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 ...

小米oc了，但是在犹豫去不去。如果接受的话，小米正职待遇太差了，而且也不是互联网大厂，不确定这段经历对于秋招的背书有多大。算上餐补实习薪资5100，感觉太低了，并且岗位是中台开发，会干一些杂活，而且没有专门的mentor，和纯后端有一定区别。但是如果不接受的话，害怕接下来找不到好的offer，暑期0offer。图一是我简历上的项目和所学知识，图二是JD。实习的岗位不垂直，对秋招帮助大吗，该不该去，去了之后能胜任任务吗？

在boss上投简历，沟通和投出去的比例是12:1，是我简历不够好吗，还有什么能优化的地方

如果你最近在看AI岗位，很容易形成一种印象：大家好像都在训练模型、调效果、做应用。但其实当大模型真正接入业务之后，一个更棘手的问题开始浮出来：如果模型被攻击、被诱导、甚至被滥用，会发生什么？今天我们要说的AI安全算法工程师其实就在解决这件事。相比“把AI做得更强”，它更关注的是另一面——👉 如何让AI在复杂环境下，依然是可控的、可信的。一天一个AI岗位解析打破AI求职信息差，今天我们拆解的是AI安全算法工程师——Flow安全🧩 主要工作内容：让模型“不出事”如果只看岗位名称，很容易把它归到“算法岗”，但拆开JD会发现，它的工作重心其实有一个明显的转向——👉 用大模型能力，去解决安全问题，...