有读者给沈工发私信，说现在找工作很难，想让我帮看看简历。
硕士，还有国外学习经历。按理说不差。
但这大概就是问题所在——“按理说不差”，在 2026 年的就业市场里，已经不够用了。
最近我关注到一个人，叫 Gabriel Petersson，瑞典人，高中辍学。
不是没上大学，是高中都没读完。
然后他用 ChatGPT 自学了博士级别的机器学习，先在 Midjourney 做前端，后来去了 Dataland，2024 年 12 月加入 OpenAI 的 Sora 团队，职位是 Research Scientist，那年他 23 岁。
他在播客里说过一句话，我觉得值得直接抄下来：
“Knowledge is not a problem anymore.”
知识本身已经不是门槛了。AI 把这扇门拆掉了。剩下的问题，是你拿知识做了什么。
回到找工作这件事。
我们过去的逻辑是这样的：写简历 → 投递 → 等面试 → 在那短短几十分钟里证明自己。
问题是，面试官在那几十分钟里，看到的是你"说"你能做什么，不是你"做"了什么。这两件事的说服力，不在一个量级。
Gabriel 的做法完全不同。他不等面试，他提前研究目标公司在做什么、接下来想做什么，然后直接把 Demo 做出来。
在 Midjourney，他做出了当时性能最好的 Web 图片网格——用 OffscreenCanvas 和自定义加载队列，流畅渲染数千张图片。而 Midjourney 的核心界面，恰好就是一个图片网格。
他交出去的不是"我会这个技术"，而是"你们的产品有个问题，我已经解决了"。
这两句话，一句是候选人说的，一句是合作伙伴说的。
具体怎么操作？
第一步，研究目标公司。看产品路线图、技术博客、招聘 JD，搞清楚他们接下来想解决什么问题。
第二步，动手做一个 Demo。不需要完美，但要能跑、能看、能说明问题。针对他们的核心业务，越精准越好。
第三步，主动送过去。直接联系 Hiring Manager 甚至更高层，把 Demo 发给他们。也可以录成视频发到 YouTube，附上链接。
听起来很麻烦？确实。但大多数候选人只是在海投简历，你花时间深入研究了他们的业务，这本身就已经完成了一轮筛选。
这套策略的本质，是把竞争从"谁的简历更好看"，转移到"谁已经在解决问题"。
传统路径的尽头是面试，这套路径的尽头，有时候是对方直接问你"你什么时候能入职"。
现在 AI 正在压缩各行各业的招聘需求，等着别人给机会这条路，会越来越窄。
用 Gabriel 自己的话说：
“If you’re smart and can use ChatGPT, you can get a job tomorrow.”
当然，这句话的前提是，你得先去做点什么。
参考资料：Gabriel Petersson：https://github.com/gabrielpetersson
