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工学部学生

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美咲 佐藤

ソフトウェアエンジニアインターン | AI倫理・プライバシー関連プロジェクト

+1 (503) 987-6543

[email protected]

San Francisco, CA

linkedin.com/in/ella-martinez

github.com/emtechethics

em-tech.dev

スキル

Python, Java, JavaScript, React, TensorFlow, Docker, Git, PostgreSQL

保有資格

認定情報プライバシー専門家/ヨーロッパ (CIPP/E)

学生AIプロジェクトにおけるデータ取扱い、同意、越境処理の前提確認に役立つ、欧州プライバシー概念の実務的な理解を示す。

人工知能倫理とガバナンスに関する専門資格

モデルリスク、文書化、人による監督、責任ある導入など、AI倫理とガバナンスの実務的なテーマを扱う。

職務要約

ソフトウェアインターン、AI倫理、プライバシーに配慮した機械学習プロジェクトに注力する情報工学専攻の学生。PythonとTensorFlowでプロトタイプを開発し、データ取扱い上のリスクを整理し、研究内容を実務で使える技術的な提案に落とし込む。研究チームとの協働、技術要件の確認、複雑な判断材料のわかりやすい説明に強みを持つ。

職務経歴

シニアエンジニアリング学生

09/2023

Tech Company Inc

サンフランシスコ、カリフォルニア州

医療系プロトタイプ向けのAI倫理レビュー項目を作成するため、3名の学生チームを調整し、同意取得、モデルの限界、エスカレーション手順を整理。

PythonとTensorFlowでプライバシーに配慮した機械学習プロトタイプを開発し、GDPRに関連するデータ取扱いの前提を教員レビュー用に文書化。

研究用Webアプリに自動化された単体・結合テストを追加し、データ検証、API応答、モデル出力確認の範囲を強化。

ダッシュボード試作版のPostgreSQLクエリを分析し、インデックス追加とクエリ整理で遅延要因を改善。

リサーチアシスタント - AI倫理

01/2024 - 08/2025

大学研究室

サンフランシスコ、カリフォルニア州

AIプロジェクト向けのコンプライアンスチェックリストを作成し、プライバシー、セキュリティ、レビュー要件を学生研究チームが使える手順に整理。

アクセスルール、匿名化手順、レビュー担当範囲を明確にした、プライバシー重視のデータ共有フローを文書化。

エンジニアリングインターン - AIガバナンス

06/2025 - 12/2025

スタートアップXYZ

サンフランシスコ、カリフォルニア州

初期段階のAIプロダクトに関するデータガバナンス文書作成を支援し、ポリシー要件をインターン向けの技術タスクに分解。

15名の社員向けに、バイアス確認、プライバシーリスク、人によるレビューを扱うAI倫理研修資料を作成。

学歴

コンピュータ工学理学士号

09/2023 - 05/2027

カリフォルニア工科大学

サンフランシスコ, CA

主要プロジェクト

Privacy Shield AI

機械学習データセット内のプライバシーリスクを検出し、モデル学習前にエンジニアが確認できるレビュー項目を出力するPython製オープンソースツールを開発。

github.com/emtechethics/privacy-shield-ai

BiasBuster

ReactとNode.jsで、モデル出力を比較して潜在的なバイアス傾向を確認し、レビュー担当者向けに平易な説明を表示するWebアプリを作成。

このテンプレートが機能する理由

この職務経歴書のフォーマットは、ATS(採用管理システム)に適しています。「AI倫理」、「ガバナンス専門家」、「エンジニアリング学生」などの関連キーワードが含まれているためです。「職務概要」や「技術スキル」のような明確なセクションを持つ構造化されたレイアウトは、人間によるレビュー担当者と自動システムの両方にとって、最も重要な情報へのアクセスを容易にします。さらに、LinkedInやGitHubのようなプロフェッショナルプラットフォームへのリンクを含めることは、信頼性を高め、技術的な能力の証拠を提供します。

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この履歴書を仕上げるコツ

この履歴書を仕上げるコツ

各セクションを読みやすく、応募職種に合った内容にし、ATSにも伝わりやすくするための実践的なポイントです。

01

連絡先

連絡先

氏名(カナ) 勤務地(都道府県) 電話番号 | メールアドレス LinkedInプロフィールURL | ポートフォリオURL(任意)

押さえておきたいポイント

連絡先情報は、採用担当者が最初に目にするセクションです。簡潔かつプロフェッショナルに保ちましょう。メールアドレスは適切なもの(例:名前.姓@gmail.com)を使用してください。LinkedInプロフィールは、あなたのプロフェッショナルな経歴を包括的に理解するために含めましょう。ポートフォリオや個人ウェブサイトは、クリエイティブ、技術、デザイン系の職種に推奨されます。

避けたい書き方

プライバシーのため、番地まで記載した完全な現住所は含めないでください。国によって特に指定がない限り、婚姻状況、年齢、写真、社会保障番号などの個人情報は避けてください。プロフェッショナルでないメールアドレスは使用しないでください。

