AI面試指南：AI工具總結(jié)評(píng)測，助力求職季

摘要： 在競爭激烈的AI領(lǐng)域秋招季，準(zhǔn)備充分并借助高效工具是提升面試通過率的關(guān)鍵。本文主要介紹一些針對(duì)秋招的AI面試工具和學(xué)習(xí)資源，分為簡歷優(yōu)化、面試助手、手撕代碼練習(xí)三個(gè)方向，這些工具不僅能幫助求職者優(yōu)化簡歷、豐富面試知識(shí)，還能提高編程技能，為秋招做好充分準(zhǔn)備，幫助求職者提高面試準(zhǔn)備的效率和成功率。

🎉面試首選：

👨?💻作者簡介： CSDN、阿里云人工智能領(lǐng)域博客專家，新星計(jì)劃計(jì)算機(jī)視覺導(dǎo)師，百度飛槳PPDE，專注大數(shù)據(jù)與AI知識(shí)分享。

博主專欄系列： 深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、大模型、NLP、多模態(tài)、AIGC、大數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)分析等

AI專欄：最全AI領(lǐng)域?qū)趤砝?#xff0c;《深入淺出AI》重磅更新！

本次分享將從知識(shí)庫總結(jié)、簡歷優(yōu)化平臺(tái)、面試AI助手、手撕代碼平臺(tái)介紹，下面正式開始：

一、知識(shí)庫總結(jié)

1.包閱AI：

官網(wǎng) 【包閱AI即時(shí)提練總結(jié)，高效獲取答案 】

包閱AI提供免費(fèi)AI讀論文/報(bào)告/合同，主要針對(duì)文檔內(nèi)容和AI對(duì)話結(jié)論，均可生成筆記。個(gè)人感受使用下來比較方便，可幫助大家快速積累相關(guān)技術(shù)的論文綜述及理論知識(shí)，有助于面試前期搭建自己的知識(shí)庫。

2.飛書

本人常用筆記軟件之一，最主要功能齊全，且可用于共享給別人日常筆記 ，同時(shí) 多功能表格可以幫助大家記錄秋招求職進(jìn)度，非常方便，個(gè)人感覺非常好用！以下為自己秋招時(shí)期記錄的表格，大家可以按需取用！

3.印象筆記

印象筆記作為用的很久的筆記軟件，其中AI幫我讀功能個(gè)人感覺比較好用，加上自帶的網(wǎng)頁簡藏功能，可以提升看到好的資料收藏后的閱讀效率，避免很多人收藏資料即吃灰~

二、簡歷優(yōu)化平臺(tái)

1. 文心智能體平臺(tái)

主頁：https://agents.baidu.com/center

零代碼模式可以給定扮演角色，構(gòu)建屬于你自己的求職助手，比如簡歷助手、簡歷優(yōu)化、簡歷模版等直接進(jìn)行對(duì)話，幫忙寫簡歷和優(yōu)化內(nèi)容。

2. Boss（內(nèi)容潤色）

Boss簡歷：https://www.zhipin.com/web/geek/resume

除內(nèi)推及公司官網(wǎng)外，現(xiàn)在Boss應(yīng)該是互聯(lián)網(wǎng)大眾的首選投簡歷平臺(tái)，其在線填寫簡歷過程中有潤色功能，可以幫助小伙伴豐富簡歷內(nèi)容，比如專業(yè)名詞的使用、減少口語化描述（實(shí)在沒什么寫的內(nèi)容還可以幫忙湊字?jǐn)?shù)~）。同時(shí)，注意項(xiàng)目介紹要結(jié)合具體數(shù)字指標(biāo)，體驗(yàn)下列使用不錯(cuò)，但每天有免費(fèi)使用次數(shù)。

3. ?？途W(wǎng)（簡歷點(diǎn)評(píng)）

之前本人在找工作階段無意間發(fā)現(xiàn)牛客網(wǎng)的簡歷提供點(diǎn)評(píng)功能，會(huì)針對(duì)一些簡歷存在問題指出改進(jìn)建議，可以直接采納，還可以針對(duì)你的簡歷列出面試官可能問的面試問題，可用自我檢查，方便構(gòu)建知識(shí)庫，增加面試通過率，比較方便，不過目前應(yīng)該是收費(fèi)。

以下為自己簡歷的示例 ：

整體點(diǎn)評(píng);

