簡歷上寫“會用AI”，已經(jīng)過時(shí)了。

定焦One（dingjiaoone）原創(chuàng)

作者 | 李夢冉 王璐 王漢星 雷晶 金玙璠

編輯 | 金玙璠

如果你最近在找工作，或者打算跳槽，大概率會發(fā)現(xiàn)：現(xiàn)在大廠的招聘JD里，AI的含量高得嚇人。

兩年前，如果你的簡歷上寫著“熟練使用ChatGPT”，HR可能還會多看兩眼，覺得你是個(gè)愿意擁抱新事物的人。但現(xiàn)在，這句話的含金量，大概就跟十年前在簡歷里寫“精通Word和Excel”差不多。

招聘一線的變化，比我們想象的要?dú)埧岬枚唷?/span>

技術(shù)崗位的界限正在被打破。以前大廠招人，前端是前端，后端是后端。現(xiàn)在，很多公司招的是“全棧AI工程師”。過去三個(gè)人的活兒，現(xiàn)在一個(gè)人加一堆AI工具就干完了。

非技術(shù)崗位的日子也不好過。運(yùn)營、市場、HR，甚至法務(wù)和財(cái)務(wù)，都在被要求用AI來干活。大廠甚至已經(jīng)開始用AI來做簡歷初篩，0.3秒就能掃完一份簡歷。

這不禁讓人心里打鼓：我們過去辛辛苦苦攢下的工作經(jīng)驗(yàn)，是不是就不值錢了？一個(gè)剛畢業(yè)、把AI玩得很溜的應(yīng)屆生，是不是反而更吃香？

為了搞清楚大廠現(xiàn)在到底想要什么樣的人，我們和五位招聘行業(yè)的從業(yè)者聊了聊，他們之中，有在大廠內(nèi)部做校招的95后HR，有服務(wù)頂級互聯(lián)網(wǎng)大廠多年的資深獵頭，也有連接大廠與求職者的招聘平臺創(chuàng)始人。希望這些不同視角的分享能給你一些啟發(fā)。

01.簡歷上寫“熟練使用AI工具”，寫了等于沒寫

洛洛 | 北京 95后 互聯(lián)網(wǎng)大廠HR（校招方向）

我在某互聯(lián)網(wǎng)大廠做校招，從ChatGPT、DeepSeek，再到最近各種AI agent爆發(fā)，說實(shí)話，每一輪迭代我都能在簡歷池里看到變化。最直觀的感受是兩個(gè)維度：一個(gè)是崗位本身變了，另一個(gè)是對人的底層素質(zhì)的要求變了。

先說崗位。今年我們公司推出了“AI+人力***培訓(xùn)生”這個(gè)方向，之前它叫“HR培訓(xùn)生”。背后的能力模型完全是兩套邏輯。

以往我們看一個(gè)HR培訓(xùn)生，核心是人際感知力、對人性的洞察。今年不一樣，我們希望你不僅會分析數(shù)據(jù)，更希望你能培養(yǎng)自己的agent，讓AI去輔助你完成簡歷初篩、面試記錄分析等重復(fù)性工作。

所以現(xiàn)在簡歷上寫“熟練使用ChatGPT”已經(jīng)不夠了。只是籠統(tǒng)地寫“熟悉AI工具”，在HR眼里跟沒寫差不多。我們想看的是：你在哪個(gè)項(xiàng)目里用了AI？解決了什么問題？產(chǎn)出了什么結(jié)果？

很多人問，AI是不是讓應(yīng)屆生和三年經(jīng)驗(yàn)的人差距縮小了？我覺得不一定。AI說到底是工具，一個(gè)有三年經(jīng)驗(yàn)的人更知道自己領(lǐng)域里的痛點(diǎn)在哪里，知道怎么向AI提問，知道什么結(jié)果是合理的。

我舉個(gè)例子：我們技術(shù)崗大概分兩個(gè)方向，研發(fā)和算法。研發(fā)里的前端受AI沖擊比較大，今年HC確實(shí)有一定縮減。但算法崗就不一樣了，像agent、AI infra、多模態(tài)、自然語言處理這些方向，要求反而是提高了。我們甚至?xí)春蜻x人有沒有在CV、ACL這類頂會上發(fā)過論文。

非技術(shù)崗也是，運(yùn)營、市場、法務(wù)、財(cái)務(wù)，多多少少都對AI能力有要求，就像我上面提到今年推的AI+HR方向。

我今年進(jìn)學(xué)校做宣講，發(fā)現(xiàn)很多同學(xué)擔(dān)心自己不會用AI就被淘汰，又不知道怎么才算“會用”。我的建議是：提前做職業(yè)規(guī)劃。

