大厂 Leader 的面试 SKILL 与 3 条求职建议
作者分享了大厂 Leader 将面试准备工程化的经验:利用 AI SKILL 自动解析简历并生成项目深挖、基础、算法及 AI Coding 四类题目,从而将个人精力从重复执行转移至核心判断与补课上。文章指出该方法虽然将准备时间优化至 20 分钟,但对面试官的追问能力和知识广度提出了更高要求。最后,作者针对暑期实习招聘给出了三条建议:把握窗口期赶早不赶晚、切忌盲目试水以免留下负面记录、以及技术为本需适当展示亮点。
作者分享了大厂 Leader 将面试准备工程化的经验:利用 AI SKILL 自动解析简历并生成项目深挖、基础、算法及 AI Coding 四类题目,从而将个人精力从重复执行转移至核心判断与补课上。文章指出该方法虽然将准备时间优化至 20 分钟,但对面试官的追问能力和知识广度提出了更高要求。最后,作者针对暑期实习招聘给出了三条建议:把握窗口期赶早不赶晚、切忌盲目试水以免留下负面记录、以及技术为本需适当展示亮点。
文章详细分享了AI辅助面试准备的工程化流程与深刻洞察,逻辑清晰且紧贴当前求职时效,对面试官和候选人均有极高的实操参考价值。
文章针对面试、答辩或演讲中 Q&A 环节被意外问题问住、大脑卡壳的常见困境,分享了几套实用应对方法。作者建议:不要只刷面经,而应利用 AI 深度拆解自己的项目经历,找出与岗位的匹配点并深挖细节;遇到意外问题时先复述确认理解,为自己争取思考时间,可从熟悉的项目经历切入回答,坦诚请求几秒整理思路;保持自然心态,把问答当作专业交流而非考试,重点展示分析问题和做取舍的思考过程。作者强调技巧只是辅助,真正的底气来自扎实的基础和认真复盘。
作者YQ拥有跨国公司、创业及出售公司的丰富经历,创办并退出OmniEdge、DeepFashion等公司后,重新回到企业担任产品和机器人相关岗位。他发现创业者转型为职业经理人远比想象中困难,创业经历难以被雇主读懂,心理转变也需重新定位身份与贡献。其著作《前创业者求职成功完全指南》经全面重构并更名为《从创业者到职业人》,提出用验证产品的方式验证职业生涯:区分观点与证据、进行小规模实验、建立可被识别的能力、经营关系并保护下行风险,形成证据、方向、翻译、信任、转型的完整路径。
一位有 5 年插画和电商设计经验的 00 后设计师,在 AI 落地经验为零的情况下,8 月底赴曼谷求职,9 月底拿到跨境公司 AI 产品经理 & FDE 的 offer。她的核心方法是借鉴设计行业的「试稿」:不等面试官提问,主动研究目标公司业务,制作 AI 落地方案并当面向老板讲解,展示自己能为公司带来什么。作者建议想零经验转 AI 的人:盘点自己的优势技能、用方案代替简历短板、拓宽求职渠道,此方法尤其适合初创和中小公司。
本文是一篇豆包工作(豆包面向生产力场景的AI产品)保姆级教程。第一部分系统介绍其核心功能组件:内容生成与文件处理、电脑和浏览器操作、技能(Skill)体系、连接器、工作伙伴与小队、云盘与项目管理、手机遥控电脑、模型选择与推理强度、定时任务以及本地/云电脑执行环境和权限控制。第二部分以'根据简历找岗位'为实战案例,演示从上传简历、联网搜岗、匹配度分析到生成可视化求职看板的完整流程,并附详细提示词模板与常见问题解答。第三部分分享高效提示词编写公式、多文件协同处理、结果校验等进阶技巧。
作者介绍了其所在的二次元 AIGC 顶尖团队的 Infra Team,职责涵盖 SRE、Data Infra、推理与训练基础设施建设、安全及 AI Infra 等。团队定位为偏 Infra 的 Product Engineer,与业务深度协作,目标是让服务变得更好。作者分享了地狱周成果:完成全服务 Service Mesh 化、迁移至 Istio Gateway、搭建 1:1 测试集群并完成压测和故障演练,零事故完成机房维保。团队注重效率与沟通,反对纯 AI 生成文档,招聘 SRE、推理、研发效能三个方向的校招到 Senior 人才。
作者分享了自己从币圈新人到Web3从业者的求职经历,指出Web3行业薪资高、晋升快、多远程的优势,但招聘信息分散、新人入圈难、诈骗频发。文章系统整理了中外求职渠道:中文区推荐Moledao、AbetterWeb3、Dejob、登链招聘等;英文区推荐Web3 Career、LinkedIn、CryptoJobsList、Wellfound等;并列出DeFi Jobs、Talentverse、SmartDeer等避雷平台。最后提醒求职者做好公司背景调研(DYOR),并介绍了Moledao免费Web3实习计划的报名信息。
本文从不同职业角度介绍OpenAI Codex的实际应用,涵盖财务、教师、运营、咨询、法律、科研和程序员七大场景。案例包括Excel数据处理、SQL取数分析、PPT生成、海报图片制作、合同审查、文献综述、数据分析等,并介绍以Codex为大脑搭建自定义工作流的进阶玩法。作者强调Codex与聊天AI的区别:它交付的是做完的活,而非文字建议。