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投完resume就干等？说实话这才是看机会最大的坑。 据统计，44%的看机会的人说被ghost是最崩溃的事...偷偷告诉你一个submit resume后秒follow up的绝招，这个Chrome插件比你自己追进度好用100倍，可以让recruiter真的看到你！！ 方法很简单！先下载插件，装好之后正常submit就行，它在后台自动运行。它可以帮你： 🌟后台自动记录你ask for的position（LinkedIn、Greenhouse、Ashby、Lever、Workday...） 🌟AI根据position自动生成follow up信息 🌟自动在LinkedIn上帮你找到对应recruiter 当你submit resume完，它还可以一键帮你把信息发给recruiter，不用自己翻记录、写话术。数据全部存本地不上传，隐私拿捏了🔒。 这个插件不太好查到
NSW Gov的GP 2026只有100-200人，年salary 84K起，之前一届有近300人，现在砍到不到200了😭。finance紧缩quota越来越少，竞争越来越卷... 如果resume上有gov相关的经历真的会加分。 翻到一个宝藏project，NSW Gov的Marketing&Communication project，免费3-4小时看完直接拿下certificate，self-paced没deadline压力！把它往LinkedIn一挂，gov背景的extra curricular直接有了！ project包含两个Task： 📌Task 1: Communications Planning（1-2h） 帮NSW做一个advertising campaign的传播计划 📌Task 2: Writing for Internal Audience（1-2h） 给agency员工写一篇内部newsletter 能学到的技能： ✅Communication&Strategy ✅Audience Analysis ✅Technical Writing 完成后还有Interview Tips教你怎么谈论这段经历，连Resume Snippet都写好了直接抄😂
这两天看到数据：接近3成的Data JD，直接写要Snowflake经验，我当时就在想：这种data平台经验，到底要去哪儿补？结果就发现Snowflake联合EY推出一个免费的AI program，跟着EY的AI and Data Manager一起hands-on做项目😭，🆓 online参加 这个program会带你跑通： ✅Snowflake ML环境配置 ✅Feature Engineering实操 ✅XGBoost / scikit-learn模型训练 ✅部署上线和模型管理 ✅全程hands-on，还有Q&A 澳洲想往Data、AI方向转的友友，冲这个大企背书+实操项目就好了！
做AI只会调API？那你可能只了解了冰山一角。 真正的AI不只是云端跑模型，还有边缘部署、硬件推理、仿真训练这些硬核玩法📢。这也是为什么英伟达市值能冲到3万亿——它才是AI的底层基建。 然后英伟达直接下场了，一口气放出8门AI lessons，从边缘AI开发到3D仿真到Sim2Real全覆盖，学完还有certificate，关键全部🆓😭 🎯这8门都在讲什么？ Jetson Nano AI入门 英伟达最火的边缘AI开发板，很多机器人项目都拿它当大脑🧠 Omniverse扩展开发 英伟达3D协作平台，做数字孪生和仿真的行业标准 Isaac Sim机器人仿真入门 不用真机就能训练测试，Tesla Optimus、Figure都在用🔥 机器人资产导入与仿真 教你把机器人模型导进Isaac Sim跑起来 合成数据生成训练感知模型 用虚拟数据训练AI视觉，省掉大量真实数据采集成本 软件在环(SIL)机器人开发 纯软件环境调试机器人逻辑，不怕炸机 ROS 2与硬件在环(HIL)开发 软硬件联调，deploy前最后一步 Sim2Real：仿真到真实迁移 目前机器人AI最火方向，虚拟训练→真机部署，AI落地必学🔥 对程序员有啥用？ ✅英伟达出品，Isaac Sim行业标准 ✅学完有certificate，LinkedIn直接挂 ✅Self-paced自己掌控时间 ✅全部免费，不花一分 ✅拓展tech stack，加点新东西 机器人、嵌入式开发的engineer，想了解AI底层的developer，喜欢边缘计算、IoT的后端等，都可以试试~
