米子内推

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 ...

是简历有问题吗

现在还是 0offer 也面了几家了 好多一面就挂 大部分简历直接挂 有啥建议吗

我看过一些面试反馈，有一个比较典型的现象：👉 有些人一面没问题，但到了二面，很快就被问住了而且往往不是不会，而是：👉 讲不深、讲不透、讲不下去二面和一面最大的区别在于：👉 不再考“你知道什么”，而是在看：👉 你做过的东西，能不能经得起推敲1️⃣ 项目不再是“讲”，而是“被拆”很多人准备项目的方式是：我做了什么用了什么技术达到了什么效果这些在一面是够用的。但二面通常会直接往下问：👉 细节比如：这个优化你为什么会想到？当时有没有其他方案？为什么不用？如果场景变化，这个方案还成立吗？有没有什么可以继续优化的地方？这类问题的核心不是难，而是：👉 你有没有真正思考过你做的东西很多人卡在这里的...