比如說你未來想做AI產(chǎn)品經(jīng)理，那你就可以自己試著跑小程序、做demo。現(xiàn)在AI工具已經(jīng)把這件事的門檻降得非常低了，你不需要會寫復(fù)雜的代碼，但你得有產(chǎn)品思維，比如你會做競品分析，會做用戶洞察，能從0到1想清楚一個(gè)產(chǎn)品的邏輯。這些才是真正拉開差距的地方。

02.好奇心+判斷力，成為核心素質(zhì)

周子龍 | 北京 00后 知潛創(chuàng)始人

這兩年，我明顯感覺到招聘市場的變化比過去十年還要大。簡單說就是八個(gè)字：崗位在變少，要求在變高。

尤其是在大廠，無論你是新人還是老兵，技術(shù)崗還是非技術(shù)崗，掌握并熟練使用AI工具，正在成為基本的職業(yè)素養(yǎng)。而且，AI正在抹平崗位之間的邊界，一個(gè)人能干的活越來越多了。

最明顯的就是前后端工程師的界限正在消失，非技術(shù)崗也不例外。對運(yùn)營、市場等職能，AI主要替代的是“基礎(chǔ)生產(chǎn)”環(huán)節(jié)。比如大廠招運(yùn)營，會要求候選人能用AI工具快速生成多語言、多風(fēng)格的文案、海報(bào)、***腳本等，相當(dāng)于一個(gè)人干了過去一個(gè)小組的活。

我注意到，現(xiàn)在面試時(shí)，大廠甚至不少創(chuàng)業(yè)公司，都會出題測試候選人使用AI工具的能力。這已經(jīng)逐漸成為面試的常規(guī)環(huán)節(jié)。

大廠招人的底層邏輯其實(shí)沒變：招人是來提升生產(chǎn)力、交付結(jié)果的。只是如今，生產(chǎn)力=人+AI工具。

因此，招聘標(biāo)準(zhǔn)也隨之進(jìn)化，可以總結(jié)為三點(diǎn)：

第一，AI工具是“必選項(xiàng)”。無論什么崗位，如果不會用AI提效，競爭力會大打折扣。現(xiàn)在大廠所有業(yè)務(wù)都在推進(jìn)“AI化”，你不懂AI，可能連業(yè)務(wù)都理解不了，更別說做增長了。

第二，從“看經(jīng)歷”到“看結(jié)果”。過去簡歷重點(diǎn)看你在哪里工作過，現(xiàn)在更關(guān)注你“做成了什么”，尤其是你用AI做出了哪些可展示的成果。

第三，好奇心+判斷力，成為核心素質(zhì)。AI技術(shù)迭代速度極快，沒有持續(xù)的好奇心和學(xué)習(xí)能力，很快就會落伍。但光有好奇心不夠，還得知道什么工具適合解決什么問題，生成的結(jié)果該如何評判和優(yōu)化。二者缺一不可。

如果你是一位正在找工作或考慮跳槽的牛馬，我的是建議是：立刻、馬上，去學(xué)主流AI工具，選與你崗位最相關(guān)的，玩到精通，讓它成為你的“***大腦”；用AI“重新做一遍”你的過往項(xiàng)目，把提升的效率和成果寫進(jìn)簡歷里。

03.大廠3個(gè)HC縮成1個(gè)，崗位更少、人更值錢

劉杰 ｜33歲 北京 互聯(lián)網(wǎng)獵頭顧問

我做了8年獵頭，主要服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)大廠的技術(shù)崗招聘。

過去，手里最穩(wěn)的單子是資深J***a后端和高級前端工程師，客戶要求簡單明了，候選人畫像也清晰。

但ChatGPT火了之后，招聘需求的迭代速度快得嚇人。半年前我給某大廠算法崗?fù)迫耍蛻暨€要求精通Prompt Engineering（提示詞工程）。上個(gè)月，同一個(gè)JD已經(jīng)改成“具備多Agent協(xié)同系統(tǒng)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，能獨(dú)立完成復(fù)雜業(yè)務(wù)場景的Agent編排”。

Prompt優(yōu)化從加分項(xiàng)變成了基本功，現(xiàn)在連門檻都算不上。LLM微調(diào)、Prompt優(yōu)化、效果評估，這些在2024年還是高階技能，現(xiàn)在已經(jīng)是簡歷上的基本要求，寫上去不會加分，但沒有一定會減分。現(xiàn)在最值錢的可能是AI Lab的相關(guān)工作經(jīng)歷。

