修改前
负责自动驾驶规划模块开发，优化轨迹生成算法，解决复杂场景问题，提高系统稳定性和规划效果，推动项目上线。
- 看不出具体场景和模块边界
- 没有技术取舍和验证口径
- “提高”“上线”都无法核验
真实只写本人经历
具体场景、动作、验证
可信指标有口径
可追问经得住三层追问
ANONYMOUS SAMPLE
同一段经历，信息密度完全不同
以下是教学用匿名示例，不对应真实客户，也不冒充真实业绩。
建议表达
面向窄路会车场景，负责局部轨迹候选生成与代价评估；将可行驶区、动态障碍预测和车辆运动学约束统一到候选筛选流程，并用碰撞、急刹和无解率分层回放验证。真实结果只填写经本人核验且允许公开的数据。
- 明确场景、本人边界与上下游输入
- 给出可以继续追问的评测方法
- 没有证据的数字绝不代填
DELIVERY
你收到的不是“润色”，而是一轮技术事实审计
- 01补齐事实
确认场景、职责边界、技术约束和真实结果。
- 02拆解风险
标出空话、夸大、泄密和容易被追穿的表述。
- 03重写一段
用“场景 - 动作 - 验证 - 结果”形成可投递版本。
- 04准备追问
给出面试官最可能继续问的 3-5 个问题。
FIT & BOUNDARY
适合有真实项目、但写不清价值的人
适合
- 自动驾驶感知、预测、规划、仿真、数据闭环与评测
- 机器学习、计算机视觉、VLA 与具身智能
- 转岗、跳槽或晋升材料准备
不做
- 虚构经历、指标、职级、论文或上线结果
- 泄露雇主代码、数据和内部架构
- 代写作业、论文或承诺 offer
VERIFIED WORK
先看我如何处理技术证据
以下是脱敏后的自研案例，只陈述本地结果能够支持的结论。
Technical Claim Check
Send one public, non-sensitive technical claim. Receive a clear verdict, two primary sources, one accurate replacement sentence, and the evidence limits within 24 hours.
把“成功率提升”拆成两类证据
在 LIBERO Panda 仿真中构建小型 VLA 的 SFT → GRPO 闭环，保留固定条件与逐 episode 结果，不把仿真写成真机部署。
14 / 30SFT 恢复评测
20 / 30GRPO 恢复评测
3 / 3两者完整任务均为
证据边界
- 只覆盖一个关抽屉任务、一个训练种子。
- 60 次配对恢复评测 + 6 次完整 episode，共 66 次运行。
- 没有证明多任务语言泛化、真机能力或多 GPU 扩展。
不让成本和数据边界制造“假改进”
为 ETH 永续研究建立冻结基线、双成本情景、滚动窗口与独立账户审计；候选未通过预注册门槛就不替换基线。
目标审计→
账户审计→
晋级审计
证据边界
- 同时检查基础 2bp 与压力 10bp 成本。
- 明确记录并非所有滚动 30 日窗口盈利。
- 历史回测不等同于实盘，也不承诺未来收益。
Altimate Code 安全审查实测
使用公开 npm 包 0.12.3 验证确定性 SQL 检查，记录 raw dbt/Jinja 与编译后 SQL 的不同结果，并给出可复现命令和安全边界。
自动驾驶长尾切片审计
用 72 条确定性合成记录演示交互式评测切片：按模型、天气、光照、类别与置信度过滤，并同步更新指标、图表与失败队列。
证据边界
- 全部数据均为合成夹具，不代表真实道路结果。
- 该样例证明可复现的审计工作流，不证明模型安全或量产就绪。
- 浏览器内通过 WebAssembly 运行，并提供纯 Python 源码。
Python / ML 微审计
一个公开脚本或 Notebook、最多 200 行：检查能否复现、输出是否支持结论，以及最值得先修的一处问题。全程书面异步。
Technical Content Verification Kit
A ready-to-use claim ledger, command log, tutorial outline, release checklist, and two filled examples for reviewing technical content before publication.
AI / Data Technical Content Sprint
面向 AI、数据工程与开发者工具团队的异步技术内容交付：先复现，再写作，再做事实与命令审计。不需要会议。
PRICING
先用一段经历验证价值
体验版
¥199
诊断 1 份材料、重写 1 段经历、一轮书面追问与说明。
标准版
¥599
完整技术简历精修、最多 3 段项目经历、1 次集中修改、DOCX + PDF。
咨询前，只需准备四项信息
目标岗位、当前材料、最想改的一段经历、不能公开的技术边界。
开始诊断前可取消；已交付诊断清单后，不支持以“未获得面试或 offer”为由退款。范围超出约定时先重新确认，不擅自加价。