AI求职动态

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11类岗位视角

软件工厂里的智能体构建者，到底在做什么

想转AI智能体构建，别急着对标统一岗位。先拆清流程编排、工具接入、评测调试等方向，再对照岗位描述判断自己适合哪类活。

看到“内部模型远超公开模型”的说法，科研求职者不必急着改方向。本文教你区分可验证结果与内部宣称，用核查能力准备研究岗位和博士申请。

推理加速新方法引发关注，求职者容易把方法内部分工误当岗位分类。本文拆解草稿生成与验证两类可迁移能力，给出面试追问团队分工与评测条件的思路，并说明没有推理项目时简历如何靠真实评测记录。

机器人基础模型强调提示词可操控性，求职者可据此区分模型训练、行为设计与任务评测三类岗位分工，并在面试中核查团队真实工作内容与技能准备方向。

推理芯片求职别把AI芯片当笼统赛道。本文帮你分清团队押注吞吐量还是速度，对照技能偏好，并给出面试追问方向。

科研岗面试别只问方向。借一则智能体团队求解声明的措辞，拆解数据使用边界与成果归属的三类提问和判断标准。

多智能体岗位可能偏单模型推理扩展，也可能偏协作调度。先问团队主线，再准备任务拆解与失败恢复，并用核查问题验证方向。

OpenAI宣布给出Navier-Stokes难题一个解，是否经同行评议尚不明确。对考虑转向AI方向的科研求职者，本文提供可自查的判断方法。

智能体宣称解出千禧年难题，科研求职者别急着改方向。先分清宣布与确认，再对照目标岗位任务，把动态变成核查习惯。

一条转发调侃称模型解出千禧年难题，科研与算法求职者该先核查哪些信息，再决定是否调整方向或简历。