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0 实习想进 AI Startup?先别急着改简历
没有实习经历的大学生，可能一直搞错了准备简历的顺序。
最近在研究 AI Startup 的招聘要求时，我发现一个挺值得分享的思路：
很多人想找 AI 实习，第一反应是打开简历模板，开始纠结怎么把学生会、课程作业、校园活动写得更高级。
但问题是：
如果你没有真正做过和岗位相关的事情，再怎么优化措辞，也很难凭空写出竞争力。
尤其是想投 AI Startup 的同学。
相比只展示学校、专业和经历名称，你更需要回答一个问题：
如果明天加入一家 AI 创业公司，你能帮它解决什么具体问题？
所以今天不讲虚的，分享三个零实习也可以开始做的求职项目。
主要以 AI Marketing / Growth / Operations 岗位为例，其他方向也可以借鉴这个思路。
01｜先理解：AI Startup 到底在招什么人？
先说一个容易被忽略的信息差：
Startup 不一定只看你在哪里实习过，也可能非常在意你有没有主动解决问题的能力。
尤其是早期团队，资源有限、分工灵活，有些岗位会更重视候选人能否快速上手、独立推进任务。
当然，这不代表每家 Startup 都会认真查看所有简历，更不代表没有实习就一定更容易进。
但相比空泛地说自己“学习能力强”“对 AI 有热情”，拿出一份具体作品，至少能让招聘方更容易判断你的能力。
我建议大家把准备简历的思路换一下：
不是先写简历，再想自己有什么经历；而是先创造一段真实经历，再把它写进简历。
下面是三个可以从零开始的项目。
02｜第一个项目：做一份 AI KOL / Creator 资源库
如果你想投 AI Marketing、Influencer Marketing、海外增长或者社区运营，这个项目值得优先考虑。
因为对很多 AI 产品来说，找到合适的内容创作者，是获取早期用户的一种常见方式。
但你不需要先进入公司，才能开始研究这件事。
你完全可以自己做一个 AI Creator Research 项目。
具体怎么做？
第一步，选择一个明确的赛道。
比如 AI Coding、AI Productivity、AI Design 或者 AI Agent。
第二步，找到这个赛道的内容创作者。
国内可以研究小红书、B 站、公众号；海外可以研究 YouTube、X、LinkedIn 等平台。
第三步，用飞书多维表格或 Notion 建立数据库。
建议至少整理这些字段：
●创作者名称和主页链接
●主要平台及内容方向
●粉丝规模和近期互动情况
●受众画像
●过往 AI 产品合作案例
●与目标产品的匹配度
●公开商务合作渠道
●合作优先级及理由
重点不是收集一堆账号，而是证明你有能力识别适合某款 AI 产品的创作者。
比如你想投一家 AI Coding Startup，就可以做：
《AI Coding 产品海外 Creator 合作研究：30 个候选账号与合作优先级》
数量可以从 10 个开始，逐步扩展到 30 个，关键是保证信息准确、筛选标准清楚。
最后交付一份表格，加上一页分析报告：
哪些 Creator 值得优先合作？为什么？可以用什么内容切入？
这就是一份真正能够放进作品集的项目。
注意，整理公开资源不等于已经与博主建立合作关系。没有实际联系过，就不要在简历上写“成功建联 30 位 KOL”。
03｜第二个项目：自己运营一个 AI 垂类账号
如果你想做 AI Content Marketing、Social Media 或者 Growth，最直观的证明方式之一，就是亲自做内容。
但我不建议大家单纯为了求职去追热点、赌爆款。
因为招聘方真正关心的，往往不只是某条内容有没有爆，而是：
你为什么选择这个选题？你怎么理解用户？你有没有复盘数据？你能不能复制有效的方法？
可以试试这个小项目：
14 天 AI 内容增长实验。
选择一个细分方向，比如 AI 求职、AI 工具测评或者 AI 学习方法。
连续两周，围绕同一类目标用户发布内容。
每篇记录：
●选题假设
●标题和封面设计
