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简历上如何体现你的“AI”能力?

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通过具体描述问题→方案→结果、可量化指标、写明个人贡献...你有哪些窍门呢,分享一下>>
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AI产品面试复盘
最近在面试AI产品经理,记录一下这些天的真实经历。今早刚面完一家初创AI公司,面的时候还觉得聊得不错,结果聊到后面,面试官问我:你有做过Vibe Coding吗?我说做过。然后就开始疯狂追问,接着就是灾难式翻车。我习惯用录音来复盘,一边听一边恨泪写下这篇经验贴,希望能帮到后来人。🎯 Vibe Coding项目的讲法框架其实不复杂,就是经典的5步:背景 → 用户 → 问题 → 方案 → 结果下面每一步拆开讲。1️⃣ 背景:为什么做?❌ 错误示范:“因为我刚好在找工作,想有个项目经验,而且看别人没做过,所以就做了。”——说实话,我真的是这么想的,也真的这么说了。但面试官听完完全没有共鸣。✅ 正确思路:体现“用户驱动 + 行业认知”,讲清楚“发现问题 → 验证 → 解决”的闭环。正确说法:“我发现了一个很具体的问题XXX,验证了这个场景确实存在,所以做了这个项目。”2️⃣ 用户与问题:给谁用?解决什么?❌ 错误示范:“用户是XXX,这个产品能帮助他们XXX。”这种说法太笼统,没有层次感。✅ 正确思路:用户分层 + 优先级正确说法:“目标用户是XXX,核心特征是XXX,最核心的需求是XXX。这个产品能帮他们解决XXX问题。”3️⃣ 方案:怎么做?这是我的一个重大发现:面试官其实不太关心你具体怎么实现的,除非跟这份工作高度相关。他们更想听的是你有没有产品思维。❌ 错误示范:“先做了XXX,然后做了XXX,接着接了XXX接口,用了XXX架构……”技术细节讲太多,反而跑偏了。✅ 正确思路:讲清楚三层:输入 → 核心能力 → 输出先讲输入是什么,再讲产品的核心能力是什么,最后讲输出什么结果。面试官如果好奇能力是怎么实现的,会主动追问。他不问,你就别硬讲。4️⃣ 结果:项目的验证与闭环这个我翻车翻得很彻底。我的项目没有上线,没有用户数据。面试官一问,我直接答不上来。✅ 补救方案:即使没上线,也可以说做了初步验证:自测 + 小范围分发给朋友试用。所以强烈建议:项目能上线就尽量上线。哪怕界面很简陋,只要有用户数据,面试的时候就好讲很多。有了数据,你就可以说“根据用户反馈做了XX轮迭代”,闭环意识一下子就出来了。5️⃣ 表述逻辑要清晰,别自己搞断链条❌ 错误示范:“我觉得这个prompt效果挺好的……跑了几次效果都不错……就直接用了……但也没有数据验证……”复盘之后我才发现,这个逻辑链条是断的。正确的逻辑应该是:做了优化 → 有效果 → 验证过 → 确认好用我实际说的是:有效果 → 但其实没验证 → 不确定好不好✅ 正确说法:“从自测和使用体验来看,生成效果符合预期。下一步会补充数据验证。”这样既诚实,又体现了迭代意识。📌 总结如果做Vibe Coding是为了求职,一定要记住:尽量拿到用户数据,哪怕只是小范围试用。这样才能体现产品经理的闭环意识。另外,面试的时候一定要自信。就抱着“我的作品天下第一好”的心态去讲,语气要坚定。虽然咱也没做什么严格的验证,但demo嘛,逻辑合理就是好的。最后,如果有人知道好用的上线方式,求分享!🙏
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测试岗如何在简历上体现AI能力
