程序员 AI求职动态

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183篇精选动态

11类岗位视角

面试提示词岗：把提示词当资产讲

面试AI应用开发或提示词工程岗，与其背概念，不如讲清你如何维护提示词、技能描述和项目指令，并随模型换代复审取舍。

生成式AI能快速产出代码，程序员该按什么标准选技术方向？本文区分产出速度与学习深度两类目标，并列出求职时可向团队核查的具体问题。

工具宣称连接服务即可自动写好集成，找集成自动化岗的人需把任务拆成连接配置、逻辑设计、异常维护三层，面试时用具体场景问清团队真实分工，判断岗位偏交付支持还是设计兜底。

面试AI自动化岗时，用具体场景问清谁通知、谁暂停、谁复盘的监督链条，并判断执行者与设计者的责任边界，避免承担未被定义的风险。

开发者用Astra写玩法物理、ChatGPT出概念图、Meshy做带脸角色，仍卡在细节打磨。求职者该怎样拆任务、证明工具替代不了的能力？

工信部方案提到软件企业智能化升级与岗位改造，但政策方向不等于个人岗位立刻变化。本文给出一套面试和内部转岗时可用的核查问题，帮你判断团队是否真在做技改。

Meta高管称智能体任务量可超百人团队，但未给招聘数据。求职者应关注团队评估闭环与可迁移能力，而非岗位增减结论。

多工具整合IDE消息出现，求职者别急着学。先核查支持范围、平台与集成深度，再判断是省切换还是改工作流，决定是否写进简历。

准备LLM推理优化面试时，如何用Prefill、KV cache与Prefix caching的取舍追问，判断岗位是做底层优化还是应用层调用。

担心个人项目被当成只挂名？文章用“问题—约束—选择—结果”拆清负责边界，并借网页版Wine上线后收到新需求的动态，给出三类模拟追问自查，帮你把项目取舍讲具体。