职业亮点

• 12年机器学习经验，5年团队管理（15人规模）
• 主导3个千万级DAU产品算法迭代，累计创造营收**$50M+**
• IEEE Senior Member，NeurIPS/ICML审稿人，引用1200+

工作经历

某全球科技巨头 资深算法总监 2020.03-至今

• 从0到1搭建50人跨地域推荐中台，支持8条业务线
• 设计多模态预训练模型（视频+文本+音频），推荐时长+35%
• 推动AutoML平台落地，模型开发周期从月级缩短至周级
• 年度OKR达成率120%，团队晋升率40%（高于公司平均2×）

某上市AI公司 算法专家 2015.07-2020.02

• 负责金融风控模型，坏账率降低1.8pp（$90M风险敞口）
• 构建联邦学习框架，在数据合规前提下提升模型AUC 4.3%
• 作为技术布道者，对外分享50+场，覆盖开发者2万+

代表项目

超大规模预训练推荐模型（100B参数）

2023.01-2024.06

• 采用MoE+专家并行，在512 A100集群训练，训练效率提升3.2×
• 上线后核心业务GMV增长**$12M/月**，获公司年度技术突破奖
• 相关论文《Parameter-Efficient Transfer Learning for Recommendation》被KDD'24接收（oral）

教育背景

中国科学技术大学 博士 计算机科学与技术 2009.09-2014.06

• 导师：IEEE Fellow XXX；研究方向：迁移学习

行业影响力

• 出版《深度学习推荐系统实战》技术书籍（销量3万册）
• 担任KDD/CIKM程序委员会委员（2022-2024）
• 开源项目DeepRec贡献者（GitHub 5k+ star）
  

机器学习工程师简历撰写核心要点

1. 基本信息要求

除了姓名、手机、邮箱，务必加上GitHub/技术博客/论文链接。2026年ATS系统已支持抓取GitHub代码质量指标（如commit频率、star数）。

2. 核心技能展示

按“编程语言→框架→算法→系统→业务”五级分层呈现，例如：

• 编程：Python（高级）、CUDA（中级）
• 框架：PyTorch Lightning（专家）、Ray（熟练）
• 算法：Transformer优化、多任务学习、强化学习
• 系统：K8s GPU调度、Flink实时特征
• 业务：推荐系统、计算广告、A/B测试

3. 工作经历描述：STAR+量化

模板：场景(S)→任务(T)→行动(A)→结果(R)，结果必须数字化。

错误写法：负责优化推荐模型。
正确写法：面对短视频冷启动问题(S)，设计基于元学习的few-shot推荐模型(A)，新用户7日留存提升12.3%(R)。

4. 项目经验/成果展示

使用“技术+数据+影响”三段式：

1. 技术：采用Diffusion Model+LoRA微调
2. 数据：在100万图文对训练，FID从12.8降至8.3
3. 影响：生成速度提升5×，已集成至某设计SaaS，付费转化率+18%

5. 教育背景与证书

2026年企业更看重“课程匹配度”，建议列出与岗位强相关的高分课程（如深度学习、强化学习）。证书优先：NVIDIA DLI、TensorFlow Certificate、Kaggle Competitions Expert。

6. 常见误区提醒

• ❌ 堆砌技术名词（如“熟悉CNN/RNN/LSTM/GRU”）→ ✅ 突出解决的业务问题
• ❌ 写“参与”“协助”→ ✅ 用主导/设计/优化
• ❌ 忽略负面结果→ ✅ 写失败经验+改进（如“A/B测试未达预期，通过特征工程提升3%”）
• ❌ 使用Word格式→ ✅ 用PDF+Latex，避免ATS解析乱码
• ❌ 超过2页→ ✅ 应届1页，3-5年1.5页，资深2页

简历优化建议（2026版）

关键词优化：在技能栏加入“LLM微调”“RLHF”“MoE”等2026热词；工作经历嵌入“A/B测试”“增量学习”“GPU利用率”等ATS高频词。

排版建议：使用单栏布局，避免分栏被ATS误判；关键数字加粗，技术栈用浅灰色背景突出。

投递前检查清单：

1. 用简历姬AI求职助手扫描ATS匹配度（目标≥85%）
2. GitHub链接可公开访问，且README含项目说明
3. PDF文件命名：ML_Engineer_王梓轩_2026.pdf
4. 邮件标题：应聘机器学习工程师-5年推荐系统经验-王梓轩

总结

2026年的机器学习岗位竞争，本质是“技术深度+业务洞察+数据证明”的三重较量。按本文模板优化后，你的简历通过率可提升3-5倍。立即用简历姬AI求职助手生成专属简历，抢占AI时代的职业先机！

2026年机器学习工程师简历怎么写？附3份高分简历模板范文参考

Q1: 2026年机器学习岗位最看重哪些关键词？如何在简历里高效呈现？

把 JD 拆成“技术栈+业务场景+成果指标”三列，用 *ResumeMaker* 的 *AI 简历优化* 功能一键匹配。它会自动把“PyTorch 2.2、LLM 微调、A/B Test、Top-1 提升 3.7%”等 2026 高频关键词嵌入项目描述，并给出 STAR 句式，让 HR 5 秒抓住亮点。

Q2: 应届生没有上线项目，也能写出高分机器学习简历吗？

可以！用 *AI 求职信* 把课程大作业、Kaggle 银牌、开源 PR 包装成“端到端 ML 交付”故事。*ResumeMaker* 会自动补全“数据清洗→特征工程→模型调优→上线监控”闭环，并量化结果，弥补经验短板。

Q3: 在职跳槽如何一页纸突出 5 年经验又不泄露公司机密？

用 *AI 简历优化* 的“脱敏模式”：把用户量、营收替换成“千万级”“百万级”，模型指标用相对提升百分比。系统会帮你把 5 年经历压缩成 3 个高含金量项目，并生成可公开的技术栈词云，既保密又吸睛。

Q4: 面试总挂在项目深挖，有什么快速准备办法？

直接上传简历到 *AI 模拟面试*，它会根据 2026 年 ML 岗最新题库生成 10 道深度追问，如“如何解决 LLM 幻觉”“线上漂移监控方案”。练完还能获得答题卡与评分，提前补齐逻辑漏洞。

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