简历之外，年轻人如何被看见

正

乔2026年10月23日约 7 分钟

一份薄薄的简历，真的足以概括一个学生的经历、能力吗？

简历内外

现在一份用于求职的应届生简历，准备的时间可能比想象中更早。

一位来自上海某顶尖高校、后来进入大厂实习的学生，刚入学时，就被辅导员问起未来的方向、实习的打算。几年后，这些准备会被整理成一页纸：学校、专业、项目、实习，以及每一段经历里能够拿出来说的成绩。

小鹏集团雇主品牌负责人高山看到的简历内容，一年比一年丰富。硕博毕业生多了，来自名校的学生多了，近两年，又多了一项AI使用经历。最初是部分技术岗位的应聘者会着重介绍，到了今年，连职能岗位的应聘者也普遍写上了，“没几个人不写”。但具体做过什么，仍然要在面试里追问。

项目的背景是什么，承担了哪一部分工作，最后有什么结果。企业会留意那些分工含糊、说不清实际行动的回答。一个人参与过的项目，与他本人能做的事，还需要仔细分辨。

如果要在简历里加上AI经历，北京联合大学计算机专业的大三学生夏家驹，大概不缺材料。从2024年初开始，他就和豆包练习英语口语，用AI制作课程作业、创业项目，甚至管理自己的生活。他还让智能体每天推送自己感兴趣的信息：时事新闻、以及各类适合大学生免费参加的科技比赛。

但在读到这些经历之前，招聘者会先看到他的学历：专升本。

夏家驹在北京长大，因为户籍问题没能参加2021年的高考。半年后，预想的解决办法没能奏效，他又错失了一年高考机会。他不愿再等，自己去一所大专院校报了名，在校期间，他绩点稳居前列、拿了国奖，又以专升本第一名的成绩进入北京联合大学。

他不断尝试新的事情，也很难说清，这里面有多少与学历带来的不安有关。在一份简历里，这些尝试会和学校、成绩放在一起，等待企业判断。

企业当然也知道简历的局限。云图控股人力中心总经理杨莉坦言，看简历只能是“你怎么说，我暂时怎么相信。”到了面试，还要继续追问：项目里具体做了什么，解决了什么问题。企业想确认的，始终是那些经历背后的实际能力。

但对于尚未进入职场的学生来说，先获得一个做事的机会，本身就不容易。

夏家驹是在智能体的每日推送里，看到了飞书和豆包工作共同举办的AI先锋未来人才大赛。在这场比赛里，企业把自己的问题带到了比赛中。学生可以选择感兴趣的题目，做出作品，再向企业展示。简历依然在那里，但双方接下来要讨论的，有了一件更具体的东西。

年轻人的作品

夏家驹注意到，参加比赛的企业还带来了工作机会。这让比赛有了另一层吸引力。但他最初的期待，是到企业面前“混个脸熟”。

他把自己的经历和比赛题目一起交给AI，分析适合自己的方向，小鹏集团映入眼帘。他对车一直感兴趣，在亦庄上学的几年，更是常看到自动驾驶汽车，好奇的种子已经种下。

但小鹏集团的命题宽泛：为小鹏集团的 AI 汽车/机器人/飞行汽车设计一项具体的“物理外挂”，用 AI 解决“物理世界的麻烦”。下一个动作是自然而然的，和AI讨论了几个方向后，他决定做Robotaxi充电调度。

无人驾驶汽车能自己上路，充电却是另一回事。车回到场站，哪辆先充，用哪个充电桩，充多久，都需要安排。车辆多起来，排队和等待会影响运营，充电的时段也关系到成本。人工成本和调度信息时间复杂度也会随着站场规模扩大提升。即便车自己停好了，充电枪也不会自动插上去。

夏家驹团队计划用飞书和豆包工作将这些环节连起来。在他的设想中，充电桩侧可以增加机械臂、视觉识别和相关控制设备，再用调度软件把车辆、充电桩和机械臂的工作接起来，让车辆回站后的充电流程自动完成。

留给夏家驹的时间不多了，此时距离比赛报名截止只剩几个小时。如果在过去，这几乎注定是一场只能遗憾错过的比赛。但现在，AI出现了。从看到比赛信息到交出第一个demo，他只用了三四个小时，靠着这个用豆包工作做出来的demo（当然中间迭代了无数版），团队进入了全国40强。

