ML工程师简历应突出生产ML系统、模型性能指标、部署管道经验和编程技能（Python、PyTorch/TensorFlow）。包含已部署模型的延迟、吞吐量和业务影响指标。

ML工程师简历强调生产系统、部署、MLOps和工程实践。数据科学家简历更侧重分析、实验和统计方法。ML工程师构建系统；数据科学家构建模型。

许多ML工程师职位偏好硕士或博士学位，但并非总是必需。丰富的项目经验、开源贡献和已证明的部署生产ML系统的能力可以弥补正规教育的不足。

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没有全职工作经验很正常，用项目代替经历：部署过的模型（哪怕是个人项目）、Kaggle或天池的比赛名次、开源GitHub仓库都能证明你的工程能力。总结部分直接写学历+项目+技术栈，工作经历部分可以用「项目经历」代替，同样用量化数据描述你的贡献。多数应届ML工程师就是靠一两个能跑起来的部署项目拿到第一份offer。

生成式AI是目前招聘方最关注的技能信号，写清楚具体做了什么，而不是笼统写「熟悉ChatGPT」：例如微调过哪个基座模型、搭建过什么样的RAG问答系统、用了哪个向量数据库（如Milvus、Pinecone）、如何评估prompt和输出质量。哪怕只是个人项目，只要有代码和可运行的demo，也比空泛的「AI经验」更有说服力。

如果你有相关工作经历，正式经历权重更高，因为它证明你能在真实业务约束下交付。但如果你是应届生或转行者，部署过的GitHub项目、天池/Kaggle的比赛名次完全可以撑起简历的核心部分——招聘方看重的是「你能不能把模型做到能用」，而不是你的title。建议把最强的1-2个项目当作「迷你工作经历」来写，同样量化结果。

AWS Certified Machine Learning – Specialty和Google Cloud Professional ML Engineer在中国的招聘市场认可度较高，尤其是投递用云平台部署模型的岗位时。但认证只是加分项，权重远低于一个能实际运行的部署项目或论文——如果时间有限，优先打磨项目而不是多考一张证书。

投递国内公司（如字节跳动、阿里巴巴、腾讯）用中文简历即可，BOSS直聘和拉勾网上的岗位大多默认中文。但如果目标是外企、海外岗位或团队使用英文协作（很多AI/LLM相关岗位如此），建议额外准备一份英文版本，尤其是专业总结和技术术语部分——ML领域的术语本身大多是英文，双语简历能覆盖更广的机会。

传统中文简历模板常包含照片、出生日期等信息，但科技公司和ML/AI岗位普遍已弱化这一习惯，尤其是字节跳动、阿里巴巴等大厂的简历筛选更看重项目和技术栈。建议默认不加照片，突出模型部署经验和量化指标；如果投递的公司明确要求，再单独补充一版带照片的简历。