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 ...

是简历有什么问题吗，求大佬指点要玉玉了

最近海投了不少，但是几乎没有约面的😢有没有大佬指点一下简历上的问题

1. 介绍一下你做过的一个项目2. 打分模型设计思路是什么打分模型本质上是在多个候选里做排序，重点不是绝对分值，而是相对顺序。设计时先要明确标签来源，如果是检索系统里的重排，一般可以来自人工相关性标注、点击日志、停留时长、复制行为、是否继续追问等；如果是生成答案质量打分，还会加入事实一致性、格式完整性、引用正确性这些目标。特征上通常会混合语义特征和业务特征，比如 query 向量、doc 向量、交叉编码器打分、文档时效性、来源可信度、标题匹配度。训练时常见有 pointwise、pairwise、listwise 三种。pointwise 简单，适合做基础版本；pairwise 更符合排序本质...