数据与算法 AI求职动态

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196篇精选动态

11类岗位视角

AI团队里，别只做那个单点天才

从系统涌现视角看AI团队分工，把注意力从成为不可替代的单点，转向做稳定可复用的一环，并据此准备面试中关于核心优势与协作贡献的回答。

院士预测2030年中国算力占全球30%，这是规划判断而非招聘信号。本文给出核查方法：区分预测与事实、看成本趋势、把行业数据映射到具体岗位任务，帮求职者判断算力与Token方向是否值得投入。

后训练岗位面试别只认方法名词，本文给出核查问题，帮你判断为RL准备数据是团队核心任务还是边缘尝试，并梳理可迁移能力。

搜索智能体岗面试怎么准备？借公开训练配方拆解任务构造、两阶段过滤与上下文对照，帮你判断岗位偏训练、数据还是评测，并转成可迁移练习。

看到算力是瓶颈就想投算力岗？先分清岗位在供给链哪一环，再用面试问题核查团队是否真在交付主线上，避免被热词带偏。

机器人基准结果不说明招聘行情，但能帮你拆解感知、控制、评测、数据四类岗位分工。本文对照专业基础，给出面试核查问题与自查方法。

VLA多品牌机器人展台展示不等于招聘，转岗具身智能需先分清模型训练、集成与场景支持三类分工。本文给出面试核查团队日常的具体问题，帮你判断适合哪类岗位。

智谱宣布约50亿美元融资，用于下一代GLM与完全自训练体系。求职者可据此拆解训练数据、任务环境、芯片适配等方向，并准备面试核实问题。

从无人机智能体基准的五步任务反推机器人岗位分工，帮转行者判断该补哪些基础、面试时该问什么。

开源模型方向岗位可拆为训练、微调、部署、评测与合规，本文帮数据与算法求职者判断先准备哪一环，并给出面试核查团队开源投入的具体问题。