具体例

連絡先情報を効果的にフォーマットする方法の明確な例をご覧ください。

避ける例

山田 太郎 123-4567 ランダム通り、アパート56 東京都新宿区 090-1234-5678 | [email protected] 趣味はゲームとアニメ

良い例

山田 太郎(ヤマダ タロウ) 東京都 電話番号: 090-1234-5678 | メール: [email protected] LinkedIn: linkedin.com/in/taroyamada | GitHub: github.com/taroyamada | ポートフォリオ: taroyamada.dev

短いヒント

  • プロフェッショナルなメールアドレスを使用する(名前.姓の形式)
  • ボイスメールが設定されており、プロフェッショナルなメッセージになっていることを確認する
  • 電話番号とメールアドレスに誤字脱字がないか再確認する
  • LinkedInのURLをカスタマイズする(linkedin.com/in/あなたの名前)
  • 開発職の場合はGitHubへのリンクを含める

02

職務要約

職務要約

結果重視の[役職名]で、[主要スキル/業界]における[経験年数]年の経験を持つ。 [主要な実績]の実績あり。 [主要技術/スキル]に精通。 [対象業界/企業タイプ]に[具体的な価値]を提供することに専念。

押さえておきたいポイント

職務経歴書のサマリーは、あなたの「エレベーターピッチ」です。3〜5文程度で、あなたの経験、主要スキル、主な実績を要約します。関連キーワードを使い、求人票に合わせて調整しましょう。あなたがユニークである理由と、潜在的な雇用主にどのような価値をもたらすかに焦点を当ててください。

避けたい書き方

「新しいことを学び、キャリアを前進させるためのやりがいのある職を探しています」のような一般的な目標は避けてください。採用担当者は、あなたが彼らに何をもたらすかを知りたいのであって、あなたが彼らから何を求めているかではありません。一人称代名詞(私、私の)は使用せず、簡潔かつインパクトのあるものにしてください。

具体例

弱い目標と強力な職務経歴書サマリーを比較します。

避ける例

目標: 私は新しいことを学び、キャリアを前進させることができるエンジニアリング学生のポジションを探している勤勉な個人です。

良い例

ソフトウェアインターン、AI倫理、プライバシーに配慮した機械学習プロジェクトに注力する情報工学専攻の学生。PythonとTensorFlowでプロトタイプを開発し、データ取扱い上のリスクを整理し、研究内容を実務で使える技術的な提案に落とし込む。研究チームとの協働、技術要件の確認、複雑な判断材料のわかりやすい説明に強みを持つ。

短いヒント

  • 可能な限り実績を数値化します(例:「収益を20%増加」)
  • 読みやすさのために5行未満に保ちます
  • 文の冒頭には力強い行動動詞を使用します
  • 求人票に合わせてサマリーを調整します

03

スキル

スキル

技術スキル - 言語: [リスト] - フレームワーク: [リスト] - ツール: [リスト] ソフトスキル - [スキル1]、[スキル2]、[スキル3]

押さえておきたいポイント

スキルを論理的にグループ化します(例:言語、フレームワーク、ツール)。仕事に関連するハードスキルに焦点を当てます。習熟度または関連性の順にスキルをリストします。ソフトスキルは、単なるリストよりも、経験セクションの箇条書きで示す方が効果的です。

避けたい書き方

面接で自信を持って使用できないスキルはリストしないでください。スキルを評価するために進捗バーやパーセンテージを使用しないでください(例:「Java:80%」)。特に要求されない限り、古いテクノロジーを含めないでください。

具体例

避ける例

Python、Java、JavaScript; C++、SQL

良い例
  • 言語: Python, Java
  • フレームワーク: TensorFlow, PyTorch
  • ツール: Git, Docker

短いヒント

  • プログラミング言語、フレームワーク、ツールなどの明確な見出しの下に技術スキルをリストします。
  • ソフトスキルは、それらを実際の状況でどのように適用したかを示す例とともに、経験セクションで優先します。
  • 「チームプレイヤー」や「問題解決者」のようなソフトスキルを文脈なしにリストすることは避けてください。代わりに、これらの特性が問題解決やチームでの効果的な作業にどのように役立ったかの具体的な例を説明してください。
  • リストされた技術スキルが職務記述書に関連しており、現在の習熟度を反映していることを確認してください。

04

職務経歴

職務経歴

役職名 | 会社名 | 場所 年月 – 年月 - 行動動詞 + 状況 + 結果(定量化) - [プロジェクト]を主導し、[成果]をもたらした... - [チーム]と協力して[機能]を実装した...

