本文都是来自真正拿到面试机会的人的经验。“到处都在说AI技能，但简历上到底怎么写才不会被当成空洞的热词？那些真正拿到面试的人，是怎么做的？”下面整理了来自多个成功者的回答，不是理论，是他们简历上真正用过的写法。方法一：写结果，不写工具一位朋友给出的建议很干脆：“拿到面试机会的简历，永远是结果导向的，而不是工具导向的。”对比一下：❌ “用ChatGPT优化工作流程”✅ “用AI自动化将报告生成时间缩短了60%”“工具几乎只是一个脚注，结果才是被注意到的部分。”另一位补充道：“与其说你做了Claude工具，不如展示它们做了什么——比如‘在X任务上节省了60%的时间’或‘自动处理了200多个查询’。...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

究极折磨，缓了三天才想起在牛客发布。

东方财富一面是否做过后端，用过哪些后端语言（我：做过一些，主用 Node.js（Express/Koa），也用过 Python 的 Flask，Java 的 Spring Boot 接触过但不深。数据库方面 MySQL 和 MongoDB 都用过，不过我的主方向还是前端，后端主要是配合项目开发。）nodejs、TypeScript、React 是否了解（我：都比较熟。React 一直在用，函数组件和 Hooks 是日常，Next.js 也用过。TypeScript 最近的项目都有引入，泛型、工具类型这些都常用。Node.js 除了写接口，还在项目里做过 SSR 和中间件封装。）前后端区别（我：...