能写进简历的 AI 项目长啥样?

牛友们注意了,能写进简历的 AI 项目,至少得满足这三点:
第一,有明确的任务场景和输入输出
第二,系统可自动运行,无需人力维护
第三,解决了某个实际问题
很多人做了个小 AI demo,就急着在简历上写 “主导某某 Agent 系统”,结果一面聊下来,项目既不成型、跑不通,更谈不上闭环。我招人看项目经历时就遇到过这种情况:有个同学写了 “多轮对话 Agent 系统”,但被问到 “系统在哪用?触发条件是什么?对话上下文怎么保存?Agent 之间怎么分配任务?” 时完全答不上来 —— 其实这个系统就一段 prompt,用户每次都要手动输入一串命令,根本没有完整流程,更谈不上调度。
反过来,另一个看起来没那么 “技术炫酷” 的项目反而更亮眼:一个 AI 写 OKR 的小工具。针对公司每季度填 OKR 的需求,这位同学写了个不到 200 行代码的小服务,只需上传本季度的工作内容,就能自动拆分为多个目标,还能输出三种版本(自我驱动、结果导向、量化可追踪),甚至支持风格转换(偏运营、偏产品、偏技术),能跑、能用、还能灵活修改。
显然后者更值得写进简历。真正有价值的 AI 项目,不在于你集成了多少模型、用了多少工具,而在于你是否跑通了完整任务流程,交付了一个能解决实际问题的系统 —— 工具可以借鉴,但核心逻辑必须是自己琢磨出来的。 #推荐一个值得做的AI项目#
全部评论
从0开始来得及吗
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发布于 今天 16:27 四川
实用性最重要
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发布于 今天 16:27 北京
同意,能闭环才是真项目
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发布于 今天 16:27 山东

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今天 13:01
已编辑
门头沟学院 Java
技术栈:Python+go(有两段后端实习)一面:首先是实习做的项目相关:- 为什么引入父子索引,为什么引入BM25,比例是怎样的,具体流程是什么,有没有rerank- rerank后返回几个块,有没有做一些验证- rerank后的topk截断是怎么做的,为什么是这个值,有没有其他方案- 讲一下上下文工程,记忆是怎么做的- 问实习做的后端项目的问题- 分布式令牌桶限流讲一下,漏桶讲一下,滑动窗口算法限流讲一下,如果用滑动窗口结构体会包含什么字段,滑动窗口和令牌桶相比有什么确定,用redis的什么数据结构实现- 问自己做的项目,lru讲一下- 布隆过滤器讲一下- 索引失效的情况(MySQL八股有点忘了,只讲出来两个,被追问了)- like会不会失效- MySQL事物隔离一致性讲一下- mvcc细说,详细追问,问你这种情况会创造几个readview- MySQL锁讲一下手撕:我说我最近实习,很久没刷过题了,出了一道反转链表二面:全是agent,rag相关的,项目相关的,不涉及后端细问rag项目- 如何评测的,有哪些纬度,那些指标- 数据集包括什么- 如果让你对相关度,回答的效果做一些优化,你有什么思路,有没有什么更体系化的思路建设- 如果设计一个数据处理的场景,你会怎么做,比方说有一千条数据,需要求和,你怎么做处理- rag性能如何提升- 你的上下文怎么处理的,有什么优化思路- 长短记忆之间怎么做协同呢- 你有什么思路去对你的agent做优化,让他更智能呢(我感觉这个问题太泛了 不知道具体在问什么,我回答主要针对工程遇到的问题做优化)手撕: 全排列(a了)反问:可能有三面 or hr面业务是做一些内部agent工具和平台技术栈(Python+内部框架)
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