诚实。
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示例角色有可信的 payments 和 analytics 证据,但 CV 仍然需要为 ownership、生产用户和可衡量的执行质量补充证据。
合成示例,不是现实人物:当示例 CV 只显示项目协调时,引擎会把 “owned FX pricing automation” 视为风险表述。改写会把 claim 收窄到协调工作,并保留 [NEEDS PROOF: users and quality measure]。
查看阶段如何运行泛泛的 AI 会把薄 CV 写得很顺,但这正是面试里容易被拆穿的地方。First Landed 按一个 JD 为你的 CV 打分,先显示已经站得住的证据,再指出缺失证明,并在无法核验的 claim 旁保留 [NEEDS PROOF]。
关键不是换一个更好听的形容词,而是进面试前知道每一行能不能讲清楚。
我们会先显示已经 DEFENSIBLE 的地方。真的缺证据时,再清楚标出 NEEDS MORE EVIDENCE。不会用虚高分数哄你开心。
每个 flag 都引用你的原句。每次改写都有前后对照;需要数字或例子才站得住的地方,会保留 [NEEDS PROOF],比如把课程项目写成面试官能追问的证据。
为 SG/HK/CN/TW 第一份工作调校:finance、fintech、data、product、business analyst、HK IANG。它把课程、项目、case comp 和社团经历当作真实证据来读,不只看你有没有实习。
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标出高风险 claim。合成示例:CV 写 "built a trading model used in production",但同一份 CV 只描述了课程项目。 示例:时间线不可能
最终分数、缺失证据清单,以及一条带证据占位的示例 bullet 改写。
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你不该单独相信 AI。Fact-Checker 会标出 CV 支撑不了的 claim。合成示例:CV 写 "built a trading model used in production",但同一份 CV 只描述了课程项目。这就是它和 ChatGPT 泛泛反馈的区别。
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