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作品、岗位与个人增长·理解·10 分钟
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岗位描述要翻译成任务与证据

从职责、产出、环境、协作和风险拆解岗位要求，避免关键词匹配。

L360
为什么现在学

先用本课建立“岗位映射”的基本直觉，后面的判断和练习才不会只靠记结论。

本课会用什么
  • 无需安装新工具
  • 直接阅读并完成本页理解检查

“熟悉大模型”“具备产品思维”不是可直接练习的目标。岗位分析要问是入职后具体完成什么产出、在什么数据和系统中工作、与谁协作、错误成本多高，以及什么证据能证明你可以开始承担。

这一课的结果

能把一条岗位要求改写成可观察工作任务和对应证据。

核心概念

先把关键判断说清楚

01

职责动词对应工作产出

设计、评测、部署、运营和协调代表不同任务，不应都归为“懂AI”。

02

环境约束决定能力深度

内部原型、百万请求服务和高风险审批对同一技能的证据要求不同。

03

关键词只是检索入口

岗位名词帮助找到相关经验，但最终匹配应落到任务、结果和边界。

案例拆解

把“熟悉RAG”翻译成三项岗位任务

求职者看到岗位要求熟悉RAG，只准备概念问答，没有对应作品。

  1. 01

    从职责中提取是设计资料切分、建立带引用回答、评测检索失败。

  2. 02

    识别环境是中文内部文档、每周更新、错误需可追溯。

  3. 03

    将证据定义为方案决策、50问评测和一次更新回归，而不是工具截图。

案例结果

岗位准备从背术语转成三项可练习、可展示的真实任务。

提交前练习

现在轮到你

选择一条目标岗位要求，把它翻译成任务与证据对。

选做练习：本节练习可用于加速你巩固，但不影响继续学习。

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参考答案

原句是能搭建AI评测体系；任务是定义样本、rubric、回归和发布门；环境是中文客服、高风险类别、跨产品协作；证据是200条分层集、自动与人工评分、三次版本回归和门槛决策记录。

评分标准

  • 岗位原句被拆成可观察动作
  • 环境与风险没有遗漏
  • 证据能直接支持任务而非只含关键词

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