程序员 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。

183篇精选动态

11类岗位视角

面试问AI编码权限，反推团队工程规范

面试研发团队时，别只问用不用AI编码工具。从权限策略、沙箱白名单和子代理配置三个角度提问，能判断工程规范是落地还是口头承诺。

面向投AI基础设施或智能体平台岗的工程师，把重试、API可靠性和模型切换变成面试探针，判断团队是在做演示还是处理过长时任务故障恢复，并给出投递前该补什么的方向。

面试AI团队时，如何判断对外宣传的最优配置与内部真实工程实践是否一致？本文提供几个追问切口，帮你观察团队是否愿意谈降级场景、失败案例和限制条件，把技术诚信纳入offer评估。

浏览器内跑迷你模型Coding Agent的项目，让端侧AI应用方向进入视野。本文帮你区分推理工程与功能开发两类职责，并给出面试可核查的问题。

想投自托管AI部署岗，别只看技术栈。从上下文预算、数据留存到可迁移能力，本文给出一套面试前核查思路，帮你判断岗位真实日常。

手写LLM架构项目能证明架构理解与PyTorch编码能力，但不能替代训练、部署与数据经验。本文帮你区分边界，并给出诚实呈现与查漏补缺的方法。

线下技术聚会不是招聘会，却可能比投简历更能了解团队真实工作方式。本文给出参加前的准备清单和现场提问方向，帮你判断值不值得去、去了该聊什么。

面试AI应用开发岗时，用几个问题判断团队在做写死流程还是可自适应结构，并学会把项目经验表述成结构设计。

阿里云Qwen新增Qwen Cloud与Model Studio两个API接入渠道，但这不是招聘信号。想投模型API平台方向的开发者，可借此梳理平台接入层与模型服务层的岗位差异，核查招聘描述中的网关、鉴权、限流等关键词，并用实际经历准备简历与面试。

后端面试被问用AI写代码，别只答“用”。素材显示不同大模型写向量数据库的得分稳定性差异明显，可转化为按任务复杂度选工具的表达策略。