周五 22:30，咖啡杯上的倒影映出我满怀的期待
面前的屏幕堆叠着328份简历，团队急需的AI应用开发工程师岗位已空缺43天。AI技术底座框架平台框架的企业级项目迫在眉睫，之前总是被ChatGPT和DeepSeek，KIMI等各类噱头词语困扰在茫茫简历海洋中，HR通过人工筛选“精通分布式系统，AI大模型，算法工程师”这类被注水的简历被PASS到绝望。直到手指无意识点开《DeepSeek智能招聘白皮书》，这场招聘革命在48小时后彻底改变了我对AI招聘认知，用AI战胜AI。
▍120秒锁定：当AI成为人岗匹配的X光机
22:32，系统弹出第一个人选推荐
当我将提示词输入给deepseek：你是公司CTO,公司的2025年战略是XXXX,年度AI应用建设计划是XXXX，需要将AI应用引进各业务部门提效降本增质，如何招聘到AI应用开发工程师，请根据需求提炼出几大招聘网站的关键字，AI在0.8秒内完成首轮过滤：关键词由之前的10个缩小到3个，提供给人事通过招聘系统将328份简历骤减至19份。
然后将19份简历导入集成deepseek开发的招聘系统，一份标注“推荐匹配”的简历被智能标红：
- 隐形成就挖掘：系统自动识别出候选人简历熟悉常见机器学习算法，两年前在Kaggle的匿名参赛代码，其模型压缩算法优于公开论文成果67%；
- 真实能力还原：将简历中“参与推荐系统开发”解析为“独立完成特征工程模块，使CTR提升从11%到48%。
- 技术栈穿透：通过分析GitHub代码库，确认其MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,RAG+AI 工作流+Agent+deepseek的框架二次开发经历符合企业定制需求
当系统将3位候选人评估报告推送到我面前时，整个过程只用2分钟，而当过花1分钟扫完候选人简历后，第一印象觉得匹配度非常高。
▍周六由于考试无人机，HR和候选人越好了周日早上8点面试。
周日早上上演面试及压力测试，最终顺利闯过4重论证关卡：
1. 自我介绍（5分钟）
候选人打开视频的第一分钟还没说完，直观感觉这就是团队需要的人。逻辑条理清晰，突出项目中AI应用实战经验，形象干练清新，积极热情，主动意愿强，性格开朗，求知欲强。
2. 代码手术室（32分钟）
- 在共享桌面的CoderPad实时编码环境中，候选人在15分钟内优化提供的Dify接口性能瓶颈。系统自动检测其异常处理完备性，并对比历史优秀案例给出评分80分。
2. 需求攻防战（25分钟）
- 模拟产品总监突然要求将交付周期压缩60%，观察其如何用技术方案化解冲突（参考DeepSeek冲突决策模型）当其提出用模型蒸馏替代重训练时，系统同步调出该策略在历史项目中的ROI数据供决策参考
- 模拟各个AI的应用场景，智能客服、知识库、呼叫中心、AI中台、智能搜索、推荐系统均有结合业务场景解决业务痛点。
3. 价值观显微镜（17分钟）
通过多模态情绪分析，检测技术伦理决策与公司文化匹配度 ，抛出真实技术伦理困境时候的表情肢体语言分析：“当模型可解释性要求与上线KPI冲突时，你的代码会如何书写？”其回答被拆解成12个维度与团队文化矩阵比对。相比之前候选人能承压、乐观、有方法。
- 系统特别标注其业余开发的AI底座，与公司创新AI应用走进各部门项目高度契合。
▍周日10点，告知HR面试通过。
当最终人选确认时，我才惊觉这场持续18天的招聘战役，真正的第一印象决策时长只有1分钟，而最为关键的是用AI去拆解需求和提炼关键词的1分钟。——这里不再有简历包装的生存游戏，只有技术实力与创新灵魂的赤裸相见。这场伯乐革命最残酷也最公平的法则在于：当AI撕去所有伪装后，真正的天才再也藏不住锋芒，AI居然教你发布JD岗位描述的时候就一改传统的AI首席架构师，而低调务实的定位于AI应用开发工程师，将没有实战经验不能落地的众多简历进行了主动性过滤，而又通过关键词的匹配 提炼进行被动性筛选。
值得一提的是AI风险防控机制的提醒——
- 技术吹哨人条款：简历中「主导过推荐系统开发」需附CTR提升量化证明（第三方平台数据截屏）
- AI防伪校验：用DeepSeek代码相似度检测引擎，过滤培训机构的流水线项目
- 文化排异预警：对频繁使用「赋能」「抓手」「闭环」等术语的候选人启动深度背调
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
