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第92章 简历优化（第2页）

他继续优化项目描述。

之前的版本更偏技术实现，现在他增加了业务视角的表述：

项目价值：

验证了AI模型在复杂金融时序数据上的预测能力

探索了多策略融合与动态风控在实盘环境中的可行性

形成了从数据采集、特征工程、模型训练到实盘部署的完整AI落地闭环

写完这几行，林晨靠在椅背上，长长吐了口气。

这几个月埋头敲代码、看论文、调参数的日子，此刻被压缩成简历上的几百个字。

但每个字背后，是无数个凌晨四点的屏幕微光，是面对亏损曲线时的自我怀疑，是某个模型突然收敛时的狂喜。

他起身走到窗边。

小区里大部分窗户已经暗了，只有零星几盏灯还亮着。

远处，北环大道的车流声隐约传来，这座城市从未真正沉睡。

手机震动了一下。

是李顾问发来的微信：“林先生，已初步将您简历推荐给t厂金融科技组和两家私募。

t厂那边反馈很快，他们对既有工程能力又有AI量化实战经验的候选人很感兴趣，可能会在一两天内安排电话初筛。

建议您准备一下：1.项目细节，尤其是模型选择依据和风控逻辑；2.对AI在金融领域应用的宏观思考；3.为什么选择这个时间点转型”

。

林晨回复了“收到，谢谢”

，手指在屏幕上停留了几秒，又加了一句：“方便问一下，t厂这个岗位的薪资范围大概是多少吗”

？

消息发出去后，他有点后悔。

太着急了吗？

没想到李顾问回复得很快：“理解。

根据职级，年包在80万到150万之间，看面试定级。

您之前的期望薪资是120万对吧？这个范围是有可能覆盖的”

。

80万到150万。

林晨看着这个数字区间，心脏又跳快了一些。

不是之前web3公司那种“画饼式”

的“上不封顶”

，而是实打实的区间。

如果面得好，甚至可能超过120万的预期。

他坐回电脑前，没有立刻开始准备面试问题，而是做了一件更务实的事：打开另一个文档，标题是“面试问答预演”

。

第一个问题他就写了：“请详细说明你的量化系统，为什么选择LStm和transformer？如何避免过拟合”

？

他开始敲字回答，不是写草稿，而是模拟真实面试场景，用口语化的语言表述：“金融时序数据具有长期依赖性和非线性特征，LStm擅长捕捉长期依赖，transformer的注意力机制能更好地处理全局关系。

我采用的方法是……”

敲着敲着，他停了下来。