最近我有个手握十篇AI顶会的博士朋友正在找工作，分享一下他找工作的经验吧： 整理了 50 多篇青云、Seed、Kimi 等大模型人才计划面经，发现一个挺反常识的现象： 论文多的人，不一定更容易通过。 面试官真正关心的通常不是论文数量，而是几个更具体的问题： 你的研究方向和团队是否匹配？工作里哪些部分是自己完成的？为什么这样设计？方法在哪些场景会失败？换到真实业务里，成本和收益是否仍然成立？ 研究型团队会重点考察问题定义、方法创新、实验设计和未来研究方向。但对于后训练、Agent 和推理系统岗位，工程闭环同样重要： 能不能搭建数据、训练、rollout 和评测流程？是否真正用过 verl、vLLM、Ray、DeepSpeed？遇到 reward 异常、熵崩溃、显存不足或吞吐下降时，能不能定位原因？ 所以常见的四类候选人，大致是： 1. 论文强、工程弱：Research Talk 有优势，但容易挂在 Coding、系统实现和工程追问。 2. 工程强、论文弱：业务组适配度不错，但需要证明自己不只是调用框架，也能定义和分析问题。 3. 论文和工程都强：竞争力最高，但面试官会重点确认工作是否真正由自己主导。 4. 两边都不突出：与其继续堆零散经历，不如完成一个方向匹配、指标完整、能讲清失败案例的闭环项目。 人才计划不一定选择履历最豪华的人，更可能选择： 1. 方向匹配，并且能够独立把问题推进下去的人。 2. 一篇能讲透、能复现、能落地的工作，可能比几篇说不清个人贡献的论文更有说服力

一名网友在小红书平台发帖称，据其多位留学生朋友反馈，DeepSeek 目前在初筛阶段直接拒绝海外本科学历（含 QS 前 50 高校），但一年制海外硕士反而能顺利过关。 发帖人自述，他去年曾进入 DeepSeek 招聘的发 offer 阶段。今年更换化名重新投递，并在简历中补充了参与 SOTA 模型研发、为开源框架 verl 提交代码等经历，结果依然在初筛被直接淘汰。 他表示，这种存在「倒挂」的硬性过滤规则完全无视了候选人的开源社区影响力与实际工程能力。 上述筛选逻辑目前仅属社交平台用户的单方面说法，DeepSeek 官方暂未对相关传闻作出回应。

🎉中獎名單公布 3週年粉絲嘉年華 來場者限定抽獎活動 大家好，我們是冒汗心跳的 RPG《棕色塵埃2》。 3週年粉絲嘉年華的美好時光恍如昨日，各位是否仍記憶猶新呢? 非常感謝大家參與【來場者限定抽獎活動】，以下公布中獎名單，恭喜所有幸運中獎的店長們🎉 我們將通過FB私訊或在原活動貼文留言發送訊息， ♦️請勿錯過，務必確認開啟私訊功能♦️ 以下中獎者請於 ✨2026年7月22日(三) 23:59 前✨通過私訊與我們聯繫，並完成領獎手續。若未能在期限內取得聯繫，將會視為放棄中獎資格，感謝配合！ #中獎名單# - 名字後附帶的數字為您的UID末2碼 - 中獎項目請參閱附圖 Y* Ch*n(42) 一*風(20) 袁*鈞(32) 希*菲(96) J*hn Kys**r(89) L*zy Ch*n(04) 艾*絲(10) Hs**n Ch*n(21) 黃*祥(56) 郭*宏(28) 修(67) 廖*驊(06) 鄭*棠(48) Y*m*no Am*(65) 戰神**Ba(62) R*y R**(08) 李*翰(50) 柯*智(37) 邱*智(86) 林*岑(68) 陳*安(37) N**h Hs*(57) 抹*(62) 吳*廷(77) *欽(72) 許*智(63) Chenh** H*(22) 李承睿(12) 劉*望(74) *健(65) 姜*揚(08) R*b* L*(03) 張*騰(70) 蔡*諺(74) T*lon H**ng(45) A A'*b Verl**t(52) Rich*rd L**(76) 陳*宇(71) *玥(96) 再次感謝各位店長的參與，並恭喜各位幸運中獎者。 也請大家今後繼續多多關注並參與《棕色塵埃2》的各項活動！ #棕色塵埃2# #棕色塵埃2三週年#

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