修改后，球友们也都能快速拿到面试机会，甚至 offer 的进程都加快了。

二哥精修简历的口碑

来，直接上证据。😄

1：简历优化后拿到唯品会、蚂蚁、阿里夸克和字节剪映

2：简历修改后提前批所有的大厂都过了，滴滴和腾讯也顺利走完了所有面

3：拿到快手面试并且顺利 OC

4：二哥改的简历线下招聘被夸了无数次

5：有球友改完简历就拿到了腾讯提前批的面试，还有双非的球友改完简历也拿到了腾讯的面试机会，对二哥的简历修改服务非常认可：

6：还有还有，看看球友对简历修改后的认可程度吧，这些球友的正向反馈都是无价的口碑。

看到这，就想找二哥精选简历的同学可以直接扫下面的优惠券（或者长按自动识别），星球目前定价 169 元/年，优惠完只需要 139 元，每天不到 0.38 元，绝对的超值。

星球目前已经 10700+ 人了，门票后续还会涨价到了 179 元/年，想上车的同学，请趁早。

虽然星球只有 100 多的门票，但帮助球友们拿到了包括【腾讯、阿里、蚂蚁、淘天、字节跳动、小红书、快手、京东、美团、华为、荣耀、拼多多、vivo、oppo、小米、携程、得物、深信服、传音控股、美的】等等各大公司的 offer。

还有非常多非常多。。。我就不一一晒了，能帮助到这么多同学，打心眼里觉得付出的这一切都值了。

阿基米德说过一句话，给我一个支点和杠杆，我能翘起整个地球。套用过来就是，100 多块钱买张星球的门票，我能帮你拿下该死的 offer，不管是互联网大厂，还是银行国企。

绝对物超所值，比你去培训班花几万块钱都值，真心话。

因为你远比你认知中的自己要更优秀，你只是缺一个学习路线，缺一个学习氛围，缺一个实战项目，缺一个简历修改，缺一个面经八股，缺一个点燃你学习激情的人。

而我和我的合伙人，完全能做到这一切。

二哥精修简历的细节

一年 365 天，我每天修改的简历至少在 10 份以上。如果碰到金三银四、金九银十，基本上就是 40 份朝上，所以早发过来早排队早修改。

不像其他人，修改一份简历要 200 以上，甚至 500 以上，我修改简历的前提条件只有一个，就是只要你是星球会员（目前优惠完仅需 139 元），就可以免费修改简历。

并且是不限次数，不限次数，直到改到我满意为止（注意是我，不是你，我的要求会比绝大多数 HR 甚至面试官都高）。

2024 年统计过，118 份简历，修改建议超过 10 万字，这是多么恐怖的一个概念。

注意，我修改简历是全方位的，不仅仅是基本信息、教育背景、专业技能、实习经历、项目经历、荣誉奖项，还会包括简历的排版、字体、颜色、行距、段距、对齐、关键字大小写等等细节。

其实能不能捞到面试机会，从发出简历的那一刻就决定了。但很多同学嘴上说重视简历，但行动上是完全不重视的，直到发出去的简历已读不回才意识到问题，来找二哥进行优化。

好的简历其实扫一眼就能感受出来，从基本信息到教育经历，就会让你忍不住想要立刻马上发面试邀请，排版首先就要简洁大方。

截止到目前，我累计至少看过 6000 份球友的简历，这可能还是保守数字，真的是“书读百遍其义自见”，我现在也被锻炼成成简历的“老中医”了。

光去年的修改简历，出好几本书是没问题的。

修改的多，就锻炼了一种能力，能快速对症下药，找出简历中亟需改善的地方，并给出针对性的建议。星球的小伙伴直接点击【简历修改】菜单就可以看望以往修改的简历信息。

很多球友在收到简历反馈后都能及时做出调整，每次收到球友们的感谢信，真的非常的开心，能帮大家解决问题，真的很有意义和成就感。

最近刚好是暑期实习+秋招，星球里最近也是收到了很多球友的简历，几乎每天都要花 3-4 个小时的时间在简历修改的服务上面。

但说句实在话，有些球友甚至还在用七八年前直聘导出的简历，看起来不能说考古气息扑面而来吧，至少会替球友感到一些些惋惜。

别划了呀，老掉牙的东西就别再用了。

当然了，也会遇到赏心悦目的简历，这时候也会忍不住为球友送上满满的祝福，祝福他前程似锦。基本信息 ok、教育背景 ok、项目经历 ok、荣誉证书 ok、专业技能 ok，完全不给挑毛病的机会（🤣）。

今天就给大家提供一份我觉得确实简洁大方的简历模板供大家参考。

①、基本信息中电话、邮箱、网站、党员、应届生、求职意向等信息都有。

②、教育背景中不仅给出了毕业时间、院校专业、GPA，还有荣誉奖项。

③、实习经历中也是根据自己所学的知识，以及公司的业务进行了一些优化。技术栈和业务紧密结合，并且给出了量化数据，以及 leader 的认可等关键信息。

④、专业技能也完全按照我之前的要求去写了。

如果你也需要二哥帮你修改简历，打造一份投了就有面试，亮瞎 HR 的简历，请扫下面的优惠券付费加入二哥的编程星球，已经有 10700+位球友加入了，所以别再犹豫了，价格已经从 99 元一路涨到了 169 元，我真的不希望你等到 179 元的时候再加入。

星球还有其他服务（比如说实战项目技术派、mydb、微服务 PmHub、派聪明 RAG 知识库、派简历、Agent+MCP 校招派、工作流 PaiAgent 等等），看看球友们对星球和二哥的口碑，应该能懂得星球的含金量。

