人工智能
RAG 工程师简历怎么写
RAG 岗招的是检索质量，不是「会连向量库」。简历要写得像搜索工程师，而不是像跟着教程走了一遍。
招聘方筛这个岗位时看什么
三件事，按重要性排序。
01
你怎么衡量检索效果：recall@k、MRR，还是答案层面的指标
02
切分、重排，以及你真正做过的取舍
03
有没有处理难的部分：文档过期、来源冲突、答不出来
RAG 工程师简历最常见的三个错误
- 写「用了 LangChain + 向量库」，把技术栈当成工作内容
- 完全没有检索指标，细节只到 demo 截图那个程度
- 略过数据侧——清洗、切分、更新才是这活儿的大头
该写进简历的关键词
自然写进职位名、项目描述和技能里——别堆成一排。
recall@k重排序切分策略混合检索向量模型向量索引引用溯源数据新鲜度
适合RAG 工程师的模板
封面就是这套模板真实渲染出来的一页。
指标多的简历，越干净越好读。
深色标题块，把系统工作和项目工作分得开。
单栏 ATS 友好，投大厂稳妥。
常见问题
RAG 工程师简历应该写几页？
一页。除非你有十年以上经历且第二页全是同等分量的内容，否则第二页只会稀释第一页。把你怎么衡量检索效果：recall@k、MRR，还是答案层面的指标放在第一屏。
RAG 工程师简历最容易被刷掉的原因是什么？
写「用了 LangChain + 向量库」，把技术栈当成工作内容。这是这个岗位初筛阶段最高频的问题，改掉它比换模板有用得多。
RAG 工程师简历可以直接用 AI 生成吗？
可以用 AI 生成初稿，但必须自己核对经历是否属实、数字是否准确，再按目标 JD 调整关键词顺序。AI 负责效率，内容责任在你。