AI is all you need

问问机构的老师呀，都付费的好好说说，应该也会帮佬康康的吧= =

佬是面试 java 还是 agent 啊？光看简历我不知道到底是面试啥岗位的 ^-^

感觉投 java 项目经历都是 agent，投 agent技能又都有 java 后端的 有点乱哦

某机构？学agent吗，他们应该会帮你包装简历的吧，为什么我感觉这简历不像包过呢 ^-^

重点写场景难题，以及你是怎么解决的，技术名词多并不能让简历看起来高级，更像流水账

参加培训机构就问机构吧，花了钱不要不好意思问，要花的值就要多骚扰他们

机构在25年就结束了 现在机构的老师已经不怎么回答问题了

我这已经工作一年半了，自己写的当时也没有包装过

好的 谢谢 我回去再改一改 看看怎么更好

那段一年多的工作经历只写了这几行吗，不考虑多补充点细节吗佬

可以当时 没有考虑那么多 因为做的项目都是一个从主线签出来做一些定制化的需求

如果是这样的话确实不太好写

感觉可以集中在某一部分的具体功能上，虽然不是自己写的，但是把框架和实现思路摸清了也可以写在简历上的，借助AI读完代码我觉得在面试里回答出来细节应该不是难事

大概看了一眼，有几个问题，关于项目经历写的太泛了，比如响应时间降低 40%，这个指标怎么来的，为啥降低的，原来指标是多少，原来的技术设计是什么，原因是什么，思考过哪些方案。

其他几个问题关于技术栈，又有 java 后端又有 agent 相关，这里可以精简一下，另外不要写精通，熟悉，熟练即可，才工作一年多，很难精通的。建议统一优化为 Agent 全栈工程师，有后端和前端经验，还熟悉大模型调用以及 RAG 链路，可以整合成 agent 全栈工程师，这一部分是优点。

我感觉这些数据看着像ai合成的？是真实数据吗，佬友写简历上的东西一定要都特别了解，要不就别写，再就是做了什么写的一定要具体一些，当然也可以埋一些钩子，让面试官问出你提前准备好的问题

我跟你说的简单可行的办法，就是解决真实问题，如果你没有这部分工作经历，就找个热门需求自己搭建项目实现整个流程，然后把这部分经历嫁接到某个公司上，重要的是这个业务场景你真的做过

必须自己把整个流程走一下，要不然面试这一关你一定过不去，我面试过几个简历写的比你的还牛逼的人，问到技术细节有的就答不上来了，也见过用AI面试的，没用

项目最重要，第一关是HR看的，专业名词HR也看不懂，Hr主要看业务内容是不是和公司匹配

我只想说现在年轻真好，还有点挑。

简历（Java + AI 大模型方向）

教育背景

• 【学校名】 ｜ 软件工程 ｜ 本科 ｜ 【起止年份】


• 主修课程：数据结构、操作系统、计算机网络、数据库原理、计算机组成原理、软件项目管理等

专业技能

AI 大模型应用开发

• 深入理解大模型应用开发，熟练使用 Spring AI 构建 AI Native 应用


• 熟悉 RAG（检索增强生成）架构，熟练使用 pgvector 向量数据库进行文档检索与向量召回


• 掌握 Prompt Engineering 与 LLM 结构化输出控制（Schema 校验）


• 具备多模态大模型（如 Qwen-VL-Plus 视觉大模型）的实际集成与调用经验

后端核心技术栈

• 扎实的 Java 开发功底，熟练使用 Java 21 虚拟线程等特性处理高并发场景


• 精通 Spring Boot 3.x 框架与 RESTful API 设计理念，熟练使用 MyBatis / MyBatis-Plus

数据库与中间件

• 熟练使用 PostgreSQL、MySQL，掌握数据库设计与 Flyway 数据库版本化管理


• 熟练掌握 Redis 缓存机制，可用于 Token 管理、接口限流优化及性能调优


• 熟悉 MinIO / OSS 对象存储与 Docker Compose 容器化部署

前端与工程化

• 熟练掌握 Vue2 / Vue3 前端开发及工程化构建调优


• 了解 Ant Design Vue / ElementUI 及 ECharts 数据可视化


• 熟练使用 Git、Maven；善于利用 Cursor、Copilot 等 AI 工具提升开发效率

工作经历

【公司名】 · Java 开发工程师 ｜ 2025.03 - 至今

• 负责企业级质量管控平台与智能化运营工厂的核心业务开发与系统重构

项目经历

企业级质量管控平台 ｜ 2025.04 - 至今

技术栈：Java, Spring Boot, MyBatis, MySQL, Redis, Vue, ECharts

项目背景：【项目背景，图片打码】

核心产出

• 复杂业务架构设计：独立负责 DRBFM（基于变更的设计失效分析）模块，实现高度定制化的变更驱动风险流；重构 FMEA 树结构数据管理体系，优化多层级结构数据的查询与节点递归更新逻辑，大幅提升复杂数据的处理效率。


• 系统性能与响应优化：针对海量质量查询场景引入 Redis 缓存机制，对高频接口进行命中优化；深度优化边界接口的数据结构，删除冗余传输报文，提高网络层处理效率。


• 权限与可视化构建：独立设计并落地 RBAC 角色权限管理模块，实现接口细粒度鉴权；深度参与 SPC（统计过程控制）模块建设，配合前端 ECharts 完成百万级质量数据的高效图形化展示。

个人研究项目

小红书智能运营 AI Agent ｜ 2026.04 - 至今

技术栈：Java 21, Spring Boot 3.5, Spring AI, 通义千问, PostgreSQL, pgvector, Redis, MinIO

项目背景：面向留学求职领域的行业垂类应用【其余打码】

核心产出

• 多模态 AI 引擎：基于 Spring AI 构建【…】一模型驱动，支持大模型多模态集成【原文模糊，待核对】。


• RAG 知识库向量语义化：基于 PostgreSQL + pgvector 向量【…】，实现 Schema 隔离存储【原文模糊，待核对】。


• Prompt 工程化：基于 PromptEngine 动态注入人设与 RAG 上下文【…】【原文模糊，待核对】。


• 全线业务闭环：基于 JWT 的双 Token 认证与 Redis 长效防刷限流机制，实现基于 Mock 模式的内网满并发【…】【原文模糊，待核对】。

^-^ 待补/待核对项：

1. 学校名称、教育起止年份


2. 工作经历公司名


3. 两个项目的「项目背景」全文


4. 小红书项目「核心产出」四段的完整量化指标

稍微改了一下，希望有帮助