最近帮几个朋友改过简历，发现大家的简历普遍存在一些问题:技术栈简单罗列，不能友好的引导面试官的提问，并且体系混乱，岗位jd针对性不强项目多而杂或者是少且不精，重点不突出，没有明确的数据指标，或数据指标严重失真项目的选取过于陈旧化，仍然停留在数年前已经几乎人手一份的项目，差异性不足。针对发现的这些问题，我总结了一些针对 AI 应用开发岗的通用思路，分享给大家。一 . 整体结构怎么安排AI 应用岗介于算法和工程之间，简历结构建议：基本信息 → 教育背景→ 实习经历→项目经历 →技术栈 。项目经理往前放，原因很简单——HR 看简历平均 6 秒，先让他看到你经历过什么，有什么突出的差异化能力，建议放 ...

让我填高考排名分数就算了，还问我大学努不努力，有无acm 队我要真打acm 还有必要找这种中厂水面试经验吗不管了瞎填吧，那就面试会会你，看看面试官有多抽象

腾讯面试这个状态是啥意思

我认为实习的产出有以下几个部分构成，日常工作安排，协助mentor进行需求开发，阅读相关业务文档。产出的唯一原则就是：你学到了，就是自己的，就可以写到自己的实习经历上面。从接口调试、数据库优化到参与业务逻辑落地，每一行代码、每一次 bug 修复都是实打实的积累。不虚构项目、不夸大成果，靠真实能力立足，踏实比光鲜更重要。#你的实习产出是真实的还是包装的？#