从被拒150次到斩获腾讯offer：一个985废物的AI求职翻身仗

大家好，我是王某，某985计算机专业，机器学习方向。

看到这你可能会想：985还找不到工作？装什么弱者啊。

但真相是——今年AI行业的秋招，卷到你无法想象。

那段被暴击的日子

9月开学，我信心满满地开始投简历。

985学历 + AI方向 + 两段大厂实习，我觉得拿几个offer应该不难。

结果，现实狠狠给了我一耳光。

投了150份简历，只收到12个面试通知，命中率不到10%。更惨的是，这12个面试里：5个一面就挂了，4个二面被刷，2个三面凉凉，1个拿到了外包offer，月薪12K。

看着身边的同学：双非本科的室友拿了字节、阿里、百度三个offer；同实验室的小张签了商汤，30K起；平时打游戏的老王都拿到了华为AI Lab的offer。

我开始怀疑人生：985的牌子，在AI这个赛道上，已经不值钱了吗？

那次致命的面试

最让我破防的，是腾讯AI Lab的三面。

技术面我答得很好，算法题全做出来了，项目经历也讲得很清楚。三面是部门老大，聊了40分钟，氛围特别好。

最后他问我：“你有什么问题想问我吗？”

我脑子里准备的是：“部门的技术栈是什么？”“团队规模多大？”但临时改口问：“请问贵部门的发展方向是什么？”

面试官愣了一下，简单说了几句就结束了。

一周后，我收到了感谢信。

后来在脉脉上看到，拿到offer的候选人在三面时问了“团队在大模型时代最大的挑战是什么”，聊了半小时，当场给了口头offer。

我懂了——我输在了最后5分钟的反问环节。

第一，简历要针对性优化。 AI行业的JD，不同公司侧重点完全不同：字节看重工程能力，阿里看重业务理解，商汤看重算法创新。一份简历投所有公司？在AI赛道等于自杀。

第二，面试反问环节是决胜点。 有候选人技术面表现一般，但最后问了面试官对大模型落地挑战的看法，聊了20分钟后拿到了机会。

『泡泡小程序AiCV简历王』的工具。

抱着怀疑的态度试了一下

说实话，我一开始是不信的。985的我，还需要工具？我缺的是工具吗？

但那天晚上失眠到凌晨3点，我想：反正死马当活马医吧。

我上传简历，粘贴了字节AI Lab的JD。10秒后，AI给出了优化报告：

· 关键词匹配度：62分（不及格！）
· 缺失关键词：分布式训练、模型压缩、ONNX、TensorRT
· 内容问题：项目经历缺少数据支撑

AI自动优化的效果让我震惊：

原版： “负责推荐算法优化，提升了模型效果”

优化后： “主导推荐系统召回层优化，基于双塔模型（BERT + Faiss）重构召回策略，使召回准确率从68%提升至82%（+14pp），推理延迟从120ms降至35ms（降幅71%），支撑日均5000万次推荐请求，CTR提升23%”

AI不仅加上了数据，还补全了技术细节，而且这些技术栈全都是字节JD里要求的！

更惊喜的还在后面

7天后的奇迹

用AI优化后的简历，我重新投了30家公司。这次没有海投，而是：

每个公司单独定制简历
针对不同方向调整项目重点
确保关键词匹配度80%以上

7天后，收到14个面试通知，命中率47%！

面试过程更是神奇：

字节三面，我问了“大模型时代的挑战”，跟面试官聊了25分钟，从技术聊到产品再到商业化。面试官说：“你的思考很有深度，我们部门就需要这样的人。”当场给了口头offer。

腾讯AI Lab，我问了“团队在多模态大模型方向的布局”，面试官眼睛一亮，探讨了20分钟，还问我愿不愿意做这个方向。一周后，offer到手。

最终在腾讯AI Lab（SSP，32K * 16）和字节AI Lab之间选择了腾讯。

写在最后

回头看这3个月，我最大的感悟是：

在AI这个极度内卷的赛道，“优秀”已经不够了，你需要“精准展示你的优秀”。

简历不是流水账，是你的“商业计划书”。面试不是考试，是“价值交换”。

985的学历是门票，但真正让你拿到offer的，是你展示价值的能力。

如果你也在找AI方向的工作，投了很多简历却石沉大海，面试反问环节不知道说什么——

人总要撞几次南墙，才知道找梯子。

现在秋招还没结束，#你怎么看待AI面试# #聊聊我眼中的AI# #秋招，不懂就问# #AI了，我在打一种很新的工# 冲！
#牛客AI配图神器#