除了技能需求，崗位設(shè)置變化也很大。以前大廠招人技術(shù)棧分得很細(xì)，有前端、后端、測試，各管一攤。而現(xiàn)在技術(shù)棧的崗位越來越少，很多部門直接把前端、后端濃縮成一個(gè)崗位，比如AI應(yīng)用開發(fā)工程師或者全棧AI工程師。

過去三個(gè)HC的事兒，現(xiàn)在一個(gè)就解決了。

所以篩選簡歷時(shí)，我的標(biāo)準(zhǔn)也在變。以前看項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)、大廠背書，現(xiàn)在看AI應(yīng)用落地經(jīng)驗(yàn)，那些在簡歷里面說自己能熟練使用某某AI工具的，我都覺得像個(gè)“原始人”。用大廠HR的黑話來說就是，我要的是可量化的AI使用結(jié)果和業(yè)務(wù)閉環(huán)能力。

對于職場新人或者應(yīng)屆生，我覺得現(xiàn)在的機(jī)會更多了。一個(gè)完全沒經(jīng)驗(yàn)的新人和一個(gè)工作了三四年的人，差距幾乎已經(jīng)被AI抹平了。

那些只會按流程干活，沒有業(yè)務(wù)判斷力的資深員工，反而不如一個(gè)會用AI的應(yīng)屆生。而且大廠對于具備一定AI能力的新人也比以前更慷慨，開出的薪資可能比以前高出20%-30%。

我給正在求職技術(shù)崗的年輕人的建議是，證明自己比AI更懂業(yè)務(wù)，比證明自己比AI會寫代碼更重要。

04.我?guī)痛髲S挖人才，AI能力像空氣一樣必需

王磊｜北京 科銳國際華北區(qū)科技業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人

過去，互聯(lián)網(wǎng)大廠更關(guān)注To C業(yè)務(wù)的相關(guān)崗位，這兩年，應(yīng)用算法、國產(chǎn)芯片適配、AI云架構(gòu)相關(guān)的人才需求明顯增加。

職位需求中的AI含量更是明顯提高了。以產(chǎn)品經(jīng)理為例，過去企業(yè)更關(guān)注候選人的需求分析、用戶調(diào)研等傳統(tǒng)能力。但到了今年，熟悉主流大模型API調(diào)用、具備大模型產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)、有AI相關(guān)的產(chǎn)品落地項(xiàng)目，變成了招聘核心要求。

招聘需求變了，對候選人的要求自然也跟著在變。AI沒讓經(jīng)驗(yàn)貶值，反而讓“經(jīng)驗(yàn)+AI”更值錢了。很多應(yīng)屆生使用AI多停留在學(xué)業(yè)層面；而有工作經(jīng)驗(yàn)的職場人，會將AI運(yùn)用在具體的工作場景中，憑借在業(yè)務(wù)、行業(yè)理解上的優(yōu)勢，讓AI發(fā)揮作用。

行業(yè)也出現(xiàn)了一個(gè)反常識的現(xiàn)象：對AI最抵觸的，反而是部分IT開發(fā)人員。他們離技術(shù)最近，感受到技術(shù)替代帶來的職場壓力，就會本能地排斥。但AI能力已經(jīng)像空氣一樣必需，積極學(xué)習(xí)新產(chǎn)品、新知識的人才會越來越“值錢”。

不同崗位受到的沖擊程度也是不一樣的。財(cái)務(wù)、法務(wù)這些流程化強(qiáng)的崗位，效率被AI拉上去后，企業(yè)就不需要那么多人了。而獵頭、咨詢服務(wù)這類依賴經(jīng)驗(yàn)判斷和溝通的崗位，短期內(nèi)則難以被替代。

與此同時(shí)，行業(yè)的人才流動也在發(fā)生變化。越來越多大廠管理崗或資深技術(shù)人，開始批量流向國央企的數(shù)字化平臺，或者選擇自己創(chuàng)業(yè)。他們在大廠晉升空間見頂，但行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、人脈、體系化能力都在巔峰期。而國央企正處于數(shù)字化搭建或升級的關(guān)鍵時(shí)期，最需要的就是這種有***、能從0到1落地項(xiàng)目的資深人才。

05.未來出路：把你的業(yè)務(wù)“蒸餾”給AI，跑通自動化

陸海天｜資深獵頭

“招聘要不要考察AI能力”這個(gè)問題已經(jīng)沒什么意義了。凡是有點(diǎn)追求的科技公司，用AI早就是默認(rèn)操作。現(xiàn)在大廠招人的標(biāo)準(zhǔn)是：你對AI有沒有產(chǎn)業(yè)級的理解，能不能用AI改造業(yè)務(wù)。

