# 简历疑点完整清单

逐条审读简历，主动发现以下类型的疑点。**每条都要列出来**。

标注严重程度：🔴 需面试必问 | 🟡 需关注 | 🟢 可能正常。

## 时间类疑点

- 工作经历之间的空窗期（> 3 个月未说明）。
- 在职时间异常短（< 6 个月）。
- 学业时间异常（如博士 > 6 年、本科 > 5 年）。
- 时间重叠（同时声称在两家公司任职）。
- 简历时间线至今未闭合（最后一段经历结束于过去，当前状态不明）。
- 时间写到未来，或"至今"口径混乱。

## 内容类疑点

- 成果数据过于漂亮且无法第三方验证（如"性能提升 16 倍"）。
- 职责描述模糊，无法判断实际参与深度（如"参与""了解"）。
- 角色定位模糊（"技术顾问"但描述像全职）。
- 项目描述宏大但个人贡献比例不清。
- 关键词堆砌但缺乏对应的具体项目支撑。
- 自动化 / 性能 / AI 提效等容易泛化的能力，没有规模 / 框架 / 维护证据。

## 逻辑类疑点

- 岗位层级与年龄 / 经验不匹配（如 7 年经验仍为初级岗）。
- 薪资 / 职级在同一公司长期无变化。
- 转行无过渡（如通信突然转 AI，无中间经历）。
- 简历前后矛盾（如教育时间与工作时间重叠）。
- 自述年限与真实起止时间不匹配。

## 行为类疑点

- 刚入职新公司即投简历。
- 频繁在相似岗位间跳动（无晋升逻辑）。
- 长期在同一职级水平流动。
- 从稳定工作转向自由职业 / 个人项目且持续时间长。
- 离职原因连续偏主观（发展、重复、无帮助），稳定性存疑。

## 关键词光环类（容易高估）

- 提到 LangGraph / Claude Code / OpenHands / Skill / Agent 框架等新概念 → 默认按"了解过"处理，必须面试核实是否读过源码、跑过 demo、改造过旧系统。
- 提到 RAG / LoRA / SFT / RLHF / MoE / Agent → 区分是工程师独立完成还是工程团队配合、自己负责什么具体环节。
- "我设计 / 我负责" → 需核实 mentor、正式员工、数据 / 测试团队的参与边界。
- 强算法背景（RL / GAN / Diffusion / 大模型等）→ 不等于具体业务方向匹配（推荐、搜索、对话、内容生成、风控等都是常见业务方向，要看候选人长项与岗位真正核心问题是否对齐）。

## 表达与实际差距类

- 表达流畅、项目链路讲得完整 → 不等于技术深度强；必须看关键追问下能否讲清实现细节、指标、badcase 和方案权衡。
- 全链路主导 → 不等于细节掌握扎实；必须追问素材库规模、数据清洗、评测方法等细节。

## 使用要点

- 每个疑点都要在面试问题中转化为可验证的追问。
- 🔴 必须问；🟡 视情况问；🟢 留作面试官现场判断。
- 一个候选人 🔴 ≥ 3 个时需要考虑是否直接降级评级。