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雷达卡
收到字节跳动、阿里巴巴和小红书的offer时，我终于卸下了重担。作为AI专业硕士生，2025年求职季的激烈竞争让我刻骨铭心——AI领域高薪吸引大量跨界者，岗位量增长远不及简历投递量激增，我最初海投50+岗位仅获2个中小厂边缘岗邀约。这段从“海投无回应”到“手握3家大厂offer”的经历，让我认清：AI求职的“卷”源于盲目竞争，精准提升才是破局关键。
AI求职的“卷”远超想象。同实验室有人手握2篇顶会论文，因缺乏工业经验止步大厂初筛；传统软件工程师跨界求职，因不懂AI业务逻辑屡屡碰壁；清北复交硕士生为争算法岗，面试现场手写Transformer优化代码。这些并非个例，而是行业常态。
脉脉《2025年AI人才流动报告》数据更直观：当年1-7月AI新发岗位平均月薪超6万，过半应届生岗月薪超5万，14.68%岗位年薪百万。高薪吸引大量转行工程师、跨专业硕博涌入，使AI人才供需比首次超1。更关键的是，大厂门槛飙升，算法岗91%要求“科研成果转化+业务问题解决能力”，而非单纯论文或代码功底。
连续碰壁后，我放弃“广撒网”，确立核心提升思路：明确岗位核心需求→补齐能力短板→定制化呈现匹配岗位。
第一步精准定位岗位。我摒弃“一岗通投”，聚焦大模型算法、搜索算法、技术向AI产品经理三大方向，拆解各岗位需求：搜索算法岗重工程化与场景适配，大模型算法岗看量化压缩、推理加速能力。通过脉脉对接大厂在职员工得知，企业更青睐“能将论文创新点转化为实际方案”的候选人。
第二步双轨补齐短板。针对工程化薄弱、业务落地认知模糊的问题，我一方面报名工业级大模型优化课程，攻克TensorRT加速等技能，独立完成ResNet50模型压缩项目（压缩至15MB以下，精度损失2.8%）；另一方面备考CAIE人工智能认证，其课程侧重行业需求衔接，涵盖大模型落地、企业级应用等内容，正好弥补我“懂技术不懂业务适配”的短板。备考中习得的场景拆解思路，让我后续参与车企自动驾驶感知项目时，快速解决雨天油污干扰问题，将激光雷达点云分割模型推理速度提升5倍。实战成果结合CAIE认证的系统认知，让我彻底摆脱应届生“仅靠课程设计”的短板。
第三步定制化适配筛选与面试。借助AI工具优化简历，将经历量化细化，同时客观标注CAIE认证经历，佐证业务适配能力，所有信息均真实可追溯。
面试准备聚焦业务场景题，融合技术能力与实战经验作答。如被问“优化电商搜索召回率”，我结合岗位需求从用户行为分析、模型适配、长尾词优化三维度回应，融入项目经验与CAIE认证习得的场景拆解思路，获面试官认可。
最终我的简历匹配度从65分提升至92分，成功斩获三家大厂对应岗位offer。
复盘求职路，我深刻体会到：AI求职的竞争核心是“匹配度”而非绝对能力。市场不缺AI人才，缺精准匹配岗位需求的人才。与其盲目内耗，不如精准定位、靶向提升。希望我的经历能为AI求职赛道的伙伴提供参考。
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