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 ...

就是觉得好漂亮，可能是配色？

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

从整体来看，这一轮面试覆盖面非常广，但并不杂乱，反而体现出一个非常清晰的用人标准：工程基础 + 系统理解 + 代码能力 + 安全意识。题目横跨网络、操作系统、数据库、数据结构、C++语言特性以及系统设计，典型地体现了大厂基础面试的特点——不追求特别偏门的知识，而是反复验证你是否具备扎实的“计算机底层能力”。本文不对具体题目做答案展开，而是从“题目结构”和“准备方法”两个维度进行拆解。一、面试题目结构拆解1. 网络与安全（高频核心模块）涉及题目：HTTP 与 HTTPS 区别及 TLS 握手流程打开网页全过程常见网络安全漏洞与防护加密算法与 RSA 原理这一部分的核心不是记忆协议细节，而是理解三...