該簡歷顯示出求職者在教育背景方面有較好的學(xué)歷和專業(yè)背景。在校期間，求職者擔(dān)任了百度飛槳領(lǐng)航團(tuán)團(tuán)長的職位，負(fù)責(zé)組織各類技術(shù)沙龍和開源講座活動(dòng)，并參與各類AI競賽。此外，求職者還獲得了一等獎(jiǎng)學(xué)金、單項(xiàng)獎(jiǎng)學(xué)金和省政府獎(jiǎng)學(xué)金等榮譽(yù)。在工作經(jīng)歷方面，求職者曾在百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司擔(dān)任算法職位，負(fù)責(zé)調(diào)研和優(yōu)化多模態(tài)經(jīng)典模型在搜索領(lǐng)域的應(yīng)用，以及學(xué)習(xí)主流大模型的原理并進(jìn)行微調(diào)。求職者還在北京世紀(jì)好未來教育科技有限公司和萬達(dá)信息股份有限公司有過工作經(jīng)歷，參與了圖像識(shí)別、大模型和多模態(tài)模型的研發(fā)工作。在項(xiàng)目經(jīng)歷方面，求職者參與了大模型項(xiàng)目和少數(shù)民族語言識(shí)別項(xiàng)目等多個(gè)計(jì)算機(jī)視覺和NLP綜合項(xiàng)目。此外，求職者具備豐富的職業(yè)技能和獲獎(jiǎng)經(jīng)歷，擁有博客專家和開源特營導(dǎo)師等身份?？傮w而言，求職者在學(xué)術(shù)背景、工作經(jīng)歷和項(xiàng)目經(jīng)歷方面都表現(xiàn)出較強(qiáng)的能力和經(jīng)驗(yàn)。

其他模塊:

所有的模板你都可以放心用，按你的經(jīng)驗(yàn)，簡歷要盡量保證在一頁以內(nèi)。簡歷并不是生平介紹，不需要把所有做過的事情都列舉出來，簡歷是一個(gè)面向未來老板的廣告，目標(biāo)是幫你拿到合適工作的面試，老板他們只關(guān)心你能給她的工作帶來什么好處，你具備的技能能幫她完成什么任務(wù)，你曾經(jīng)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)芙o公司帶來什么幫助，他們只對(duì)這些內(nèi)容感興趣。建議你精簡簡歷內(nèi)容，降低HR的閱讀成本。

可能的面試題：

1. 請介紹一下你在XX大學(xué)的學(xué)習(xí)經(jīng)歷。
2. 你在百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司的工作經(jīng)歷中，你負(fù)責(zé)了哪些具體的算法工作？可以分享一下你在圖像檢索和模型優(yōu)化方面的具體工作內(nèi)容嗎？
3. 在北京世紀(jì)好未來教育科技有限公司的工作中，你負(fù)責(zé)了哪些具體的任務(wù)和項(xiàng)目？可以分享一下你在繪本圖像識(shí)別和大模型低代碼教育助手方面的工作經(jīng)驗(yàn)嗎？
4. 你參與過的大模型項(xiàng)目中，你負(fù)責(zé)了哪些具體的工作？可以分享一下你在教育知識(shí)助手和少數(shù)民族語言識(shí)別項(xiàng)目中的具體工作內(nèi)容和技術(shù)實(shí)現(xiàn)嗎？
5. 在計(jì)算機(jī)視覺及NLP綜合項(xiàng)目中，你參與了哪些具體的項(xiàng)目？可以分享一下你在醫(yī)療單據(jù)識(shí)別、驗(yàn)證碼識(shí)別和手寫識(shí)別方面的工作經(jīng)驗(yàn)和成果嗎？
6. 你在智慧交通預(yù)測系統(tǒng)項(xiàng)目中擔(dān)任負(fù)責(zé)人，可以詳細(xì)介紹一下你在交通流量預(yù)測、車牌檢測和識(shí)別以及可視化階段的具體工作內(nèi)容和成果嗎？
7. 你在職業(yè)技能方面有哪些專長？可以詳細(xì)介紹一下你在計(jì)算機(jī)視覺和NLP算法方面的技術(shù)能力和經(jīng)驗(yàn)嗎？
8. 你獲得過一些獎(jiǎng)項(xiàng)和獎(jiǎng)勵(lì)，可以分享一下你獲得這些獎(jiǎng)項(xiàng)的原因和過程嗎？
9. 你在校期間和工作中遇到的最大的挑戰(zhàn)是什么？你是如何應(yīng)對(duì)和解決這些挑戰(zhàn)的？
10. 你在項(xiàng)目中遇到過的最困難的問題是什么？你是如何解決這個(gè)問題的？
11. 你對(duì)未來的職業(yè)規(guī)劃和發(fā)展方向是什么？你有什么樣的目標(biāo)和計(jì)劃？
12. 你為什么對(duì)AI領(lǐng)域感興趣？你對(duì)未來AI技術(shù)的發(fā)展有什么樣的看法和期待？

