llm agent的简历应该张什么样呀

佬们好，想找大模型算法，ai应用开发方面的工作，介绍一下个人背景：现在在研二，研一期间主要在参与科研和竞赛，项目经历比较薄弱，现在正在找开源项目进行学习，同时正在刷hot100，现在有点迷茫，是找日常实习还是全力备战暑期实习呢，简历方面需要哪些改动的地方，希望大佬们给些建议😭

一、市场上到底要什么人？去招聘网站搜“大模型”，JD看一圈就会发现，岗位其实就三类：① 基模方向：预训练、模型架构、scaling law门槛：顶会paper or 名校博士结论：有就有，没有就别强求，不是几个月能补的② Infra方向：分布式训练、GPU集群、推理加速门槛：扎实的系统底层能力结论：你们组是做这个的就可以冲③ 应用层方向  这是大多数人的机会！不动模型：RAG、Agent动模型：SFT、RL（RLHF/RLAIF） 0基础同学能在4个月内真正拿到offer的地方，就是应用层二、技能要会在点子上，别被概念带偏现在各种概念满天飞，A2A、MCP、GraphRAG...每周都有新名词...

boss上有HR主动联系，说是大模型应用开发岗，然后简历过初筛以后约了面试，最后给我运营实习😡😡面了一会发现一个技术问题都没有，越面越不对，最后随便答了几个草草结束了草台班子

最近在网上上看到一段话，像一根刺一样扎进了我的心里：“这一刻，我忽然读懂了父亲当年的无奈。他身处改革开放的浪潮之巅，亲历国家GDP翻百倍的奇迹，却始终未能搭上时代的列车。如今，我站在AI革命的风口，面对大模型迭代的汹涌浪潮，虽能清晰看见机遇，却不知如何把握。原来，时代的浪潮从不为任何人停留，而“我”的存在，或许正是为了在迷茫中寻找属于自己的航向。”这段话让我想起我的父辈，也让我审视现在的自己。我们这代人，似乎正在经历同样的历史剧痛——眼睁睁看着时代呼啸而过，生怕自己是那个被留在站台上的人。这意味着：AI 不是 “可选赛道”，而是 “必答题”。父亲当年的无奈，源于信息差与选择成本；而今天的你们，...