专业技能一定要专业

我就随便挑一份简历的专业技能来说，大家看完后可以先感受一下有什么问题，然后我再来说说我的建议。

我先列一下我看到的问题点：

求职意向是 Java 后端，但把前端技术栈放在了最前面；
技术栈有一些已经过时了，却没有及时更新，比如说 JSP、Struts 等；
大多数技术栈的描写都是浮于表面，略显空洞，比如说了解 ElasticSearch，到底了解 ES 的哪些知识点呢？熟悉 Redis，到底熟悉 Redis 的哪一部分呢？
中英文两侧没有空格，大小写不规范，看起来乱糟糟的。

我推荐的写法是什么样子呢？无序列表+主题+掌握程度，如：

Java 基础：掌握 Java 基础知识，如集合框架、I/O 流、Stream 流、反射机制等，阅读过 HashMap 源码，了解其扩容机制；熟悉 Java 开发中常见的设计模式，如工厂模式、代理模式、单例模式等。
并发编程：熟练使用 Java 中的并发容器，如 ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList 等，对线程池、synchronized 关键字、 volatile 关键字、AQS、ThreadLocal 等有深入的理解。
JVM：熟悉 Java 虚拟机，对 JMM、GC 底层算法、常见垃圾回收器较为熟悉，熟练掌握 JVM 调优并能在工作中加以运用，对 Class 文件、类加载机制作过深入研究。
Redis：熟悉 Redis 的常见数据类型和应用场景，以及持久化、过期淘汰策略、分布式锁等特性，能够解决高并发下的缓存穿透、雪崩、击穿问题。

我把我修改过的，觉得非常不错的简历都放到星球这个【精选简历】的帖子里了，需要的可以戳链接直达。

我截图大家感受一下。

项目经历一定要扎实

同样先来看反面教材，对于下面这样的项目经历，大家看完后的直观感受是什么样子呢？

我说一下我看到的问题：只有项目的一些描述信息，却没有自己在这个项目中具体的表现，有点本末倒置的感觉。有一股从项目需求文档里直接 copy 出来的味道。

其实项目经历是非常非常重要的，现在不少面试官已经厌倦问八股了，比较实在且专业的面试官都会围绕着项目经验展开提问。

这块一般有几个考察点：

最后一家公司经历（大厂优先）
公司个数和每个公司的任职年限（稳定的优先）
项目复杂度
个人的贡献和成果

正确的项目经历包括这几部分:

项目概述（言简意赅）
个人职责（主要负责人还是协作方，负责哪些方面）
技术难点或者项目难点（这是面试官比较关心的）
成果业绩（数据量化）

我就直接拿二哥的原创开源项目技术派来展示吧，相信大家看完后就知道怎么去写了。

项目名称：技术派社区项目（2024.6-2025.2）

技术栈：Spring Boot、MyBatis-Plus、MySQL、Redis、ElasticSearch、RabbitMQ、MongoDB、Docker

项目描述：技术派是一个前后端分离的，面向互联网开发者的技术内容分享与交流平台，包括前端 PC 和管理后台。我们通过文章、教程、AI 助手等产品和服务，旨在打造一个激发开发者创作灵感，传播优质技术内容，陪伴开发者快速成长的技术社区。

在线地址：paicoding.com
GitHub 仓库（已有 2.9k 星标）：https://github.com/itwanger/paicoding

责任描述：作为核心研发人员，主要负责登录认证、消息通知、文章教程、AI 助手，以及管理后台的开发工作。

接入智谱 AI 大模型，实现智能划线评论功能，类似微信中的@元宝，用户可选中任意内容，@派聪明 AI 助手进行问答，系统将自动封装划线内容+用户评论+全文作为 prompt 供 LLM 作为上下文语料，从而实现 RAG 检索增强生成。
使用 FastExcel 实现 PUPV 数据的批量导出功能，500 万条数据导出仅需 1 秒，并结合自定义线程池+ CountDownLatch 进行并发处理，导出性能提升近 60 倍。
接入微信支付和支付宝支付，完成文章的付费阅读；并通过分布式锁+幂等来防止支付记录的重复写入和更新；在支付完成后会给作者发送邮件通知，给用户发送异步消息以解锁付费内容。
通过验证码和前端保持半长链接映射关系，当用户扫码关注公众号并输入验证码后，发起回调，识别用户信息并找到对应半长链接，实现系统自动登录；
集成本地缓存 Guava 和 Caffeine，有效提高服务的吞吐率，经实测在 2 核 4G 的情况下能达到 1200 QPS；
利用 AOP 切面技术，当系统收到新的消息时（如评论、点赞等），自动将这些消息发送至 Kafka 消息队列中。接着，通过消费者服务从 Kafka 中取出消息，并将其存储到 Redis 缓存中等待用户消费。
利用 RestHighLevelClient 接入 ElasticSearch 的全文搜索能力，支持关键词高亮、模糊查询及搜索自动补全关键字，检索效率提升了 60%，同时兼容 ES 未安装时继续走 MySQL 的查询逻辑。
通过 Redis 的 zset 实现用户活跃度排行，并通过幂等防止重复添加活跃度，通过 Spring 的 Event 和 Listenter 来触发活跃度更新。
通过先写 MySQL，再删除 Redis 的方案来保证高并发场景下文章标签的数据库缓存一致性。
基于 ThreadLocal 在登录校验拦截器中封装线程隔离的全局上下文，以便在线程内部存储用户信息，减少用户信息的数据库查询次数。
通过 Nginx 代理，将客户端请求转发到目标服务器的后端 API 接口，从而解决跨域问题；并配置 SSL 证书以保证 HTTPS 请求的安全性，配置动静分离以提升资源的加载速度，首页加载速度从 4 秒减少至不到 1 秒。