押さえておきたいポイント

これは履歴書の核となる部分です。逆年代順(最新のものから順)に記載してください。各箇条書きは強力な行動動詞で始めてください。単なる職務ではなく、達成事項と影響に焦点を当ててください。影響を定量化するために数字(金額、割合、節約時間、影響を受けたユーザー数)を使用してください。昇進と責任の増加を示してください。

避けたい書き方

「~に責任を負っていた」や「~を任されていた」のような受動的な言葉遣いは避けてください。日々のタスクをすべてリストアップするのではなく、重要な貢献と測定可能な成果に焦点を当ててください。あなたの分野外の採用担当者が理解できない専門用語は避けてください。

具体例

経験における「してはいけないこと」と「すべきこと」を示す実践的な例

避ける例

AI倫理フレームワークの開発に参加し、プライバシー侵害を削減しました。

良い例

医療系プロトタイプ向けのAI倫理レビュー項目を作成するため、3名の学生チームを調整し、同意取得、モデルの限界、エスカレーション手順を整理。

避ける例

AIプロジェクトのコンプライアンスチェックリストの作成に取り組みました。

良い例

AIプロジェクト向けのコンプライアンスチェックリストを作成し、プライバシー、セキュリティ、レビュー要件を学生研究チームが使える手順に整理。

短いヒント

  • 各箇条書きの先頭には、「主導した」「開発した」「最適化した」などの強力な行動動詞を使用してください。
  • 可能な限り、パーセンテージや具体的な数字で成果を定量化してください。
  • 曖昧な記述を避け、完了したプロジェクトとその成果の具体的な例を提供してください。
  • 研究室や学生グループなどの学術的な設定でも、リーダーシップの役割をアピールしてください。

05

学歴

学歴

学位名 | 大学名 | 場所 年月 – 年月 - 関連科目: [科目1], [科目2] - 表彰/受賞歴: [受賞名] - GPA: X.X (3.5以上の場合)

押さえておきたいポイント

最も高い学位から順に記載します。実務経験が豊富な場合は、学歴セクションは簡潔にまとめます。GPAは3.5以上の場合、または新卒の場合のみ記載します。関連する科目、学業プロジェクト、表彰、リーダーシップ経験などを強調します。

避けたい書き方

大学の学位がある場合、高校の詳細は含めないでください。履修した全ての科目をリストアップすることは避け、最も関連性の高いものだけを選択します。年齢差別が懸念される分野では、数十年前に卒業した日付を含めないでください。

具体例

学歴のDo's and Don'tsを示す実践的な例

避ける例

コンピューター工学学士 | サンフランシスコ州立大学 2019年9月 – 2023年5月 - 科目: 微積分学I, II & III; 英文法; 化学入門; - GPA: 3.8

良い例

コンピューター工学学士 | カリフォルニア工科大学 | サンフランシスコ, CA 2023年9月 – 2027年5月 - 関連科目: 機械学習、データセキュリティとプライバシー、アルゴリズム設計、テクノロジー倫理

短いヒント

  • 応募職種に直接関連する科目を強調します。
  • 顕著な業績を示す、学業中に受賞した表彰や賞があれば含めます。
  • GPAが3.5以上で関連性がある場合は、応募書類を強化するために含めます。そうでない場合は、他の業績に焦点を当てます。
  • 関連分野で完了したプロジェクトや研究に言及し、実践的な経験を示します。

06

プロジェクト

プロジェクト

プロジェクト名 | 使用技術 - 作成したものとその目的を簡潔に説明 - 解決した具体的な技術的課題を強調 - GitHubまたはデモへのリンクがあれば記載

押さえておきたいポイント

プロジェクトは、実務経験が不足している場合やキャリアチェンジを考えている場合に、実践的なスキルをアピールするのに最適です。可能な限り、GitHubリポジトリやライブデモへのリンクを含めましょう。問題解決能力や応募職種に関連する技術を示すプロジェクトに焦点を当ててください。

避けたい書き方

大幅に拡張していない限り、単純なチュートリアルは含めないでください。時代遅れ、未完成、または応募職種に関連性のないプロジェクトは避けてください。単に技術をリストアップするだけでなく、何を作成し、それがなぜ重要なのかを説明してください。

具体例

プロジェクトにおける「やってはいけないこと」と「やること」を示す実践的な例

避ける例

HTML、CSS、JavaScriptを使用して基本的な電卓を開発。2つの数値の加算、減算、乗算、除算を実行できる。

良い例

ReactとNode.jsで、モデル出力を比較して潜在的なバイアス傾向を確認し、レビュー担当者向けに平易な説明を表示するWebアプリを作成。

短いヒント

  • プロジェクトは簡潔かつ詳細に説明し、解決した問題やプロジェクトがもたらした影響を強調してください。
  • 採用担当者があなたの仕事ぶりを直接確認できるよう、GitHubリポジトリやライブデモサイトへの明確なリンクを常に提供してください。
  • AI倫理とガバナンスにおける応募職種に関連するユニークなスキルや経験を強調するプロジェクトを選択してください。
  • 可能な場合は、成果や結果(例: リスクを70%削減、パフォーマンスを30%向上)を含め、貢献のインパクトを定量化してください。

よくある質問

この役割に関する一般的な質問と、履歴書でそれをどのように最適に提示するか。

関連科目、技術プロジェクト、インターン、研究経験、プログラミング言語、ツール、解決した技術課題の具体例を入れます。

プロジェクトや研究を実力の証拠として使います。何を作ったか、使った技術、制約、成果を具体的に書きましょう。

応募職種に合うなら書く価値があります。授業名だけでなく、プロジェクト、文書化、プロトタイプと結びつけると実践度が伝わります。

多くの学生は1ページで十分です。直近の授業、インターン、技術プロジェクト、求人に合うスキルを優先します。

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