三、面試AI助手

1.文心快碼

主頁：https://comate.baidu.com/zh](https://comate.baidu.com/zh

文心快碼（Baidu Comate）是一款又好又快的智能代碼助手?；谖男拇竽Ｐ?#xff0c;結(jié)合百度積累多年的編程現(xiàn)場大數(shù)據(jù)和外部優(yōu)秀開源數(shù)據(jù)，新一代編碼輔助工具文心快碼擁有代碼智能、場景豐富、創(chuàng)造價(jià)值、廣泛應(yīng)用等多重產(chǎn)品優(yōu)勢，可實(shí)現(xiàn)“幫你想、幫你寫、幫你改”的場景應(yīng)用形態(tài)。提升編碼效率，釋放“十倍“軟件生產(chǎn)力。

在實(shí)際使用中，深刻體驗(yàn)到“Baidu Comate智能編碼助手”的便利，特別是在代碼質(zhì)量的提升方面展現(xiàn)了其獨(dú)特優(yōu)勢，自動(dòng)代碼注釋、智能問題解決建議，以及對(duì)話式AI視圖的應(yīng)用，不僅簡化了日常開發(fā)中的繁瑣任務(wù)，還顯著提高了代碼的可讀性和可維護(hù)性。這些功能不僅僅在我忙碌的開發(fā)過程中節(jié)省了大量時(shí)間，還讓我的開發(fā)工作更加高效和愉悅。

界面簡潔：

功能較全，涉及代碼生成、代碼注釋與注釋生成大媽、代碼單測、代碼優(yōu)化等。支持多語言，多IDE。

功能特點(diǎn)

實(shí)時(shí)續(xù)寫：在編寫代碼過程中，Comate能夠?qū)崟r(shí)智能生成完整代碼塊。
注釋生成代碼：開發(fā)者只需在注釋中描述所需功能，即可生成完整函數(shù)。
對(duì)話式生成代碼：通過交互式的自然語言對(duì)話，Comate可直接生成所需代碼。
生成單元測試：它能為單個(gè)函數(shù)生成單元測試，也支持批量生成。
代碼優(yōu)化：Comate能優(yōu)化不良代碼，例如將過長函數(shù)拆分為功能清晰、易理解的合理大小的函數(shù)。
代碼解釋：支持解釋完整函數(shù)代碼或選中的代碼段。
技術(shù)問答：開發(fā)者可在對(duì)話框中輸入研發(fā)中遇到的問題，并迅速獲得解答。

安裝參考：

Vscode安裝步驟：https://comate.baidu.com/zh/download

使用示例：

題目：pytorch手撕transformer,給出完整代碼

完整代碼展示：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np# Multi-Head Attention
class MultiHeadAttention(nn.Module):def __init__(self, embed_size, heads):super(MultiHeadAttention, self).__init__()self.embed_size = embed_sizeself.heads = headsself.head_dim = embed_size // headsassert self.head_dim * heads == embed_size, "Embedding size must be divisible by number of heads."self.values = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)self.keys = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)self.queries = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)self.fc_out = nn.Linear(heads * self.head_dim, embed_size)def forward(self, values, keys, query):N = query.shape[0]value_len, key_len, query_len = values.shape[1], keys.shape[1], query.shape[1]# Split the embedding into self.heads different piecesvalues = values.reshape(N, value_len, self.heads, self.head_dim)keys = keys.reshape(N, key_len, self.heads, self.head_dim)queries = query.reshape(N, query_len, self.heads, self.head_dim)values = self.values(values)keys = self.keys(keys)queries = self.queries(queries)# Attention mechanismenergy = torch.einsum("nqhd,nkhd->nhqk", [queries, keys])attention = torch.softmax(energy / (self.embed_size ** (1 / 2)), dim=3)out = torch.einsum("nhql,nlhd->nqhd", [attention, values]).reshape(N, query_len, self.heads * self.head_dim)return self.fc_out(out)# Transformer Block
class TransformerBlock(nn.Module):def __init__(self, embed_size, heads, dropout, forward_expansion):super(TransformerBlock, self).__init__()self.attention = MultiHeadAttention(embed_size, heads)self.norm1 = nn.LayerNorm(embed_size)self.norm2 = nn.LayerNorm(embed_size)self.feed_forward = nn.Sequential(nn.Linear(embed_size, forward_expansion * embed_size),nn.ReLU(),nn.Linear(forward_expansion * embed_size, embed_size))self.dropout = nn.Dropout(dropout)def forward(self, value, key, query):attention = self.attention(value, key, query)# Add skip connection, followed by LayerNormx = self.dropout(self.norm1(attention + query))forward = self.feed_forward(x)# Add skip connection, followed by LayerNormout = self.dropout(self.norm2(forward + x))return out# Simplified Transformer Model
class Transformer(nn.Module):def __init__(self, source_vocab_size, target_vocab_size, embed_size, num_layers, heads, device, forward_expansion, dropout):super(Transformer, self).__init__()self.embed_size = embed_sizeself.device = deviceself.word_embedding = nn.Embedding(source_vocab_size, embed_size)self.position_embedding = nn.Embedding(1000, embed_size)self.layers = nn.ModuleList([TransformerBlock(embed_size,heads,dropout=dropout,forward_expansion=forward_expansion)for _ in range(num_layers)])self.fc_out = nn.Linear(embed_size, target_vocab_size)def forward(self, x, mask):out = self.word_embedding(x) + self.position_embedding(torch.arange(0, x.shape[1]).to(self.device))# In the Encoder the Query, Key, Value are all the same.for layer in self.layers:out = layer(out, out, out)out = self.fc_out(out)return out# Example usage
# Note: This is a very simplified example and doesn't include training loop, data loading, etc.
embed_size = 256
num_layers = 4
heads = 8
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
forward_expansion = 4
dropout = 0.1model = Transformer(source_vocab_size=10000, target_vocab_size=10000, embed_size=embed_size, num_layers=num_layers, heads=heads, device=device, forward_expansion=forward_expansion, dropout=dropout)
model.to(device)# Dummy input
x = torch.randint(0, 10000, (64, 35)).to(device)  # Batch size 64, sequence length 35
mask = None  # In this simplified example, we don't use maskingoutput = model(x, mask)
print(output.shape)  # Expected shape: [64, 35, 10000]

