投了十几份简历，面了几家公司之后，我总结出一个道理——

**大模型训练师的简历和普通AI训练师的简历，根本不是一回事。**

普通HR看你的工作年限、学历背景。但大模型岗的面试官，他们只看3样东西👇

 ① 你做过什么评测/优化项目？

❌ **错误写法：
"2024-2025 · XX科技公司 · AI训练师"
负责大模型日常评测和数据处理

✅ 正确写法：
"XX大模型自动评测体系搭建项目 · 模型训练师"**
- 负责大模型自动评测效果分析，通过跟踪xx类核心指标，定位模型能力薄弱点7项，输出评测分析报告12份
- 构建评测异常处理流程，异常识别效率提升40%
- 独立带队完成评测集迭代3次，覆盖6大业务场景，评测集规模从2k→1.5w条
- 通过数据分析推动模型优化，模型badcase环比下降25%

看出来区别了吗？
前者像在说"我在这儿上过班"
后者在说"我能解决问题"

 ② 你会什么工具/技能？（能不能直接上手）

❌ 别写"熟练使用Office办公软件"，没人关心。

✅ 要写这些硬核关键词：

| 类别 | 具体技能 |
|------|----------|
| 编程语言 | **Python**（pandas/numpy数据分析、脚本自动化） |
| 模型评测 | 自动评测体系搭建、评测集设计、badcase归因分析 |
| Prompt工程 | Prompt Engineering、Few-shot、CoT |
| 大模型方向 | Function Call、Agent、SFT数据准备 |
| 数据管理 | 数据看板搭建、成本监控、标注质量管理 |
| 工具平台 | 标注平台、评测平台、数据管理工具 |

💡 加分写法：
"熟练使用Python进行数据分析，独立搭建评测数据看板，实现核心指标自动化监控"

正好，手里有个AI训练师的 好岗 北京成都均有机会，五险一金，感兴趣的可以看看
③ 你有什么可量化的成果？（最最关键）

每一段经历后面，**必须跟一个数字**：

- 做过评测分析：❌ "分析模型badcase" → ✅ "定位模型能力薄弱点7项，推动解决率提升20%"
- 做过评测集：❌ "维护评测集" → ✅ "评测集从2k条迭代至1.5w条，覆盖场景从2个扩展到6个"
- 带过团队：❌ "管理3人团队" → ✅ "带队完成3轮评测集迭代，标注一致率稳定在92%以上"
- 做过流程优化：❌ "优化评测流程" → ✅ "构建异常处理SOP，效率提升40%"

 💡 针对这个大模型JD，简历自查清单

□ **评测分析能力写了没？** （核心指标跟踪、badcase归因、分析报告输出）
□ **评测集维护经验有没有体现？** （迭代、扩展、场景覆盖）
□ **每段经历都跟了数字吗？** （规模、效率、准确率、覆盖率）
□ **技能栏写Python/数据分析/评测工具了吗？**
□ **有没有一段"核心成果"放在简历最显眼的位置？**
□ **985/211学历优势有没有突出？** （学历是大模型岗的敲门砖）

这6项你还没补齐，先改简历再投。大模型岗竞争激烈，简历不过关，投再多也是白投。

## 📌 最后送你一个"成果亮点"模板（直接填）

**核心成果：**
主导XX大模型（参数量xxB）的自动评测体系搭建与迭代，通过______（做了什么），使模型______（核心指标）从___%提升至___%，覆盖______（场景/规模），累计输出评测分析报告___份，推动模型版本迭代___次。