简历上需要体现你的AI能力

2026年招聘最多的就是AI工程师,面试问的最多的也是“AI相关”;

91% 的公司用 AI 筛简历,85% 的简历都提到了 AI。但问题是:大部分人写的 AI 能力,机器看了没用,人看了也没用。

来看看你的简历在哪个段位👇:

青铜段位:列工具名(0分)

技能:熟练使用 ChatGPT、Cursor、Midjourney

这等于在说"我会上网"。面试官每天看 50 份简历,30 份都这么写。工具名不是能力,使用场景才是。

白银段位:写了使用场景(60分)

使用 Claude API 进行代码 Review,辅助日常开发

比青铜好一点,至少知道用在哪了。但还是没有说清楚"你做了什么决策""产生了什么效果"。

王者段位:场景 + 决策 + 量化结果(100分)

基于 Claude API 搭建团队代码 Review 自动化工具,设计了针对安全漏洞、性能问题、逻辑错误的三级检测 Prompt,覆盖 3 个项目组的日常提交,代码 Review 效率提升 40%,上线后拦截了 2 个潜在的 SQL 注入风险

看到区别了吗?同样是"用了 Claude API",王者段位多了三个东西:

  1. 你做了什么决策:设计了三级检测 Prompt
  2. 影响范围:覆盖 3 个项目组
  3. 量化结果:效率提升 40%,拦截 2 个安全风险

万能改写公式

青铜:熟练使用 [工具名]
 ↓ 加场景
白银:使用 [工具名] 进行 [场景]
 ↓ 加决策+量化
王者:基于 [工具] 实现 [具体方案],通过 [你做的关键决策],达成 [量化结果]

附上一张简历模版供参考(AI生成的),祝大家投递顺利、面试顺利、一切都顺利! alt alt

#简历上如何体现你的“AI”能力?#
全部评论
是的,需要提现
点赞 回复 分享
发布于 04-26 21:23 北京
点赞 回复 分享
发布于 04-24 10:09 湖北

相关推荐

不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 17:45
本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo;这次面的是AI岗一面前我以为:背完八股 + 把项目讲清楚,应该能稳过。0-5 min:自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的,痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min:项目深挖(开始崩)- Q1:你的法律文档总共多少?切了多少个 chunk?- 我:约 500 份 PDF,5 万个 chunk- Q2:500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk?平均每份 100 个 chunk,你切片粒度是多少?- 我:512 token- Q3:法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义,你的切片会不会把它切散?- 我:(沉默 5 秒)……应该会- Q4:那你怎么解决?- 我:我可以加一个 metadata……(开始编)❌ 第一次崩:切片粒度没考虑业务语义。20-35 min:评测体系(继续崩)- Q:你怎么知道你的 RAG 有效?- 我:我用 Recall@5……- Q:评测集多少条?怎么构造的?- 我:100 条,我手工标注的- Q:100 条够吗?分布怎么样?- 我:分布……我没分- Q:那你的 Recall@5 是 0.81,你怎么知道这个数字是好是坏?baseline 是什么?- 我:(沉默 10 秒)❌ 第二次崩:没有 baseline,没分布分析,纯靠"看起来还行"。35-55 min:Agent 部分(彻底崩)- Q:你的 Agent demo 用了几个工具?- 我:3 个,搜索、计算器、文档查询- Q:当用户问一个问题,你的 Agent 怎么决定调哪个工具?- 我:用 ReAct,让模型自己决定- Q:模型决策错了怎么办?- 我:我加了个 reflection……- Q:reflection 失败 3 次后怎么处理?- 我:(沉默 15 秒)……我没想过❌ 第三次崩:异常路径完全没设计。55-65 min:业务理解 + 反问- Q:你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么?- 我:算力?数据?- Q:你看过哪些字节最近发的 AI 产品?- 我:豆包、扣子……- Q:扣子是 Agent 平台还是工作流平台?- 我:(再次沉默)❌ 第四次崩:对面试公司业务一无所知。
牛客41664080...:切片粒度问得好
面试官拷打AI项目都会问...
点赞 评论 收藏
分享
04-12 21:45
门头沟学院 Java
感觉面完人都通透了,还是太菜了,下去沉淀一下1.可以挑一个最近觉得挑战比较大的项目展开介绍一下吗?2.Agent内部具体的实现可以再详细介绍一下吗?3.MCP是把自然语言转成预置查询类的工具吗?4.操作内部平台时,工具会去操作吗?5.系统测试完成后,准确率怎么评估?6.用20%数据作为测试集,是模型跑case后人工评判准确率吗?7.如何对答案进行轨迹级评分?8.目前系统的准确率是多少?9.项目后续继续优化的话,有哪些优化思路?10.现在系统最核心的问题是并发问题吗?11.准确率还有提升空间吗?12.模型输出不符合预期时,prompt会有问题吗?会调prompt吗?13.有考虑过做SFT和强化学习吗?14.目前RAG具体的实现是怎么样的?15.如果用Redis的缓存,会在哪个阶段去做?16.Redis为什么在高并发情况下表现得比较好?17.什么场景下会用多线程?18.RAG作为知识库检索,和把知识库放到ES上让模型调用MCP接口有什么区别?19.若自己实现包含ES检索和向量检索的搜索接口,和RAG有什么区别?20.Redis和MySQL在使用场景上有哪些区别?21.B+树是怎么样的结构?22.B+树和红黑树的区别是什么?MySQL用红黑树效率会更好吗?23.1000万条数据用B+树存储,树的高度大概是多少?24.场景题,给定一个实时输入流(随时可能停,无法全量存储),如何等概率选取5条记录?25.手撕:两个有序数组,O(logN)求合并后第k大的数
查看25道真题和解析
点赞 评论 收藏
分享
评论
4
8
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务