小Tips： 在每條輸出后會(huì)根據(jù)內(nèi)容推薦相關(guān)問題，引導(dǎo)繼續(xù)回答，非常方便小伙伴們面試前進(jìn)行相關(guān)問題自測，同時(shí)推薦將回答整理成自己的知識(shí)庫，方便回顧知識(shí)點(diǎn)。

總結(jié)：

文心快碼（Baidu Comate）是一款又好又快的智能代碼助手，不僅可以幫助開發(fā)者實(shí)時(shí)推薦和生成代碼，還能生成代碼注釋、查找代碼缺陷、給出優(yōu)化方案，并深度解讀代碼庫。不僅面向打工人工作上可以隨時(shí)提問，還可以幫助學(xué)校的學(xué)生們處理科研問題，節(jié)省時(shí)間提升效率！

ps：搭配文小言更好用哦！

2.豆包MarsCode

豆包MarsCode：官網(wǎng)

活動(dòng)鏈接：https://www.marscode.cn/events/s/ikt89TFc/

類似文心快碼，可以在各種IDE安裝，支持多功能及對(duì)話模式。

3.GPT

GPT毫無疑問，扔給它問題，可以直接讓它生成回答，非常方便，但重點(diǎn)propmt如何編寫是關(guān)鍵。比如在面試大模型崗位，你的propmt可以讓它扮演一個(gè)大模型領(lǐng)域?qū)＜?#xff0c;然后給他相關(guān)問題，讓它給出詳細(xì)答案。

這里推薦兩個(gè)prompt優(yōu)化網(wǎng)站：

1.promptingguide，學(xué)習(xí)prompt工程必備教程

2.千帆prompt工程 ，包括propmt模版及優(yōu)化功能

四、手撕代碼平臺(tái)

1.Leetcode

毫無疑問，刷題首選還是Leetcode，訪問官網(wǎng)：https://leetcode.cn/

時(shí)間緊推薦先刷leetcode hot100，有時(shí)間按題目類型刷。

2.豆包MarsCode

目前正值秋招，最近在掘進(jìn)看到字節(jié)的 豆包 MarsCode 最近特推出代碼練習(xí)能力，將全功能的代碼編輯器和 AI 能力相結(jié)合，希望幫助開發(fā)者更快速地在求職季進(jìn)行算法題目練習(xí)，100 道大廠真題，助力高效掌握算法知識(shí)，感覺很適合正在找工作的小伙伴們。

ps：我秋招的時(shí)候怎么沒有這東西呢！

豆包MarsCode：刷題地址

題目展示：

跟leetcode差不多，區(qū)分簡單中等困難，題目有的比較新

使用感受

1.界面設(shè)計(jì)比較適合刷題，可以對(duì)話引導(dǎo)做題很不錯(cuò)，想相當(dāng)于有指導(dǎo)老師指導(dǎo)做題。

2.內(nèi)置代碼注釋，回答也很精準(zhǔn)，非常好用，大大提高面試經(jīng)驗(yàn)，助力小伙伴春秋招！

五、總結(jié)：

以上為本次分享給大家的助力求職的AI工具推薦，旨在幫助求職者更好地準(zhǔn)備面試，提升面試表現(xiàn)。涵蓋知識(shí)學(xué)習(xí)、簡歷優(yōu)化、面試技巧等多個(gè)方面，為AI求職者提供全方位的幫助，最后希望大家秋招順利！