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亚马逊宣布招30万人,AI使用经验已成软件应届岗必备项
本周（10月20日），亚马逊宣布，今年假日季将在美国招聘超过30万人，超过此前连续三年的25万人。
这轮大规模招聘主要集中在运营岗位。对正在投技术岗的留学生，亚马逊另一份招聘信息更直接：其2027美国软件开发工程师应届岗，已经将使用AI辅助开发工具的经验列入基本任职要求。
岗位职责也写得很具体：审查、验证和整合AI生成的代码。公司需要的，不只是能让AI交出一段代码的人，还需要有人判断这段代码能不能用、出了问题怎么改。
AI经验，已经不能只写在技能栏里
Amazon这一轮SDE应届招聘明确要求候选人在学习或工作中使用过AI辅助开发工具。课程、个人项目或实习中的实际应用，都有值得整理的内容。
问题是，很多人的简历仍停留在“熟悉ChatGPT”“熟练使用AI编程工具”。招聘方看到了工具名称，却看不出你究竟完成过什么。
更有用的表达，应当落在具体任务上：开发什么功能，AI参与哪个环节，你做了哪些检查和修改，最后交付了什么。
例如，在一个搜索功能项目中，AI协助生成初版代码，你负责检查查询逻辑、补充异常输入测试，并解决测试中暴露的问题。前提是这些确实发生过。这样的经历才有内容可谈，也能让对方区分“试用过工具”和“用工具完成过工作”。
项目里最值钱的
可能正是AI做错的部分
如果项目介绍只有“我用AI很快完成了一个网站”，面试官很难判断其中有多少是你的能力。
反而是一次错误，能提供更扎实的讨论材料：AI为什么给出了不适用的方案？你通过什么现象发现问题？修改之后，又如何确认没有引入新的错误？
这些细节涉及需求理解、技术判断和结果验证，恰好对应亚马逊岗位职责中对代码审查与验证的要求。
准备作品集时，可以保留关键测试、修改记录和方案取舍。项目不一定很大，但你应当能讲清它的边界：哪些情况测试过，哪些问题还没解决，哪些结果不能直接推广到真实业务。
不要为了显得“AI能力强”，刻意隐藏人工修改。你做过的判断，正是项目里需要突出的一部分。
面试准备，要经得起离开AI后的追问
亚马逊面向学生和毕业生的软件岗在线测评，仍包含编码和技术问题解决能力考查。招聘要求会用AI，并不意味着技术基础可以少准备。
项目介绍也可以换一种练法。除了复述开发过程，再试着回答：为什么选这个方案？如果数据量增加，哪里可能出问题？如果AI建议的实现无法通过测试，你会先检查什么？
能回答这些问题，才能说明你理解自己交付的内容。只背一份经过润色的项目介绍，遇到条件变化就容易卡住。
模拟面试时，可以请对方针对同一个项目连续追问。回答不清的地方，回到代码、测试和需求中重新核对。比起再添加一个工具名称，这种准备更容易补上实际缺口。
下一轮投递
先整理好你与AI合作的证据
已经做过项目的同学，可以从最熟悉的一段经历开始，整理出任务、AI参与环节、个人判断和验证结果，再据此修改简历、准备面试。暂时缺少相关经历，也可以选择一个规模可控、与目标岗位相关的问题，完整经历一次开发、测试和修正。
留明教育的求职规划，会从目标岗位出发，帮助学生梳理现有经历、识别能力缺口，并落实到简历优化与面试准备。对于使用过AI却不知道如何呈现的同学，重点是找到自己真正做过的判断和贡献，让招聘方看懂，也让自己经得起追问。
正在准备下一轮投递？留明教育带你结合目标岗位与项目经历开展个性化求职评估，明确接下来该补什么、怎么写、如何讲。
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