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，...

秋招0offer，估计简历有问题   

人生第一次主动投递简历，深受打击总共打招呼120，其中67个未读，34个已读不回，主动涌上来的5个字节和3个华为kpi，婉拒。最后11个投递简历，然后6个已读不回，2个询问实习时间后口头承诺约面，3个要了简历逗逗我然后没看。想问问该怎么办这是正常的嘛4.6。并非没人要，去手子了

现在找工作，不管是后端、算法还是运营，简历上不写点AI能力都不好意思投，但很多人写得太笼统，要么是“会用AI工具”，要么是“熟悉AI相关技术”，等于白写，HR根本不看！翻了一圈网友分享的干货，总结了几个实测有用的技巧。首先，千万别写空话！网友都在吐槽，“熟悉LLM、会用LangChain”这种话，等于没说，HR每天看几百份简历，根本没耐心猜你的能力。正确的写法是：问题→方案→结果，还要加可量化指标。比如你做过AI相关项目，别写“用AI做了知识库问答系统”，要写“利用RAG技术+LangChain搭建行业知识库问答系统，解决业务咨询效率低的问题，将咨询响应时间缩短60%，减少人工回复工作量30%...