本文所有岗位信息均来自HI简历站内2025年3-4月真实收录的9个技术相关校招岗位样本，不包含任何外部商业机构的数据。分析口径仅限于这些可核验的招聘需求，不代表全行业所有技术岗位的偏好，务必结合你实际投递的具体JD进行交叉验证。
程序员写简历最容易掉进的坑，不是写太少，而是把简历写成了「技术手册」——罗列一堆项目名称和关键词，却看不出这些项目和你面前的岗位到底有什么关系。真正贴近JD的简历，本质上是在做一套完整的「能力证明题」：用你做过的事、用过的技术栈，证明你能胜任JD里描述的工作。这件事不能等到面试再想，而应该在写简历时就一并整理好。
JD里的技术要求通常可以分为三类：核心硬门槛、加分项和隐性期望。很多求职者会花大量篇幅去回应加分项，却忽略了硬门槛讲得不够直接。
以站内样本「伯兄投资26春招」里C++开发工程师岗位为例，金融量化行业对C++的要求，绝不会停留在「会写C++」这个层面。JD里虽然没有展开写，但结合金融行业的特征，核心硬门槛更可能指向：对内存管理的深入理解、在高频或低延迟场景下的性能优化经验，以及对数据结构和算法复杂度的严格评估习惯。如果你只写「熟练掌握C++，熟悉STL」，在筛简历的人看来几乎等于没写。你需要进一步解释到什么场景下用过这些技能——是处理过几GB数据时的内存池管理，还是在某个模块上做了ms级的延迟优化。
同时，你会看到同一个JD里还写着「Data Scientist」方向，可能要求Python、SQL和机器学习框架。这两个岗位在同一个公司出现，说明他们的技术栈是有交叉的。你如果在简历里只体现单一语言能力，反而可能被视为视野不够。这就引出了技术栈整理的第一个策略：不要一个岗位只讲一种语言，要把你会的技术串成一个可以协作的图景。
提醒：招聘系统或HR初筛时不一定了解金融量化或AI Infra的技术细节，用来筛简历的关键词往往就是JD里出现的那几个名词，比如「C++」「SQL」「机器学习」「低延迟」。所以这些词必须出现在正文中，但同时要放在有业务含义的句子里，不能只在技能列表里列一遍。
看很多技术简历的项目经历部分，感觉是把实验报告的标题抄了一遍。比如「基于Spring Boot的电商系统开发」——这个项目背景太庞大了，面试官会疑惑你到底做的是用户模块、订单模块还是支付模块。你的项目叙事需要明确到具体模块、关键技术决策和可感知的成果这三个层面。
假设你在实习时参与了一个电商后端系统的开发，第一版简历可能这样写：
参与XX电商系统开发，使用Java和Spring Boot框架，设计数据库表结构，完成用户登录与注册模块。
这个写法的最大问题是，所有做后端实习的人都可以这样写，完全看不出你的技术深度和思考能力。我们来拆解一下这个功能背后可能的真实考量：
| 维度 | 浅层写法 | 贴近JD的写法 |
|---|---|---|
| 功能场景 | 完成用户登录注册模块 | 设计并实现支持千万级用户量的高并发登录系统 |
| 技术决策 | 使用Spring Boot+MySQL | 采用Redis缓存Session实现分布式会话管理，将QPS从单机500提升至集群3000+ |
| 安全考量 | 密码加密存储 | 实现BCrypt盐值哈希与JWT无状态鉴权，将密码重置流程的响应时间控制在200ms以内 |
| 数据库优化 | 设计用户表结构 | 对用户表进行垂直分表并按uid分库，将慢查询比例从0.3%降至接近0 |
注意右边这列写法，每一个技术决策后面都跟着一个性能指标或者安全性改进。这不只是为了让简历好看，更关键的是，这为你面试时解释这个项目留好了「钩子」。面试官几乎一定会追问："你是怎么测试出QPS到3000的？分库分表的路由算法是什么？"如果你在写简历时就想清楚了这些答案，面试时就能从容展开。
技术栈是程序员简历里最容易被「指环王」化的部分——有人会把所有摸过的技术都列上，希望通过广度来证明自己的能力。但在接近中高级岗位或者有明确业务方向的岗位时（比如量化、自动驾驶、AI Infra），面试官想知道的是你的技术栈是否形成了可迁移的判断力。
整理技术栈时，可以按金字塔结构梳理：
以站内「松应科技」的物理AI与具身智能岗位为例，如果JD要求Python和C++开发能力，简历里只写「熟练Python和C++」是没有竞争力的。可以从选型层这样展开：「在仿真系统中，用Python编写快速原型验证物理引擎假设，将一轮仿真迭代时间从30分钟缩短至12分钟；待算法稳定后，再用C++重构核心模块以适配嵌入式部署，CPU占用率下降40%。」
不同岗位对金字塔的侧重不一样。测试岗位可能更看重排错层的日志分析和问题定位能力；算法或AI应用研发岗位，则可能更关注选型层对模型架构的理解，以及工具层对训练框架的熟练程度。
