找北美的算法或AI岗位，尤其是大语言模型方向，其实简历写得好真的能事半功倍。刚开始写的时候我也踩了不少坑——太强调自己“对AI很有热情”、罗列了一堆技术关键词，但面试邀约寥寥。后来和几个已经拿到offer的朋友对比，总结下来，有几点调整让我收到更多面试机会。
第一是把“项目讲故事”的能力拉满。比如我做过一个结合RAG的文档问答系统，最初写得很抽象，只说“使用LangChain与大语言模型构建知识问答系统”，听起来没错但没亮点。后面我写清楚了具体细节，比如“如何基于FAISS构建索引”、“怎样设计Prompt来提升多轮追问的上下文一致性”，再配上指标变化（比如召回率、响应延迟、服务稳定性），这才让人眼前一亮。
其次是少用“buzzwords”，多用动词+结果的方式写。像“熟悉Transformer架构”、“了解LoRA、QLoRA”等描述是基础，但你得说明你用它们干了什么。比如“在4-bit量化后将推理速度提升X%”、“通过QLoRA调优后在自建数据集上BLEU提升X”等，这样比起泛泛的“掌握大模型微调”有说服力太多。
还有一个特别重要的点：工程能力不能含糊。很多公司即便招算法岗，也很在意你能不能把东西跑起来。像我会特别写明“使用Docker和AWS部署大模型服务”，或者“基于vLLM框架优化推理速度并支持并发请求”，这些会让你区别于只会调模型的申请者。
最后就是语言自然、简洁，别让人一眼看出是ChatGPT写的。用你自己的表达方式写真实做过的事，哪怕语句朴素，也比堆砌术语更有分量。我后来每写完一版简历都找朋友帮我“挑刺”，逐步修改，才逐渐找到适合自己的表达风格。
总的来说，大语言模型方向不是靠把模型名字全写一遍就能吸引注意的。写出你“做了什么”“怎么做的”“结果如何”，再加上一点工程视角和部署思维，才能真正写出一份让人想约你面试的简历。
