美团这轮校园招聘在招299个岗位，其中技术类122个、互联网42个、职能类28个、零售类17个。看起来是常规大厂招聘，但流程里有一个环节是很多人第一次遇到——AI面试。把它提前准备好，能省掉一轮重来。
第一步：网申，先想清楚投哪个方向
这一步在考什么：基本信息的完整度，以及你的方向和岗位是否对得上。
怎么做：职能分布里，渠道管理5个、战略与投资分析师4个、大模型应用算法工程师3个、AI数据开发工程师3个、AI全栈工程师3个、商户运营专员3个、城市大客户商务合作专员3个、大客户合作岗3个、AI产品经理3个；另外食杂零售管培生、商品品质管理岗、供应链管理岗各2个。先在这个列表里圈出两个以内的方向。
最容易卡住的点：广撒。岗位之间关联度不低，同时投三个以上方向，简历会被反复阅读但都留不下印象。
第二步：在线测评和笔试
这一步在考什么：行测能力加专业基础。
怎么做：题型通常包含言语理解、逻辑推理、资料分析、图形推理，部分岗位有计算类题目，也有限时要求。技术岗会考操作系统、数据库、Transformer自注意力机制、LoRA微调这类基础，配一道手撕代码，难度以中等题为主。
最容易卡住的点：以为行测不重要。它是最先筛人的一关，很多人在这一步被刷而不自知。
第三步：AI面试
这一步在考什么：自我介绍、行为面试、AI工具应用、情景模拟、逻辑思维。
怎么做：系统严格计时，每个问题通常60秒到3分钟。环境要安静、背景要干净，光线不足或背景杂乱会扣分。回答用STAR结构——情境、任务、行动、结果，结果尽量给数字。
最容易卡住的点：超时被系统打断，以及回答过于笼统。超过八成的岗位都设了这一环，别跳过准备。
第四步：业务面和HR终面
这一步在考什么：业务面的核心是你的简历；HR终面看的是岗位匹配度、职业规划、稳定性和薪资预期。
怎么做：把每段实习拆成背景、任务、动作、结果、收获五段，对提到的每一个数据都了然于胸。业务题常见的有：成交额同比下降怎么分析、怎么提升某个业务的市场份额、怎么衡量服务质量。回答时从用户、商家、平台三个角度拆，逻辑清晰比答案新颖重要。
轮次参考：常规岗位三轮，技术研发岗四到五轮，特殊项目可能到五到六轮，包含更高层级的面试。
最容易卡住的点：只背理论不结合项目。面试官非常喜欢追简历细节，也会质疑你的观点，抗压能力本身就在考察范围内。
第五步：offer与入职
这一步在考什么：这是等待期，考的是心态。
怎么做：面试通过后会进入审批环节，有时会出现通过面试但需要等待名额释放的情况，周期可能拉到几周。等待期继续投其他公司，不要空等。
最容易卡住的点：把等待当成结果，停下所有其他投递。
今天就能做的五件事
一、在技术类和职能类两个方向里各选一个岗位，读完JD。
二、找一套行测题限时做一遍，记录哪一类最慢。
三、把两段实习按STAR写成一页纸，每个结果配一个数字。
四、准备一个用AI工具提效的真实案例，说清解决了什么问题，而不是只说查资料。
五、想清楚反问要问什么，比如新人的培养体系、团队当前的核心业务挑战。
时间与岗位分布的补充
这轮校园招聘的岗位分布上，北京58个、上海与北京双城54个、北京与深圳45个是三个主要方向。批次上，标着校招的有199个、27届校招46个、秋招42个，春季还有专场批次。另有一批涉及海外城市的岗位，共18个，工作地在利雅得、科威特城、迪拜等地，投这类岗位要提前确认派驻周期。截止日期覆盖9档，最早2026年9月30日，最晚到2027年3月9日，跨度比一般企业长，春季还有专场批次。
历史薪资样本显示，算法方向硕士985在北京是23乘15.5，软件开发本科985是19乘15.5。数字只能作为量级参考，最终还要看当年的岗位盘子。