ML工程師履歷應突顯生產ML系統、模型效能指標、部署管線經驗和程式設計技能（Python、PyTorch/TensorFlow）。包含已部署模型的延遲、吞吐量和商業影響指標。

ML工程師履歷強調生產系統、部署、MLOps和工程實務。資料科學家履歷更側重分析、實驗和統計方法。ML工程師建構系統；資料科學家建構模型。

許多ML工程師職缺偏好碩士或博士學位，但並非總是必需。豐富的專案經驗、開源貢獻和已證明的部署生產ML系統的能力可以彌補正規教育的不足。

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沒有正職經驗時，用專案取代工作經驗欄位：至少放一個真正部署過（哪怕只是掛在免費雲端額度上）的模型、一個Kaggle競賽成績、以及對應的GitHub連結，並在履歷中具體寫出你負責的技術細節與量化結果。多數人是靠碩士專題、實習或自主專案「拼」出第一份ML工程師工作，履歷誠實呈現這些歷程比硬掰工作經驗更有說服力。

具體寫出你做過什麼，而不是只列「熟悉LLM」。例如：微調過哪個模型（如Llama、GPT系列）、是否建置過RAG檢索管線、用過哪些向量資料庫（Pinecone、Weaviate、FAISS），以及如何評估生成結果品質。2026年這是招募人員最先掃描的技能之一，有實際落地案例會比純粹的證書或課程更有分量。

不能取代正式職稱，但在履歷中絕對值得單獨列出，尤其對應屆生和轉職者更是加分關鍵。重點是「有沒有真的跑起來」：一個部署上線、附Demo連結的專案，比十個只放在本機的notebook更有說服力；Kaggle名次則適合放進摘要或技能區塊佐證你的建模能力。

值得列在履歷後段增加可信度，但份量比不上實際專案與工作經驗。招募人員更在意你能不能舉出「用這項技能解決了什麼問題」，證照比較像加分項而非決定性因素，建議把準備證照的時間和做一個可展示的部署專案互相搭配。

誠實地說，多數外商、跨國團隊與規模較大的科技公司（含許多本土半導體與AI新創）偏好英文履歷，因為ML職缺本身高度國際化，論文、框架文件與面試也常以英文進行。若應徵對象明確是純中文環境的團隊，中文履歷也可以，但建議準備一份英文版本備用，尤其投遞外商或海外職缺時。

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