测试岗位的简历,怎么写才能让面试官觉得“这个人具备岗位需要的AI能力”?不是写“熟悉大模型在测试领域的应用,能够使用AI提升测试效率”就完了。这篇文章直接给模板:专业技能怎么写、项目经历怎么写,照着改就行。一、专业技能板块在专业技能这一栏,你需要让面试官看到:你不只是知道AI,而是真的能在测试工作中用起来。可以参考以下写法:熟悉AI大模型在软件测试领域的落地应用,掌握AI辅助测试的全流程能力。能够使用大模型工具自动生成接口测试用例、功能测试用例、性能测试用例、异常场景测试用例以及测试数据,显著提升用例设计效率与覆盖率。熟练运用AI辅助需求分析、用例评审、缺陷分类、问题根因定位以及测试报告生成,有效降低重复性劳动。具备基于大模型构建测试辅助能力,能够优化自动化脚本生成、接口用例维护、测试数据构造等工作。了解大模型幻觉、安全性、合规性等测试方法,能够对AI产品进行功能与效果评估。掌握AI辅助测试工具的使用流程,具备将AI能力融入现有测试体系、推动测试智能化转型的实践经验。二、项目经历板块项目经历不能只写“做了什么”,要写“用AI解决了什么问题、带来了什么效果”。可以参考以下写法:负责项目中AI赋能测试方案的落地与执行,主导引入大模型提升整体测试效率。在需求阶段:通过AI对需求文档进行解析,自动提炼测试点、风险点与业务规则,辅助快速输出测试思路与测试范围。在测试设计阶段:使用大模型批量生成接口测试用例、边界值用例、异常场景用例,覆盖正常、异常、边界、参数非法等多类场景,大幅提高用例完整性与设计速度。同时,利用AI自动生成多样化测试数据,包括合法数据、非法数据、边界数据、压力测试数据,减少手工构造成本。在测试执行阶段:通过AI辅助生成接口自动化脚本,优化现有自动化用例,降低维护成本,提升脚本稳定性。借助AI对缺陷进行智能分类、优先级判定与原因分析,提高缺陷定位与复现效率。在测试总结阶段:使用AI自动汇总测试数据、生成测试报告与风险评估,提升总结输出效率。整体效果:通过AI赋能测试流程,有效缩短测试周期,提升测试质量与团队整体工作效率。三、总结测试岗写AI能力,核心就三句话:专业技能里写出你掌握了哪些AI辅助测试的能力项目经历里按“需求→设计→执行→总结”四个阶段写出具体应用最后补上效果(效率提升、周期缩短、质量提高)照着这个模板改,你的简历在测试岗里就是AI能力最突出的那一批。
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Vibe Coding项目怎么写进简历?
🚫 大多数人只写了一句废话很多人用Vibe Coding做了项目,到了写简历的时候,憋出来一句:“我用AI做了一个小程序。”然后就没有了。这句话写上去,基本等于没写。面试官看完,对你的能力没有任何印象。问题出在哪?不是Vibe Coding不行,是你不会写。面试官想看的,不是你“用了AI”这个事实,而是:你解决了什么问题、怎么推进的、拿到了什么结果。这篇文章不讲虚的,直接教你怎么把Vibe Coding项目写出含金量。✅ 第一步:先写项目解决了什么问题不要一上来就写技术栈,先把“需求”讲明白。问自己三个问题:👉 这个项目是给谁用的?👉 解决了什么痛点?👉 为什么值得做?对比一下:❌ 错误写法:用Vibe Coding做了一个记账小程序✅ 正确写法:针对个人记账流程繁琐、分类不清晰的问题,设计并开发一款轻量化记账小程序,帮助用户快速记录日常收支看出区别了吗?第一种写法只是陈述了一个事实。第二种写法有用户、有问题、有解决方案,产品感立刻就出来了。⚙️ 第二步:再写你是怎么把它做出来的很多人在这里又会写错,写成:“AI帮我生成了代码。”这句话的问题在于:AI是主语,你不是。简历里,你必须是主角,AI只是你手里的工具。正确的写法是:写你的动作——你做了什么来推动这个项目。可以写的动作包括:🔹 需求拆解🔹 功能优先级梳理🔹 页面搭建🔹 接口联调🔹 测试与优化对比一下:❌ 错误写法:AI帮我生成了记账小程序的代码✅ 正确写法:负责项目需求拆解与功能优先级梳理,完成记账录入、分类统计、账单展示等核心页面的设计与功能实现,并持续优化交互流程第二种写法的重点不是工具,而是你在主导项目。📊 第三步:最后补上结果项目写进简历,一定要有结果。