過去大廠互相挖人，看重的是項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，本質(zhì)是復(fù)制對手的工作方法。現(xiàn)在同樣的崗位，不是讓你做原來的事，而是“每天陪AI打磨”。說白了，大廠現(xiàn)在幾乎只在做一件事：把所有產(chǎn)品AI化。

舉個(gè)例子，招運(yùn)營，面試官會直接提問：你怎么把10個(gè)賬號擴(kuò)展到100個(gè)，用更低成本產(chǎn)出更多優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。這背后是AI時(shí)代的兩種經(jīng)營思路，如果能做成，企業(yè)要不吞并對手的份額，擴(kuò)大自己的團(tuán)隊(duì)，實(shí)現(xiàn)增長與擴(kuò)張，要不就是自我削減團(tuán)隊(duì)，實(shí)現(xiàn)降本增效。

AI賦能帶來的直接后果，就是崗位結(jié)構(gòu)的大洗牌。

拿程序員來說，我服務(wù)某頂級互聯(lián)網(wǎng)大廠多年，今年拿到的上百個(gè)崗位里，有70%以上與AI直接相關(guān)。但程序員崗位嚴(yán)重縮水。一些頭部大廠的純技術(shù)開發(fā)崗，已經(jīng)不到原來的20%。以前程序員說自己“代碼能力強(qiáng)、能加班”是有用的，現(xiàn)在，在AI面前幾乎沒有競爭力。一些頂級程序員的速度和產(chǎn)出都趕不上AI。再過一兩年，“程序員”可能會成為歷史概念。

在技術(shù)崗中，處境最好的是算法人才，特別是能把大模型嫁接到傳統(tǒng)行業(yè)、改造工作流程的人。道理很簡單：AI缺優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)和場景理解。只要有一個(gè)懂取舍的專業(yè)人士在中間，AI的能力邊界就能不斷擴(kuò)展。這種人才稀缺，往往被企業(yè)哄搶，或者被資本推動去創(chuàng)業(yè)。主導(dǎo)這類項(xiàng)目的運(yùn)營和項(xiàng)目經(jīng)理，同樣值錢。

在這一輪變革中，沖擊最大的是職能崗。大公司每天收到海量簡歷，已經(jīng)高度依賴AI做初篩，0.3到0.4秒掃完1500份。如此效率，普通職能崗很快被邊緣化。

一個(gè)例外是市場營銷崗位。它靠近用戶且需要創(chuàng)意、判斷，AI可以輔助策略制定、風(fēng)險(xiǎn)評估。前陣子某手機(jī)廠商的輿情***，如果用AI應(yīng)該能評估出風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)锳I誰都不敢得罪，不會設(shè)計(jì)這么激進(jìn)的傳播方案。但AI的短板也顯而易見：缺乏新鮮創(chuàng)意。目前做創(chuàng)意的營銷人才，依然有較大空間。

說到這里，我們要正視一點(diǎn)：大廠思考的是人到底能為AI做什么。主體已經(jīng)變成了AI。對于員工來說，如何適應(yīng)公司的要求，最大限度將自己手里的業(yè)務(wù)和AI融合是基本的工作要求。

我用一個(gè)比喻形容當(dāng)前的職場：每個(gè)人都是棋手，老板給你“tokens”，相當(dāng)于AI算力的使用額度，你用這筆***，對業(yè)務(wù)做了怎樣的賦能，決定了你在公司的價(jià)值。

這個(gè)能力，跟年齡無關(guān)，跟學(xué)校背景無關(guān)，最關(guān)鍵的是：你能否把自己負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)模塊完整“蒸餾”出來，交給AI跑通流程，實(shí)現(xiàn)自動化。做得到，老板自然愿意給你更高薪水、更大權(quán)責(zé)，甚至有機(jī)會去改造其他業(yè)務(wù)線。

這也意味著，應(yīng)屆生面臨的挑戰(zhàn)比成熟職場人更大。既沒有業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，也沒有AI思維和全局意識。要真想幫他們，大學(xué)階段就該開AI實(shí)戰(zhàn)課，讓他們用AI做具體項(xiàng)目。

美國已經(jīng)出現(xiàn)故意“污染”AI數(shù)據(jù)來保護(hù)崗位的行為，但擋不住企業(yè)的AI投入。中國的整體導(dǎo)向更鼓勵A(yù)I賦能，企業(yè)會走得更快。未來幾年，上市公司財(cái)報(bào)會越來越多提到使用AI agent的比例，而不是員工人數(shù)。

*題圖及文中配圖來源于pexels。返回搜狐，查看更多