zhanshen1614

这个岗位招满了吗？

@erwin985211 我最近应聘发现不少面试官和 HRBP 似乎对这个领域不太清楚。面试完发现岗位的 JD 有一部分来自我的简历，现在在考虑认真做产品的 AI 小公司。

看人怎么用。如果什么都不思考全部让 AI 做就是刷新下限，原先基础好的人用 AI 上限更高。

@ewe 普本，之前都在中小企业。期望的岗位是 AI Agent 开发工程师。期望薪资 15K-25K 。

补充一下。
我找 AI 智能体开发的公司分布在：广州、深圳、厦门、上海。
目前应聘第三天。主动联系：0 ，投递：1 ，面试邀约：0 。

现在任何一个赛道都非常卷，AI 也一样。我最近在找 AI Agent 开发，所做的项目大部分生产要素都达到了还是不承认，就因为普本和 PHP 开发经验，叠加空窗期，超过 30 岁，debuff 一大堆，简历都投不出去。

测试驱动开发

我觉得现阶段应该想办法锻炼批判性思维和判断力，比如这个需求值不值得做，有没有更好的方案，AI 写的代码质量如何，这些还是要人去把关的，然后尝试去挑战 AI 做不到的事。

之前我通过一个个人项目先后经历 AI 的舒适区和边界，减少重复任务的同时创造了罕见技术组合。遇到框架/开源组件底层未公开的缺陷/隐形契约等问题还是需要深入底层公关的，不是调整几个提示词就能搞定。

今年的面试存在人才评估方式失衡的问题，下半年或许有所改观。

面试的时候主要是 Claude Code/vibe coding/Cursor ，系统设计 1 题。这样的面试很难评估候选人的能力。对于疑难杂症，部分用人单位的评价过于标签化，把代码量少等同于简单，虽然最终的方案都是几行代码但。

我写代码是 AI 和手写比例为 7:3 ，因为经常遇到无资料、无公开讨论的情况，甚至要更改开源组件的源码，自编组件完成从 0 到 1 的创造过程。AI 对付这种问题只能作为辅助角色，唯一顺手的只有 API 接口等重复性内容。

现在写代码很简单，关键是判断力，面对这些奇怪的问题有很多选项，可以损失点性能用其他办法绕开这些硬伤，也可以深入底层打个补丁做深度定制，面试过程中不考查判断力只考查用 AI 写过多少代码有失偏颇。

今年的面试经常忽略一点————什么时候该用 AI 。判断一个候选人是否落后不是因为用过多少 AI 工具，而是什么时候该用什么时候不该用，这个问题没搞清楚肯定不行。

当前的 AI 热潮会让企业和团队享受到 AI 的便利暂时低估其中的风险，如果有一天，一个未公开的框架缺陷引发生产事故，谁又能守住最后的风险呢？