没有结果的经历,看起来像没做完。结果可以写:🔹 功能完成度(完成了从0到1的开发)🔹 开发效率(将开发周期缩短了XX%)🔹 上线情况(已上线,日均使用XX次)🔹 实际价值(解决了XX问题)对比一下:❌ 错误写法:项目已上线✅ 正确写法:项目已完成从0到1开发,覆盖快速记账、分类管理、数据统计等核心功能,将单次记账操作步骤缩短至3步内,显著提升记账效率如果有数据,效果会更好:“将XX时间从X小时压缩到X分钟”“覆盖X个核心场景”“被X人实际使用”。📝 完整案例:改前 vs 改后❌ 原始写法(千万别这样写):用AI做了一个校园二手交易小程序。✅ 改写后:针对校园二手信息分散、交易效率低的问题,独立完成校园二手交易小程序的需求拆解与功能设计,负责发布商品、分类浏览、关键词搜索等核心模块的搭建与实现,完成项目从0到1开发,有效提升二手信息匹配效率。这条经历现在展示了:✨ 你发现了真实问题(校园二手信息分散)✨ 你主导了项目(需求拆解、功能设计、核心模块实现)✨ 你拿到了结果(从0到1、提升了效率)🎯 总结:Vibe Coding项目写进简历的三步公式解决了什么问题 + 你做了什么 + 拿到了什么结果🔹 第一步:不要只写功能,要写“给谁用、解决什么”🔹 第二步:不要写“AI帮我”,要写你的动作🔹 第三步:不要空着,哪怕写“从0到1”也比不写好💡 最后一句写完这个项目描述之后,问自己一个问题:如果删掉“AI”两个字,这条经历还成立吗?如果答案是“不成立了”——说明你写的是“AI做了什么”,而不是“你做了什么”。如果答案是“依然成立”——恭喜你,这条经历写对了。因为面试官想看到的,从来不是你会用AI,而是你会用任何工具把事情做成。
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04-22 17:40
门头沟学院 Java
为面大厂简历狂吹但面试现原形
之前投过一次大厂Agent开发岗,因为太久没有面了想着不管了,简历上能怎么吹牛怎么吹,先过了初筛再说,所以简历上写得挺唬人的——“精通Agent架构设计”“主导过高复杂度AI项目落地”“深度优化过记忆管理和工具调用机制”。说实话,当时就是照着招聘JD上的关键词往上堆,觉得先把面试机会拿到再说。结果简历真过了。面试官是个技术负责人,上来没让我做自我介绍,直接翻开简历,问了一个特别具体的问题:“你之前做的Agent,ReAct框架里Thought和Action的循环是怎么终止的?遇到过解析异常的情况吗?”我其实只是看过ReAct的论文摘要,真正写代码的时候用的是LangChain的现成链,根本没想过终止条件这种事。我硬着头皮说“设了一个最大迭代次数”,他说那如果中途解析失败呢?我答不上来。他又问了一个:“你简历里写优化过长期记忆,向量数据库的分片和索引重建是怎么做的?”我其实连分片是什么都没真正碰过,用的是托管版的向量库,全自动的。我说“这块是托管服务处理的”,他看了我一眼,那个眼神我现在都记得——不是愤怒,是那种“你这简历也敢这么写”的平静。后面还有几个问题,关于工具调用的依赖解析、循环检测、异常恢复,我一个都答不上来,真的不会。我简历上写的那些“精通”“实现”“优化”,其实都是把官方文档的示例代码跑通了一遍,连生产环境都没上过。面试大概持续了二十分钟就结束了,比预想中短得多。面试官最后说了句“那你回去等通知吧”,语气很平淡,我也知道不会有后续了。出来的时候挺难受的,但不是因为被拒,而是因为整个过程太被动了——人家问什么我都接不住,简历上写的那些东西,一问到细节就全塌了。后来我把简历改得很老实,该写“了解”的写了解,该删的删。也是长教训了,写得天花乱坠没有用,人家问三个细节就原形毕露了。
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反正公司的“AI能力”很好的体现了
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