LinkedIn最新报告：2025年增长最快的JD里超过一半跟Cloud和AI直接相关📢。更狠的是AI Engineer和全栈，这两个方向里出现AWS成为技能高频词。毕竟全球Cloud市场一年花掉4000亿刀💰，光AWS一家就扛了30%。 问题来了：AWS这么重要，怎么学比较靠谱？结果我一翻才知道AWS人家自己就出了14门🆓lessons！！零基础到进阶全有，每门标好了难度和周期，早看到能省好多冤枉钱😭 按方向帮你们分好了👇 🔐Cloud入门+安全（新手先从这开始） AWS Cloud Practitioner Essentials AWS Identity & Access Management AWS Cloud Migration Essentials How to Buy Cloud - Cloud Procurement策略 💻开发者主线（按语言选） 四门选你主力语言冲一门就行，学完AWS上搭应用直接起飞 Building Modern Java Applications on AWS Node.js Applications Python Applications .NET Applications 📊Data方向 Data Lakes+Analytics是Data Engineer核心技能，DynamoDB做后端的也躲不开🔥 Designing Data Lakes Getting Started with Data Analytics Amazon DynamoDB: Building NoSQL Database Applications 🛠实用工具 CodeGuru用AI帮你review代码质量，写Python和Java的都建议过一遍 Improve your Python code using Amazon CodeGuru Improve your Java code AWS IoT: Developing & Deploying IoT 💡每门lesson都标好了难度和时长，按自己节奏来 💡AWS出品，质量比外面好得多 💡学完resume直接多写一行AWS技能 💡长期有效随时补 趁着假期赶紧充电呀~
今年AI Engineer平均salary直接飙到206K💰，Data+AI成了非常值钱的技能组合。然后我看到❄️Snowflake，全球超半数Fortune 500都在用的云数据平台！居然在搞🆓5天training——live＋Hands-on Lab＋看5场就有免费certificate‼️做Data方向的不冲真的亏😭 💬5天都学什么？ 真的带你一步步动手搭AI Agent，对resume和实战经验都有帮助💪 Day1：AI战略全景 企业级AI落地路径 Snowflake打通SAP和非SAP数据 数据安全与治理框架 Day2：真实案例+Demo AI落地案例 Accenture企业级AI蓝图 Amazon QuickSight+Cortex实操演示 Day3：数据架构实战 Lakehouse、Mesh、Vault怎么选 Apache Iceberg统一数据管道 全新Snowflake Postgres+Hybrid Tables Day4：动手实验日（重点推荐🔥） 从零搭建Snowflake环境 手把手搭Enterprise AI Agent GenAI on Snowflake camp 用Cortex Agent连接Microsoft 365 Copilot Day5：治理+ROI 数据治理最佳实践 Data Engineering & Data Science camp AI project ROI评估框架 建议Data相关的，在用或准备用Snowflake的工程师，想了解企业级AI落地的IT从业者，想给resume加点料的IT同学都试试~