四川大学研二的学生张青青则想借比赛验证，自己已经研究了两年多的东西，到底有没有用。

她是四川大学化工学院的硕士生，研究过程系统工程，本科学的是互联化工，既学化工，也接触编程。看到云图控股发布的题目，她发现与自己的研究方向很接近。

收到师姐发来的比赛消息时，张青青正在为自己的研究跑代码。两年多以来，她越来越无法忽视自己内心的困惑和焦虑：我做出来的东西能不能变现，是不是工厂需要的？她害怕自己的成果脱离市场，无法在现实的生产中得到验证。

研究要进入真实工厂，需要数据，也需要了解现场。对一个在校学生来说，这些都不容易获得。比赛让她有机会带着自己的方案，直接和企业讨论。

她决定一个人参赛。主办方起初以为，这与她的性格有关，但实际上这是张青青判断后的结果：她和AI一起就可以做完这个项目，甚至还能减少沟通带来的冗余。

云图需要解决的是生产调度问题。化工厂是一套复杂的装置系统。这套系统分为上下游，上游提供各种原料，下游负责合成生产。它们之间的协调运行共同影响着最终面向客户的产出和交付。

在这个牵一发而动全身的系统里，任何环节的改变都意味着整个系统的相关设置都要重新来过。这样的判断，很大程度上依靠调度人员的经验，过往不乏因时间差问题出现指令相左的窘况。

张青青做了一套方案评估原型，希望在实际调整生产之前，先算算后果。借助飞书、豆包工作和专业模型，她把供销数据、调度建议和岗位协作串起来。经过比较的调度建议会做成决策卡片，推送给相关岗位的工作人员，最终再由人决定是否采用。

进入40强后，张青青开始和云图更频繁地交流。生产线上的装置怎样关联，计算还需要哪些数据，她陆续向企业提出问题。她报名时想知道，自己的研究是不是工厂需要的；现在，她终于有机会拿着具体的方案，和真正使用它的人一起讨论。

被看见

在一年又一年的求职季中，大学生们不断打磨简历，也在揣摩：企业到底想要什么样的求职者？而在这个转速越来越快的时代，企业对校招生的期待务实得甚至有些残酷：发现真问题，理解真需求，有实际产出。

什么样的学生能做到这些？简历上的经历当然不足以给出具体答案。企业用层层环节评估学生，学生也努力向企业呈现自己。彼此的试探和拉扯在面试中展开。当一个求职者在谈及过往经历和项目时，无法说清具体职责分工，常用“应该”“我会”“我想”“可能”这样的措辞，企业就会打上问号。

但无论怎样追问，面试能完成的判断仍然有限。关于如何评价一个校招生的实战能力，云图控股人力中心总经理杨莉坦言：“30%靠面试。”更多仍然是在岗位上判断产出。

这场比赛让企业提前看到了学生做事的过程。有些判断，在比赛结果出来之前就已经形成。

夏家驹没有进入全国总决赛，却拿到了小鹏集团的实习Offer，远远超出了他原先“混个脸熟”的期待。半决赛展演结束后，他突然决定在现场高歌一曲。有人以为，这个年轻人是凭借活跃的现场表现赢得了企业的青睐。

但实际上，给夏家驹发offer的决定在半决赛之前已经做好。小鹏集团对这个年轻人早有印象。小鹏集团给出的题目相对宽泛，原本以为学生会讨论“未来的机器人进了家门能干什么”或者“飞行器长什么样子”，夏家驹却选中了无人驾驶汽车充电这个方向。这是公众焦点之外但公司内部正在研究的问题，一个真正具有商业化价值的问题。

比赛也让他们有了更多接触。通过交流群建立联系后，小鹏集团曾邀请夏家驹去清华大学听小鹏的校招宣讲。夏家驹是带着问题去的：在现场，他向何小鹏提问，工科学生怎样向AI人才转型。

如果没有比赛，他能不能获得同样的机会？高山没有给出确定的答案。她相信夏家驹一定会向小鹏投递简历，“但是我们能不能捞到，这个就不好说”。

杨莉对张青青的认识，也是在几次接触中逐渐加深的。第一次线上交流，她只记得这是一个川大的学生，公司里有不少她的师兄。另一支队伍提问更多，吸引了她更多的注意。后来一起打磨作品，她才逐渐发现，这个女孩思路清楚，知道自己需要向企业了解什么，也能很快理解反馈、作出调整。到了半决赛中场，杨莉就代表云图向她发出了实习Offer。