●发布时间
●阅读 / 曝光量
●收藏、分享、互动数据
●结果复盘及下一次调整
最后整理成一份《AI 垂类账号 14 天内容实验报告》。
哪怕账号只有几十个粉丝，也可以分析哪些选题表现更好、哪些标题没有达到预期。
有方法、有过程、有数据的真实项目，比没有证据的“擅长新媒体运营”更有说服力。
当然，如果某篇内容真的获得了不错的传播，也可以把它作为重点案例。
04｜第三个项目：用 AI 做一个真正能演示的小工具
很多非技术背景的同学，一看到 GitHub 就觉得那是程序员才需要准备的东西。
其实不一定。
如果你想进 AI Startup，哪怕目标岗位是产品、运营或增长，理解一个 AI 产品从需求到原型的过程，也可能成为加分项。
现在有不少 AI 辅助编程工具，可以帮助没有系统编程经验的人制作简单原型。
但这里有个很重要的区别：
把 AI 生成的代码上传到 GitHub，不等于拥有一个有说服力的项目。
你至少需要能解释清楚：
1.你想解决什么问题？
2.为什么选择这个功能？
3.你使用了什么工具？
4.这个项目实际能做什么？
5.哪些部分还没做好？
举个例子。
你可以做一个「AI 实习 JD 分析助手」。
用户输入一段招聘 JD，工具尝试提取岗位职责、技能关键词和准备建议。
即使第一版只能完成简单的文本分析，也可以把项目做成一个可演示的原型。
然后在 GitHub README 里写清楚项目背景、功能截图、运行方法、使用工具、已知问题和未来改进计划。
不需要把它包装成复杂的商业产品。
能展示、能解释、能复盘，比看起来高级但自己讲不明白更重要。
如果项目由 AI 辅助完成，也可以如实说明。面试官追问时，你真正需要展示的是自己的需求判断、测试过程和解决问题的能力。
05｜最后一步：把项目翻译成招聘方能看懂的简历
有了项目，才轮到写简历。
这里分享一个非常实用的公式：
做了什么 + 怎么做的 + 产出了什么 + 结果或发现
举个例子。
不要只写：
“熟悉海外社交媒体平台，对 AI Marketing 有浓厚兴趣。”
可以改成：
“独立完成 AI Coding 领域 Creator Research，基于内容定位、受众匹配度及互动表现筛选 30 个候选账号，建立包含 8 个分析字段的资源库，并输出合作优先级建议。”
前提是这些工作确实由你完成，数字也真实可核实。
如果做的是个人项目，就标注为 Independent Project / Personal Project。
如果没有真实业务转化，不要编造 ROI、增长率或合作成果。
对于 AI Startup，作品集链接、GitHub、Notion 项目页都可以成为补充材料。但不同团队的筛选流程差异很大，链接也未必都会被点开。
所以简历正文依然要做到：即使对方不打开链接，也能迅速看懂你做过什么。
06｜零实习想投 AI Startup，我建议按这个顺序准备
如果你现在一段实习都没有，可以先按这个流程开始：
Day 1–2：选方向
从 AI Product、AI Marketing、AI Growth、AI Operations 里选择一个主攻方向，找几份真实 JD，提炼常见要求。
Day 3–7：做第一个项目
选 KOL 资源库、内容增长实验或 AI 小工具中的一个，先做出可以展示的初版。
Day 8–10：整理作品集
写清楚项目背景、过程、成果、数据和反思。
Day 11–14：完善简历并开始投递
根据目标岗位调整项目描述，同时研究公司产品，准备一封简洁、有针对性的求职邮件。
这不是保证 14 天拿到 offer 的捷径，而是一套让零经历同学真正开始积累求职素材的行动方案。
最后想说：
没有实习经历，不代表你只能等着别人给你第一段经历。
尤其是 AI 相关岗位，很多能力都可以通过个人项目、公开研究和真实实验来初步证明。
与其把一份空简历改十遍，不如先花两周做出一个能拿给别人看的东西。
这里是「乱写区」。
一个大学生持续整理 AI 求职信息差的地方。
之后会继续更新 AI 产品 / 运营岗位拆解、Startup 求职渠道、作品集案例和面试准备方法。
如果你也在准备第一份 AI 实习，欢迎关注。
