过关斩将得来的实习做的全是dirty work，怎么补救？

虽然我一直在强调要多刷实习，但是也有一些同学跟我说“零姐，我做的那些实习全是dirty work，压根写不上简历怎么办？”

有一些很反常识的点就是：即便是高大上的公司，你进去做实习生也可能做的都是打杂的活儿。

出现这种情况的原因多半是：

1.核心项目不敢丢给半生不熟的新人
核心项目特别是涉及商业化的内容，如果出错会影响mentor或者leader的kpi。

所以他们宁愿给实习生做一些老人不想干的、重复性高的、风险比较低的活，也不想为了你所谓的“成长”把核心工作丢给你、让自己承担丢饭碗的风险🥣。

2.实习生正在代替全职员工的执行工作
很多公司都在降本增效，每年我都能听到有同学跟我吐槽说她想去的岗位hc太少了。

那是因为原本招聘一个全职员工的成本，全部拆解分配给ai和实习生来干。所以进组后不但没有人派活给你、无法进入业务系统，反而你还要给ai打下手。

如果短期内跑不了路，该怎么把当前实习价值最大化？

1.沉淀出应对杂活的sop
比如标注数据、批量发布图文等等都属于“重复性强+不需要思考+没有成长性的工作”。

你可以在熟悉工作后的一两周内，在excel表上梳理成可复用的sop文档，让自己快速摆脱“打杂循环🔁”，向更有价值的任务迈进。

2.从琐碎的碎片中窥见业务全貌
同样都是实习，同样面试一个岗位，有的人能把自己之前的实习讲得金光闪耀，有的人只能平平淡淡地讲自己怎么拧螺丝的。

讲道理，同样是“收集业务数据复制粘贴”，如果你想萃取自己的业务价值，你可以往下思考：

👉🏻这些数据从哪来的？
这批数据是哪个部门哪个人提供的？
这些数据原始来源是什么？是系统自动生成，还是手动整理的？

👉🏻这些数据需要给谁看？
这份文档最终是给直属leader看、上级管理层，还是其它部门？
这份数据最后会拿来干嘛？是市场分析、产品优化、还是业务汇报？

👉🏻这些数据是怎么组织的？
这些数据是否按照同比/环比增长/kpi指标等有特定的计算逻辑？
这些数据是否有类似于gmv、cac等关键的获客指标？

当你把实际工作结合数据洞察、异常分析和解决思路一同上交给领导后，领导会发现你不只是一个复制粘贴的打杂工，而是拥有快速学习能力和解决问题能力的人。

3.在小事里多想一步
哪怕是领导在会议上多嘴提的一句“要是能有一份行业洞察报告就好了”，你也可以先思考“为什么领导需要这份报告？这份报告能解决领导什么问题？”然后再去查数据、搭建框架，和领导讨论他想要什么方向的数据、再一步步完善。

很多时候，想实干进入业务板块不是一张嘴说，而是先用行动让公司里的老人相信你有这样的能力，从而再让你一步步独立负责板块。