| 盘点 | 步骤 | 注意点 |
|---|---|---|
| LLM与JD的定义 | 理解AI技术与招聘要求的关系 | 避免混淆概念，明确用途 |
| LLM在求职中的应用 | 优化简历、模拟面试 | 合理使用工具，不依赖完全 |
| JD的重要性 | 仔细阅读职位描述，匹配自身优势 | 关注关键词和技能要求 |
我第一次听说LLM这个词的时候，是在UBC读计算机专业的同学聊天时提到的。他说自己用一个AI工具写了一篇实习申请信，结果被公司直接录用了。我当时一脸懵，心想：这不是科幻片吗？后来才知道，这个工具就是大语言模型（LLM）。而那时候我正在准备找实习，每天都在看各种职位描述（JD），但总觉得看不懂，不知道该怎么下手。
其实像我这样的留学生，在找工作的时候真的需要搞清楚这两个词到底是什么意思。因为现在越来越多的企业开始用AI来筛选简历，甚至有些岗位直接要求会使用LLM工具的人。如果不懂这些，就很容易被排除在外。
举个例子，我在NYU读书的时候，有个学姐用LLM生成了一份简历，她把经历都重新整理了一下，还加了一些行业术语，结果她拿到的面试邀请比其他人多很多。但她说这不是万能的，关键还是要靠自己的真实经历去支撑。
再比如，我有一个朋友在找全职工作的时候，他看到JD上写着“需要熟悉Python”，但他只是懂一点基础，没有实际项目经验。他以为只要写上“熟悉”就行，结果面试官直接问了几个Python代码问题，他答不上来。这就是为什么一定要仔细看JD里的每一个细节。
还有一个情况是，有些企业会用AI系统来初步筛选简历，这时候如果你的简历里没有包含JD里的关键词，可能连初筛都过不了。比如某家科技公司在招聘数据分析师时，JD里明确写了“熟练使用SQL和Excel”，如果你只写“了解数据库”那就可能被系统自动过滤掉。
所以，LLM虽然可以帮助我们快速生成内容，但不能代替真正的准备。比如你用AI写一封邮件给HR，里面可能有语法错误或者不符合行业习惯的表达，反而会让对方觉得你不专业。
而JD就像是求职路上的指南针，它告诉你这家公司的需求是什么，你需要具备哪些能力。如果你不去认真分析JD，就很难知道怎么调整自己的简历和面试回答。比如某个学校的就业中心就建议学生在投递前，先逐字逐句地读一遍JD，然后列出自己对应的技能和经历。
还有些时候，JD里会有一些隐藏的信息。比如有的公司会在JD中暗示他们更看重团队合作能力，而不是单纯的技术水平。这时候你就要在简历和面试中突出自己的沟通和协作经验，这样才更容易打动HR。
我记得有一次，我帮一个同学修改简历，他原本写的“参与了一个小组项目”，我帮他改成“带领5人团队完成一个数据分析项目，并提出优化方案”。结果他收到了好几个面试邀约，就是因为JD里特别强调了领导力和项目经验。
所以在找工作的时候，不要怕麻烦，多花点时间去研究JD，看看哪些地方可以改进自己的简历。同时也要学会合理利用LLM这样的工具，但它只能作为辅助，不能代替真实的准备。
如果你还在犹豫要不要尝试用AI工具，那我可以告诉你，现在很多留学生已经在用这种方式提升自己的竞争力。比如有人用LLM写英文简历，有人用它做面试模拟，这些都是很实用的技巧。
最重要的是，不要被这些工具迷惑了双眼。它们只是帮你更快地找到方向，真正决定你能不能拿到offer的，还是你的实力和努力。所以不管是用LLM还是看JD，都要保持清醒的头脑。
如果你现在还没开始准备，那就从今天开始吧。哪怕只是花半小时研究一下JD，或者试试用AI生成一份简历，都是很有意义的一步。毕竟，求职不是一蹴而就的事情，而是需要不断积累和调整的过程。
