前言： 前阵子有人分享过 104 MCP server，用 AI 自然语言搜职缺， 但我的需求更简单粗暴： 我每周固定投 10-15 间，痛点不是「搜不到」而是「太多要手动整理」。 想知道的就两件事： 1. 我在意的那些公司（Google、台积、NVIDIA...）到底有没有开缺 2. 同职位谁开的薪水最高 3. 找AI 工程师, Data science 的新创 不需要 AI 帮我对话，也不想装东西设定半天。 所以做了个直接开网页就能用的版本。 跟 104 原生的差别： 104 一次搜一个关键字 → 这个多关键字同时搜 + AI 自动展开同义词 104 排序只有符合度/日期 → 这个让你勾「外商优先」「半导体优先」自己决定 104 投递前要手改自荐信 → 这个贴一次模板之後每间按复制就好 技术简述： Flask 单档 + vanilla JS，Gemini 2.5 Flash 做关键字展开， ThreadPoolExecutor 并行打 104 API，5-8 秒出结果。 部署在 Railway，零成本（free tier 够用）。 没有 DB、没有登入、不存任何使用者资料。 连结：https://web-production-ea48ce.up.railway.app/ 打开就用，不用装东西。 已知限制： - 只有 104 - 104 API 非官方，可能随时挂 - 排序靠规则不靠 AI，偏好要自己设 - 没有帐号系统，关掉就没了（localStorage 会记住设定） 如果你也每周要投一轮可以试试，有 bug 欢迎推文。 -- 开发时间：一个周末 月成本：$5 USD（Railway） 同场分享2近面试2间AI 工程师的心得 1. 外商乙方 AI 工程师面试心得 最近面了一间做海外专案的 AI 工程师职缺。 1面是乙方 在面做做简单的题目就过 2面是甲方, 我报告完我过去专案的投影片後, 就按投影片做过的专案用过的技术去问 比较会问2种问题 open-ended question你实务遇到的问题(情景), 跟某个技术的原理 原本看 JD 写 GenAI、RAG、Agent，我以为会一直问 LLM，结果实际上 ML 基础问得更多 ，像资料不平衡、SMOTE、SHAP、cross-validation、train/valid/test 怎麽切、模型 在 validation 很好但 test 很差要怎麽查。 GenAI 部分有问 RAGAS你会验什麽、chunk size的问题、输出语气不一致怎麽处理 我会英文讲太长。後来乾脆先讲结论，再补原因，最後用一句 in short 收尾。 2. 台湾医疗新创 我报告完我过去专案的投影片後,问投影片问题内的技术问题以及 有一些考题是 leetcode string 题, SQL 题目 (做sql 50有帮助, 而且是比较後面多步的题目, 不完全一样是SQL50 的题, 字 跟情景有换成那间公司的) 基本统计概念 还有时序分析 --

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