AI求职动态

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11类岗位视角

端侧AI求职：旧GPU跑2B模型，面试问什么

端侧AI求职者如何判断方向是否适合自己？本文把旧GPU跑2B模型的动态拆成量化、推理优化与延迟内存取舍，给出面试追问硬件目标与响应指标的方法，并提醒岗位样例不等于招聘行情。

面试官追问“你怎么用AI工作”，问的不是工具名，而是任务、你的判断和可核查产出。本文给出一套简历写法与应答框架，并说明哪些话不该写。

面试产品岗别只问业务，也要问清团队怎么和AI工具协作。本文给出具体提问方向，帮你判断通知边界、决策归属和工作节奏是否匹配，减少入职后的被动适应。

选课题组时，研究过程数据放在哪、谁能看到，值得进组前主动问清。本文把数据管理拆成可落地的具体问题，并给出按敏感程度分层存放的调整思路。

面试时如何通过提问判断团队的代码规范与文档组织方式，评估入职后维护他人代码的协作成本，附可用的提问清单与判断标准。

用户抱怨Opus表现波动，消息仅属个人体验。文章把这类抱怨拆成面试提问，帮内容、运营、产品求职者判断团队如何管理AI工具依赖，并准备不绑定单一模型的产出流程。

苹果收购神经传感公司Sonera，硬件求职者容易把收购当成招聘信号。本文区分技术信号与招聘信号，给出核查岗位主体、技能描述与技术阶段的方法，并说明可迁移的模拟电路与信号处理准备。

从学习类产品AI功能该省力还是促使用力切入，拆解脚手架与拐杖的设计取舍，并为转岗教育科技产品经理整理面试表述与认知准备方向。

面壁智能公开MiniCPM5-2B背后的RL训练栈，Meshy把推理、rollout、训练解耦为独立服务。本文帮数据与算法求职者对照技能面，并准备面试核查团队分工的问题。

AI能力提升与成本下降会拓展可完成的工作范围，与其焦虑岗位存亡，不如把日常任务拆开，逐项判断哪些可被工具承接、哪些更依赖判断与担责，再决定补工具还是强化判断环节。