2026年,这几个AI技能让你的简历直接亮起来

#掌握什么AI技能,会为你的求职大大加分#

2026年,这几个AI技能让你的简历直接亮起来

现在找工作,简历上写"熟悉Office"已经没什么竞争力了,但写上这几个AI技能,面试官的眼神会不一样。

会用AI和真正用好AI,差距很大。知道怎么写提示词,让Claude、GPT输出你真正想要的结果,这个能力在运营、产品、内容岗位上已经是隐形门槛了。学习方法也简单,多用多试,Anthropic和OpenAI官网都有免费的提示词指南。

不会写代码的人,现在借助Cursor、GitHub Copilot也能完成基础开发任务。会写代码的人用上这些工具,效率直接翻倍。技术岗位不会用AI辅助编程,已经开始落后了。

用Coze、Dify这类工具把多个AI能力串联起来,自动化处理重复性工作。这个技能在运营、市场、行政岗位上非常吃香,门槛不高但很实用。

基础内容创作、简单数据录入、初级客服这些岗位压力最大。但产品经理、算法工程师、AI训练师这类岗位需求反而在涨。

核心逻辑只有一条:不是AI取代你,是会用AI的人取代你。 趁现在多学一点,总没错。
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自我介绍以后开始拷问:项目:1,如何做到筛选视频困难样本的(只有这个答得有点曲折,也记不清项目里面是怎么做的了,其他答得还好的都记不清了,后面也知道了这个经历和公司业务内容强相关)八股:A。面试官说先从Python基础问起(问之前还确认了我用C还是用Python):1,Python里面可变对象跟不可变对象的一个区别,及其含义,以及模型训练当中怎么用2,Python里面可变对象包括什么,元组算不算可变对象3,对上一个的follow up:可变对象和不可变对象的本质区别?也即list能不能作为哈希表的key?(可能因为上一个问题答得隔靴搔痒没有切中面试官的心意)4,什么是全局解释器锁GIL,在这种情况下怎么进行多线程编程5,什么情况下会用多进程什么时候会用多线程6,多进程之间做并发的话怎么去做数据共享以及同步互斥(一开始自己回答了Lock,后来面试官提示是多线程之间做的并发,于是端上了Event和Semaphore Quene等)7,了解过Python装饰器的作用吗,在代码里面有没有用过,它的原理是什么8,Python在数据处理当中常见的性能优化手段9,10个T的视频数据浏(浏览数据或者点赞数据),想去统计这些数(每个视频的观看人数和点击人数)。这个东西用Python来写的话,会怎么去写(后续补充:在本地的机上面处理,而不是说用分布式那种那个来处理。10个T还不至于一定要上分布式)B,计网:1,HTTP跟HTTPS区别和联系C,数据库1,了解数据库事务吗,简单讲讲2,LEFT JOIN 和INNER JOIN的区别(但是本人对数据库实在不熟不知道有没有听错问啥……)D,大模型Transformer里面会用那个Flas Attention跟那个Paged Attention去优化,它们的那个区别跟那个原理是什么代码手撕:最长回文子串,不过是直接返回子串面试官看我补全代码以后捉了点bug就没说别的了,问了问时间复杂度以及有没有比动归更好的解法(此外我听过一个说法,说如果面试官直接问你hot100原题就是很想招你进来了,我不清楚)反问环节:1,这个实习岗位具体做什么?业务场景是什么?——主要围绕 TikTok 直播的音视频内容理解与标签体系建设。在连麦、试音等场景下,对内容进行识别后自动打玩法/分类/风格等标签。目标是提升标签质量(准确率/覆盖率等)并推动自动化。工作会包含线上推理服务与工程链路设计,配合策略/算法团队做模型与策略调优2,使用什么模型对数据打标签?开源还是闭源?——同时会做开源与闭源大模型的对比实验,效果好的方案会通过实验与切流获得更多流量。根据内容来看感觉这个应该是加了AI调用和提示词工程的python后端开发,整体更偏工程,也无怪乎大模型这块也就问了这么点btw喜茶的提拉米苏浓巧好喝
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昨天 17:55
门头沟学院 Java
Java 后端开发实习生(P2P 交易 & AI 方向)📌 写在前面1. 本次招聘是香港本地 local 实习,需要来线下实习2. 不带工作签证,所以需要是自带签证!!!(学生签,或者其他类型签证, )3. 女生优先,女生优先,女生优先4. 发送到邮件:********** ,邮件前缀:FIAT-INTERN: xxxxx5. linkedin:https://www.linkedin.com/jobs/view/4368966727/🚀 我们是谁?我们致力于构建全球领先的法币(Fiat)P2P 交易平台。在这里,你不仅能接触到支撑千万级交易额的高性能分布式架构,还能亲手参与 AI + Web3 的落地实践,用大模型赋能传统的交易导购与风控体系。📌 你将负责什么?作为核心团队的一员,你将参与 P2P 交易全链路的开发与优化:核心系统开发: 参与广告系统(盘口挂单)、订单系统(交易撮合与状态机)、用户系统(信用评估)的研发。申诉与风控: 负责申诉系统的流程自动化,确保交易的安全与公平。AI 工程化落地: 参与 P2P AI 导购助手的开发。利用 LLM(大模型)优化用户咨询、商品推荐及自动化纠纷预判。系统架构优化: 解决高并发场景下的数据一致性、分布式锁及系统延迟问题。🔍 我们在寻找这样的你技术基础(硬实力):Java 功底: 熟悉 Java 基础(多线程、JVM、集合类),对 Spring Boot / Spring Cloud 生态有一定了解。数据库: 熟练编写 SQL,了解 MySQL 索引优化,熟悉 Redis 等缓存技术。计算机基础: 扎实的数据结构、算法及网络协议(TCP/IP, HTTP)基础。加分项(如果你有,请务必告诉我们):AI 热情: 熟悉 LangChain、Prompt Engineering 或有对接 OpenAI/Anthropic API 的经验。金融/交易背景: 对区块链、P2P 交易或支付结算流程有浓厚兴趣或相关实践。中间件: 了解消息队列(RocketMQ/Kafka)或分布式事务处理。软素质:好奇心: 对新技术有极强的探索欲,能快速上手不熟悉的领域。责任感: 面对资金交易业务,保持严谨的代码习惯和对“生产环境”的敬畏心。🎁 你将获得什么?大牛导师: 1对1 导师制,带你从 0 到 1 深度参与生产级别代码的编写。实战场景: 真实的高并发、高可用金融级业务挑战。前沿视野: 站在 AI 与 Web3 的交汇点,探索 AI Agent 在复杂业务中的可能性。竞争力补贴: 提供行业竞争力的实习薪资,以及极具含金量的实习证明。
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