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添加你的经历,让这个版式成为你的简历。
简历示例
该简历格式对ATS(申请人追踪系统)友好,因为它简洁明了,便于自动化系统提取必要信息。包含与数据分析和人工智能相关的具体技术技能,确保了“人工智能顾问”、“机器学习”和“数据分析”等关键词的突出显示,从而提高搜索可见性。
此外,通过详细介绍将小型项目转化为强大解决方案等成就,展示了实际经验和解决问题的能力。量化指标和行为动词的使用进一步增强了文档对人工审阅者和AI系统的有效性。
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用实用建议帮助每个部分更清晰、更贴合目标岗位,也更容易被 ATS 识别。
01
姓名 城市, 州/省, 邮政编码 电话号码 | 电子邮件地址 领英个人资料链接 | 作品集链接(可选)
您的联系信息是招聘人员首先看到的部分。请保持简洁和专业。确保您的电子邮件地址合适(例如,[email protected])。包含您的领英个人资料,以便全面了解您的职业历程。对于创意、技术或设计类职位,建议提供作品集或个人网站。
出于隐私原因,请勿包含您的完整家庭住址(街道号/名称)。除非您所在的国家/地区有特定要求,否则请避免包含个人详细信息,如婚姻状况、年龄、照片或社会保险号。不要使用不专业的电子邮件地址。
查看如何有效格式化联系方式的清晰示例。
张三 随机街1234号,公寓56室 纽约,纽约州 10001 [email protected] github.com/aliciacode 单身,28岁
张三 纽约,纽约州 (555) 123-4567 | [email protected] linkedin.com/in/zhangsan | github.com/zhangsan | zhangsan.dev
02
职位名称
结果导向的[职位名称],拥有[年限]年在[关键技能/行业]领域的经验。在[主要成就]方面拥有良好业绩记录。擅长[关键技术/技能]。致力于为[目标行业/公司类型]提供[具体价值]。
职业总结是你的电梯演讲。它应该长3-5句话,总结你的经验、关键技能和主要成就。通过使用相关关键词来定制它以适应职位描述。专注于你的独特性以及你为潜在雇主带来的价值。
避免使用笼统的目标,例如“寻找一个有挑战性的职位来发展我的技能”。招聘人员想知道你为他们带来什么价值,而不是你想要什么。不要使用第一人称代词(我、我的)。保持简洁和有力。
比较一个弱的目标陈述和一个强的职业总结。
求职目标:希望找到一份人工智能顾问岗位,在有趣的AI项目中继续成长。
拥有5年以上经验的人工智能顾问,能够把业务目标转化为机器学习试点和落地计划。擅长需求访谈、模型评估和基于AWS的AI交付。
03
技术技能
软技能
将您的技能逻辑分组(例如,编程语言、框架、工具)。重点关注与职位相关的硬技能。按熟练程度或相关性顺序排列技能。软技能最好在您的工作经历部分通过要点展示,而不是单独列出。
不要列出您在面试中不Confident使用的技能。避免使用进度条或百分比来评定您的技能(例如,“Java:80%”)。除非有明确要求,否则不要包含过时的技术。
展示技能方面的“不要做”和“要做”的实用示例
Python、Java、C++ Django、Flask Keras、TensorFlow、PyTorch:80% SQL:75%
编程语言:Python、Java 框架:Django、Flask 库与工具:Keras、TensorFlow、PyTorch 数据库:SQL
04
职位名称 | 公司名称 | 地点 月份 年份 – 月份 年份
这是您简历的核心部分。请使用倒序时间(最新的在前)。每个要点都以一个有力的动词开头。重点关注成就和影响,而不仅仅是职责。使用数字量化您的影响(美元、百分比、节省的时间、受影响的用户)。展示职业发展和不断增长的责任。
避免使用被动语态,如“负责...”或“被指派做...”。不要列出每一项日常任务;重点关注重要的贡献和可衡量的结果。避免招聘人员在您的领域之外无法理解的行话。
展示经验的实践示例,包括不该做什么和应该做什么
负责帮助团队在公司里使用AI。
面向企业客户梳理计算机视觉与NLP应用场景,把业务目标拆解为数据要求、评估标准和分阶段实施计划。
参与降低AI系统基础设施成本的工作。
审查云端推理负载和模型流水线,识别出可在不影响交付节奏的前提下将持续算力成本降低18%的优化点。
05
学位名称 | 大学名称 | 地点 入学年月 – 毕业年月
按最高学位优先排序。如果您有丰富的工作经验,教育背景部分可简略。仅当 GPA 高于 3.5 或您是应届毕业生时包含 GPA。突出相关的课程、学术项目、荣誉或领导角色。
拥有大学学位者,请勿包含高中信息。避免列出所有课程,仅选择最相关的。如果担心年龄歧视,请勿列出几十年前的毕业日期。
展示教育背景的“不当”与“恰当”示例
计算机科学硕士 | 旧金山州立大学,旧金山,加利福尼亚州 2019 年 9 月 - 2023 年 5 月
计算机科学硕士(人工智能方向)| 旧金山州立大学,旧金山,加利福尼亚州 2021 年 9 月 - 2023 年 5 月
06
项目名称 | 使用工具/技术栈
项目经历是展示实践技能的绝佳方式,尤其适合缺乏工作经验或转行人士。如有可能,请附上作品集或演示链接。重点展示能体现解决问题能力和与目标职位相关工具的项目。
不要包含过于简单的教程项目,除非你在此基础上进行了大幅扩展。避免使用过时、不完整或与申请职位无关的项目。不要只列出技术栈,要说明你创建了什么以及为何重要。
展示项目中的“不该做”和“应该做”的实用示例
做了一个简单的AI应用,证明自己会用机器学习工具。
为客户团队编写AI治理手册,覆盖隐私审查、人工审批步骤和上线前准备检查。
关于此角色的常见问题以及如何在简历中最好地展示它。
重点突出应用场景梳理、利益相关方沟通、模型评估、上线规划,以及最终带来的业务成效。
写清楚解决的业务问题、使用的模型或流程、合作对象,以及节省时间、降低成本或提升采用率等结果。
通常需要兼具机器学习基础、云工具、数据分析、与非技术团队沟通的能力,以及实施规划能力。
需要。项目能体现你如何识别机会、管理风险,并把技术工作真正连接到业务或产品结果上。
加入成千上万通过AI驱动的简历改变职业生涯的人,这些简历可以通过ATS并给招聘经理留下深刻印象。