提醒：不要把你培训课程或者课程设计里的所有技术都堆在技能列表里。那不是一个「我能做什么」的清单，而是一个「我学过什么」的清单。后者在面试中极容易被追问，一旦回答不深，反而暴露短板。
同一个专业背景的求职者，可能会同时投递后端开发、AI应用开发和测试开发三个方向。拿站内样本「Lazada 2027届实习生招聘」来看，它同时覆盖了AI应用研发、算法和SRE三类岗位，它们的简历侧重点完全不同：
如果你只有一个项目经历，怎么适配这三个方向？方法不是编三个不同的经历，而是从同一个经历中提取不同角度的价值。比如你在实验室部署过一个大模型服务，投AI应用研发时，强调调用链路设计和Prompt优化逻辑；投SRE时，强调你是怎么做压力测试和扩容策略的；投算法时，把重点放在你用了什么评估指标、有没有对比过无监督微调方案。
大多数求职者的简历和面试复习是两条平行线：写完简历扔给HR，然后打开LeetCode刷题，再单独整理八股文。这种割裂感会让你在面试时不停地进行「上下文切换」——当面试官打开你的简历问项目，你的脑海里还是在想刚才那道算法题没做出来。
一个更有效的方式是，把简历当成面试的复习提纲。简历上写的每一个技术决策、每一个性能指标，都值得你准备一份3分钟的口头推演。具体方法：
这样准备的好处是，你不需要在面试前临时准备两套体系。面试官问项目，你在重温简历时已经推演过；面试官问基础，你翻回「金字塔」的排错层去回忆。
第一，把简历当成技术笔记。面试官不是来读你的技术文档的，他们要在15秒内判断你适不适合这个岗位。大段大段的文字、没有分段、没有数字，会让你的亮点被埋没。
第二，试图用项目的数量来补深度。写5个平平无奇的项目，不如写3个有深度决策和矛盾冲突的项目。尤其是投递AI或算法相关岗位，面试官会用纵向挖深的提问方式，多个浅层项目在这种面试风格下非常吃亏。
第三，简历精修自嗨，不和面试联动。你把一个项目的QPS数字写得很漂亮，但你却不记得压测的并发量配置、不知道优化前后的JVM参数对比，那面试时就等于给自己埋了一颗雷。
提醒：这个基于站内样本和JD拆解的方式，不适合直接照搬到你没有实际经历的项目上。面试中技术面试官通常会进行「纵向追问」，在一个点上连续追5-8层细节，如果简历里的场景不是你亲手做过的，面试时很可能被问穿。本文的框架是帮你「整理和表达已有的经历」，而不是生成一份虚幻的简历。
在投递之前，你可以用它快速检查简历和面试准备的完备度，避免带着明显漏洞进入筛选流程：
如果你想从更具体的岗位视角出发，可以参考HI简历上其他岗位的整理逻辑，比如产品经理简历和面试怎么准备：把需求分析、项目推进和数据结果讲清楚，虽然领域不同，但「用产出说话」的思路是相通的。
Q1: 技术栈是按熟练程度排序，还是按JD里提到的顺序排序？ A: 优先按JD提到的技术栈排前面。HR或ATS的初筛会优先扫描JD里出现的关键词，这些关键词刚刚好出现在你技能列表前几项，被匹配到的概率更高。在满足这一点的基础上，再把你真正精通的技术放在该块的前面，用括号注明「3年/项目实战经验」或具体达到的水平。
Q2: 没有实习经验，怎么写项目才能不显得水？ A: 课程设计、开源项目、竞赛项目都可以写，但要遵循同样的「技术决策+数据指标」原则。比如一个课程设计的分布式KV存储，你可以不写「这是课程作业」，而是直接描述「设计并实现一个支持Paxos共识算法的分布式KV存储，用YCSB压测在5节点集群下达到6000 OPS」。重点是你在这个项目里验证了什么技术想法，而不只是「完成了作业」。
Q3: 投递AI开发岗位，刷题、简历和项目复习的时间怎么分配？ A: 没有固定比例，但一个可参考的节奏是：先花2天把简历完全定稿，定稿的意思是你对写上去的任何一句话都能做5分钟的口头阐述。然后在面试周期内，用40%的时间刷算法和数据结构保持手感，40%的时间围绕简历做深度复习，剩下20%用来阅读目标公司的技术博客和论文，准备开放性问题和业务理解。
Q4: 简历里写「负责独立开发」，会不会显得团队协作能力不行？ A: 不会。如果你真实情况就是独立负责某个模块甚至整个项目，这在技术岗位是值得写清楚的优势，意味着你有机会更完整地经历需求分析、架构设计、测试和上线的全流程。但同时，如果简历里除了独立开发没有体现出任何协同经验（比如参与代码评审、和产品/算法对接需求、跨团队联调），面试官可能会追问你的沟通和协作模式。更好的处理方式是在2-3个项目里偶尔出现「推动算法同事统一接口标准」「与前端团队联调RESTful API规范」这样的表述，用事实证明你有协作能力，不用专门多写。