AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

前言我在某互联网大厂做了2年技术面试官，平均每周面3-4个人，累计面试了300+位候选人。有一个现象让我印象深刻：很多候选人技术能力其实不错，但面试结束后我给出的评价是"不推荐"或"待定"。候选人可能永远不知道自己为什么被刷，因为HR只会说"综合考虑后……"。今天我把这些隐藏的扣分项全部公开，帮你避开那些"你不知道你不知道"的坑。原因1：自我介绍超过3分钟面试官的耐心比你想象的短得多。自我介绍超过3分钟，我已经开始走神了。我面过一个候选人，自我介绍讲了整整6分钟——从大学专业讲到研究生方向，再讲了3段实习经历的细节...