最新的数据有点扎心：34%的美国人每天都在用AI📢，但真正会写prompt的，其实是少数。大部分人就是随便打几个字，出来的东西不满意就骂AI蠢。 其实不是AI不行，是我们根本没学过怎么跟它说话。 最近我挖到一个宝藏：Claude背后的企业Anthropic，直接放出了🆓prompt lessons，一共9章，每章都带practice和playground。我看完直接后悔没早点学，效率提升不是一点半点😭 🎯这9章大概讲什么？ 入门：怎么写基础prompt、怎么把话说清楚、给AI一个角色为什么会更聪明 进阶：数据和指令怎么分、怎么控制输出格式、怎么让AI一步步思考、为什么给例子比解释有用 高级：AI乱编怎么避免、复杂业务场景怎么拆 附录还直接讲了链式prompt、工具调用、搜索检索 这lesson最香的点在于👇 ✅每章都有playground，改一个词就能看AI回答变化 ✅有答案对照，不怕学歪 ✅从小白一路到能写业务级prompt ✅大企出品，质量没话说 学完最大的变化是： 以前：帮我写个周报→一堆废话 现在：三句话把AI安排得明明白白 省下来的时间，够你多摸半天鱼了🐟 lessons我都扒好了
Google DeepMind和Anthropic的大佬们，居然联合写了一本LLM系统工程手册，选择直接🆓看😱 先说作者阵容有多炸： 🔹 Jacob Austin：现Anthropic技术骨干，前Google，参与过Gemini、PaLM、Bard开发 🔹 Sholto Douglas：Anthropic做Scaling RL的，前DeepMind，还是差点进奥运的击剑运动员 🔹 Roy Frostig：Google研究员，JAX的创建者之一 这帮人把自己训大模型的压箱底经验全写出来了。 这本手册讲什么？ 不是教你调参fine-tune那种入门内容。 是真正工业级的硬核知识： 📌 TPU/GPU到底怎么运转？芯片之间怎么通信？ 📌 为什么加卡反而变慢？瓶颈到底在哪？ 📌 数据并行、模型并行、流水线并行怎么选？ 📌 训练LLaMA 3要多久？要花多少钱？ 📌 推理时延迟和吞吐怎么权衡？ 还有实战章节，手把手教你在TPU上训练和部署LLaMA 3。 为什么说学完能上岸？ 现在大厂ML Position早就不只看你会不会写模型了。 HR更想知道： ✅ 你能不能把模型在GPU/TPU上稳定高效跑起来 ✅ 你能不能解释清楚吞吐、延迟、显存的trade-off ✅ 你能不能在规模上去之后控制成本 这些东西，学校不教，普通项目练不到。 但这本手册全讲了，而且是写Gemini、Claude的人亲自写的。 适合谁？ ✅ 想进MLE/ML Infra/Research Engineer的 ✅ 想从调包侠进阶到系统工程师的 ✅ interview被问到分布式训练答不上来的 一共12章，从Roofline分析到JAX编程全覆盖，还有GPU专题。
最近发现一个背景很硬的AI项目，完全免费不说，认真读完还有financial award💥 这个项目online的， ☀️夏天先上ML基础lesson， 🍂秋天和春天就跟真实企业做AI、ML项目， 有tutor带、有career coaching、有 feedback， 完成后直接拿下康奈尔大学的ML证书。 说白了就是： 免费lesson＋真实项目经验＋大企tutor＋康奈尔证书＋还付你钱 我看完只想说这也太离谱了😮💨 如果你是👇 ✔️要在美国读大学（本科或associate） ✔️2027/2028/2029年毕业 ✔️CS、工程、数学相关专业 ✔️GPA 2.0 ✔️有coding基础 如果你认真想往AI、ML entry-level走，这个项目真的很值得认真研究一下。
NVIDIA现在可以🆓学AI Lesson，限新用户！ 只要signup，就可以领90🔪 相当于可以🆓学1门AI Lesson！💰 我直接帮你们选好了👇 强烈建议去学这门： 📚 Building RAG Agents with LLMs RAG是现在做AI应用蕞核心的技术 不管你是做chatbot、知识库还是AI搜索 都！绕！不！开！它！ 学完你能💪： ✅ 让AI真正"读懂"你的文档 不是瞎编 ✅ 搭一个自己的知识库 问啥答啥 ✅ 让AI说话不跑偏 该回答什么就回答什么 ✅ 不用训练模型 直接让AI变成你的领域Expert 而且NVIDIA直接给你云端GPU环境☁️ 不用自己配 打开浏览器就能跑代码 这体验真的绝了 ⚠️ 前置要求： 会Python + 了解基础Deep Learning 有PyTorch经验更好 没有也能跟上 趁现在还能领 冲就完了🏃♂️ ⚠️ 划重点： 一个邮箱只能领一门 选好了再下手 GPU云环境有限 领完就没了 6个月内学完就行 不用赶
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