我入行大模型这六年，见过太多人死磕刷题。

昨天有个兄弟找我哭诉。

他说刷了500道LeetCode，结果被面试官问懵了。

面试官没问算法，问的是：“如果ChatGPT能写代码，你作为工程师的价值在哪？”

这题太扎心了。

现在去聊chatgpt谷歌面试，光会背八股文已经不够看了。

我也经历过那个阶段。

刚转行那会儿，我觉得只要代码写得溜，就能进大厂。

后来发现，错了。

真正的分水岭，在于你怎么用AI解决问题。

我记得去年帮一个学员改简历。

他原本写的是：“熟练使用Python，熟悉Transformer架构。”

太干巴了。

我让他改成：“利用ChatGPT优化了Prompt工程，将模型推理延迟降低了30%。”

你看，这就有了场景。

这就是我们常说的chatgpt谷歌面试中的差异化竞争。

很多候选人不知道，面试官其实也在用AI辅助筛选。

他们想看到的，不是你会不会写Hello World。

而是你能不能把AI变成你的外脑。

我有个朋友，在谷歌面试时遇到一个系统设计题。

让他设计一个支持实时翻译的系统。

别人都在画架构图，他直接掏出手机，现场演示了一个基于LangChain的Demo。

虽然Demo很简陋，但思路清晰。

他展示了如何用向量数据库存储用户偏好，再用LLM生成个性化翻译策略。

面试官眼睛都亮了。

他说：“我没想到你能把业务场景和AI结合得这么紧密。”

最后他拿到了Offer。

这不是运气，是准备方向对了。

现在的chatgpt谷歌面试，越来越看重“AI原生”思维。

什么意思？

就是你要像呼吸一样自然地去使用AI。

而不是把它当成一个工具，用完就扔。

我在面试候选人时，最喜欢问一个问题。

“你最近一次用AI解决复杂问题是什么时候？”

如果对方说“没用过”，基本就凉了。

如果对方说“我让ChatGPT帮我重构了代码”，那只能算及格。

高分回答是：“我发现团队在文档整理上耗时太多，于是搭建了一个基于RAG的内部知识库，让新员工入职效率提升了50%。”

注意细节。

有数据，有场景，有结果。

这就是真人经验。

别去背那些过时的面试题了。

2024年了，还在背死记硬背的知识点，真的会被淘汰。

你要去研究AI的边界在哪里。

它什么能做，什么不能做。

比如，它擅长发散思维，但不擅长精确逻辑。

你在面试中就要体现这一点。

当面试官问一个模糊问题时，你可以说：“这个问题我可以先让AI生成几个方案，然后我人工筛选优化。”

这种态度，非常加分。

我也踩过坑。

刚开始我也盲目崇拜AI。

觉得有了它，我就能躺平。

结果发现，AI生成的代码Bug更多。

因为缺乏上下文。

所以我现在的策略是：AI负责草稿，我负责精修。

这种“人机协作”的能力，才是大厂想要的。

回到那个兄弟的问题。

他后来怎么解决的？

我让他别只刷题。

让他去GitHub找一个开源的LLM应用项目。

然后试着用ChatGPT去理解代码，去提Issue，去写文档。

他甚至自己搭了一个简单的Agent。

在面试中，他直接展示了这个项目。

虽然代码不完美，但充满了思考。

面试官问：“这里为什么用这个Prompt？”

他答得头头是道。

因为他在不断调试。

这就是实战。

所以，别焦虑。

焦虑没用。

行动才有用。

你可以从今天开始，试着用AI辅助你的日常工作。

哪怕只是写邮件，写周报。

慢慢培养那种“AI思维”。

当你习惯了和AI对话，你会发现，很多难题迎刃而解。

最后给点实在建议。

如果你正在准备chatgpt谷歌面试。

别只盯着算法题。

去了解一下最新的Agent框架。

去玩玩LangChain或者LlamaIndex。

哪怕只是跑通一个Demo。

在面试中，这比刷100道题都管用。

毕竟，时代变了。

我们也得跟着变。

如果你还在迷茫，不知道从哪里下手。

可以私信聊聊。

我不卖课，只聊干货。

希望能帮你少走弯路。

毕竟，这行水太深，一个人摸索太累。

一起进步吧。