最近一直在忙，但之前立的这个 flag 还是要补上，毕竟金三银四也快过去了。
从科研到打工，再到带团队，最后出来自己做，我在生信这一行前后十多年，面过的人不算少，也接触过各种背景的候选人，包括名校博士和博后。
这篇就从一个业务面试官的角度，聊一聊我通常怎么面试生信工程师，以及我更看重什么能力。仅供参考。
先说明几点：一是以下都是个人经验，不一定通用；二是我不是HR出身，只从用人角度出发；三是不同公司流程差异很大，这里主要针对有一定经验的候选人。
0、简历筛选
第一关基本在HR那里，现在有AI辅助，关键词匹配效率更高。
所以简历要针对每家公司的岗位JD做调整适配，但前提是内容真实。能写上去的，一定是你自己能讲清楚、能经得起追问的。面试这件事，第一考核的是诚信。
一、自我介绍
这是开场环节，建议提前准备，但不要背稿感太重。
如果时间允许，我一般会让候选人准备一份简单的汇报材料。其实从准备程度就能看出态度。即便公司没有要求，我也建议自己准备一份PPT，长期来看一定用得上。
需要注意的是，PPT不要复述简历，而是挑一个最有代表性的项目讲清楚。
介绍结束后，我通常会顺着问一句：你是怎么接触生信的。这一问其实是在看基础、路径和学习能力。尤其是应届生，很多人并没有系统训练，这时候自驱力比“会什么”更重要。
二、项目经历
接下来就是重点。
我会围绕一个或两个核心项目往下问，主要看这些方面：背景是什么、你在里面做什么、技术路线怎么选、遇到问题怎么排、结果有没有实际价值。
很多人项目写得很好看，但经不起细问。真正参与过的人，对细节是有感觉的，即使技术深度不够，也应该有自己的判断和反思。
三、基础能力
然后是基本功。
编程方面不会按程序员标准来卡，但至少要知道你“到底会到什么程度”。常见的问法包括：常用语言和库、是否独立写过脚本、最复杂的代码做过什么、有没有做过工具或模块、代码怎么管理。
再往下，会涉及流程搭建，比如是否独立搭过pipeline，用什么框架，怎么做任务控制和错误处理。
还有一点现在基本都会问：是否用AI辅助写代码或搭流程，用到什么程度。这一块已经逐渐变成标配能力。
四、业务理解
这其实是我比较看重的一块。
在AI时代，单纯的技术门槛在下降，关键变成“你拿这些工具做什么”。无论是医疗还是农业，细分方向很多，生信本质上是工具。
如果不做算法开发、不在体制内做基础研究，那么就必须把工具用到具体场景里，形成实际价值。
所以我通常会问：你对我们公司的业务了解多少？你过往的技能如何和业务结合？哪怕说不出新东西，至少对现有应用要有基本判断。
如果还能往前多走一步，谈一谈行业或业务的可能方向，这一项会明显加分。
简单一句话：尽量不要把自己做成“纯工具人”。
到这里，基本可以判断一个候选人的硬条件。之后可能会简单聊一些软性的东西，但不会每个人都聊到这一步。
五、加分项
有一些内容不一定必问，但出现了通常会加分。
比如：是否了解云计算基础，是否系统使用过AI工具，是否关注领域内的新进展；有没有论文、专利、软件著作权；是否参与过开源项目。
这些东西短期不直接变现，但对长期发展很重要，也是少数可以被客观验证的能力积累。
实际面试中也会遇到一些工作很多年但几乎没有沉淀的候选人，这类情况是明显减分的。
另外还有一个因素比较“玄学”，就是沟通是否顺畅、是否合拍。但这一点不稳定，也不能作为主要判断依据。
六、聊聊AI的影响
这一点不太想回避。
如果说一年前，AI主要影响的是初级岗位，那么最近一段时间，随着各种生信Agent的出现，它已经开始覆盖到中级工程师的工作内容，比如流程规划、分析执行等。
对高级工程师来说，这是效率工具；对初中级岗位来说，确实会形成冲击。
所以还是那句话：不要只停留在“会用工具”，而是要理解问题、理解业务。
持续学习在这个行业不是加分项，而是基本要求。生信和AI都在快速变化，如果跟不上，会很吃力。
对于没有经验的应届生，与其纠结“有没有人带”，不如把AI当成补位工具，用来弥补经验差距。能不能自己发现问题、解决问题，才是核心能力。
至于博士背景，如果不能转化为工程能力或业务理解，其实优势也有限。
最后说一句可能不太好听的话：在AI时代，很难再有绝对稳定的生信工程师岗位，必须自己提前另谋出路，淘汰是迟早的事。
但能力是可以迁移和放大的，关键在于你往哪个方向延伸。
以上内容不是说教，更是自我鞭策。
共勉。
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