结构得清楚。开头先把基础信息放明白：姓名、联系方式，还有常用的技术主页链接，比如GitHub、LinkedIn，这些能让面试官快速找到你的技术痕迹。要是能加一两句职业概述就更好了，比如“专门用机器学习解决实际业务问题，搭能落地的高效AI系统”，一句话就能把你的职业定位说透，让人马上知道你是做什么的。
教育背景重点要突出跟机器学习相关的专业和课程。比如学计算机、数学、统计的，就把专业写上；要是学过机器学习、算法设计这些核心课，也可以列出来。要是GPA不错，加上去也能多份说服力。
对大部分求职者来说，项目经验是简历里最该下功夫的地方，得多留篇幅。每个项目都得写清楚：叫什么名字、做了多久、用了哪些技术栈、你在里面具体负责啥。尤其关键的是，得说清楚项目背景（比如要解决什么问题）、你是怎么想办法的，还有最后做出了啥成果。举个例子，别只说“做了点击率预估模型”，要说“用PyTorch搭了点击率预估模型，优化了特征还调了参，最后A/B测试里用户留存涨了20%”——用具体数据说话，真实感和说服力一下子就上来了。
工作经历按时间倒着排就行，重点说你负责的事和做出的贡献，别写那些空泛的套话。比如“负责用户画像建模，改了改特征工程的方法，把模型准确率提到了92%，还带动推荐系统点击率涨了15%”，这样一说，你干的活、产生的价值都很清楚。写的时候尽量用动词开头，比如“搭建”“优化”“改进”，更能体现你的实战能力。
技能清单别堆一堆，最好分分类，比如“机器学习算法”“编程语言”“常用工具/框架”，这样看着清楚。别用“熟悉”“了解”这种模糊的词，不如结合项目说清楚你怎么用的——比如不说“熟悉PyTorch”，说“在XX项目里用PyTorch实现了XX模型”，更实在。
要是有学术论文、专利，或者参加竞赛拿了奖、有专业认证，单独列一块出来，这些都是硬背书。尤其是像Kaggle这种知名竞赛的名次，面试官一看到往往会多留意两眼。
细节也不能马虎。简历尽量控制在1-2页，别太长；排版要干净，句子别不通顺。技术术语一定要准，写法也得规范。投不同公司的时候，还能稍微调调内容侧重——比如投研究团队，就多写点算法细节；投业务团队，就重点说技术落地的效果。
另外，把你的开源项目链接、技术博客链接加上，能让面试官更直观看到你的代码能力和对技术的热情。要是你正在学大语言模型、联邦学习这些新技术，提一嘴也挺好，能让人知道你愿意学新东西，还跟着行业趋势走。
最后得记住，简历的核心是“匹配岗位需求”，用事实和数据证明你能胜任。它不是简单列经历，而是把你的技术思维、能创造的业务价值集中展示出来。用专业又不生硬的话，讲讲你怎么用技术解决实际问题——这样的简历，自然能打动面试官。
