数据与算法 AI求职动态

聚合 AI 行业趋势、岗位变化与实用求职建议，帮助你看懂机会、找准方向，把新变化转化为下一步求职行动。

196篇精选动态

11类岗位视角

推理岗还是训练岗，面试先问这几句

看到推理优化动态想投算法岗，先别急着改简历。本文对比训练岗与推理优化岗的日常差异，并给出面试提问清单和投递前核查方法，帮你判断团队真实工作重心。

前沿模型开发节奏可能放缓、安全测试更耗算力，数据与算法求职者可据此区分训练侧与安全评估侧两类任务，面试时核查团队真实投入方向，再决定优先补哪类能力。

看到工具调用数据生成这类新方向，先别急着报课。本文给出一条判断主线：分清方法思路与可复用技能，并给出简历与面试中的核查问法。

模型路由份额变化引发关注，数据算法求职者面试前可核查目标团队模型组合、成本责任与评估流程，把个案当参考而非行业结论。

小米开源目标说话人ASR，语音算法岗求职者该补哪些技能？本文对比通用ASR与目标说话人方向的技能差异，梳理面试中可向团队核实的技术栈问题，并给出可迁移能力与自测练习建议。

模型训练岗面试别只问效果。围绕数据来源授权、蒸馏与自研架构投入、第三方数据流向，给出一套可带进面试的提问思路与判断维度。

想投开源模型方向，面试时怎么分清团队是做训练研发还是微调部署？本文给出一套面试前和面试中可用的核实思路，帮你判断岗位的真实工作内容。

模型上线托管平台，想投推理服务方向别只盯参数。先分清岗位落在模型侧、服务侧还是平台侧，再准备面试追问与简历对齐。

模型开源加两周免费，求职者容易冲动改学习计划。文章区分能试与能写进简历，讲量化版本开源不等于岗位增长，并给出面试选型追问和最小实验建议。

面试问清模型权重来源、微调数据归属和推理部署方式，判断团队自研程度。对比自建与调API两类岗位分工，帮你选对成长方向。