MLエンジニアの履歴書には、本番MLシステム、モデルのパフォーマンス指標、デプロイメントパイプラインの経験、プログラミングスキル（Python、PyTorch/TensorFlow）を強調すべきです。展開済みモデルのレイテンシ、スループット、ビジネスインパクトの指標を含めましょう。

MLエンジニアの履歴書は本番システム、デプロイメント、MLOps、エンジニアリング手法を強調します。データサイエンティストの履歴書は分析、実験、統計手法をより重視します。MLエンジニアはシステムを構築し、データサイエンティストはモデルを構築します。

多くのMLエンジニアの求人では修士号や博士号が好まれますが、必須ではありません。強力なプロジェクト経験、オープンソースへの貢献、本番MLシステムを展開できる実証された能力が、formal educationを補完できます。

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はい。実務経験がない場合は、大学での研究プロジェクト、Kaggleでの成績、GitHubで公開している個人開発（デプロイ済みのモデルやRAGアプリなど）を職務要約とプロジェクトセクションの中心に据えましょう。Python、PyTorch、クラウド上でのモデル運用経験があれば、それだけで採用担当者に実践力を伝えられます。

2026年現在、LLM・生成AIの経験は最も注目される項目です。ファインチューニング、RAG（検索拡張生成）パイプラインの構築、ベクトルデータベース（Pineconeなど）の運用、プロンプト評価の実装経験を、使用技術と成果（応答精度、レイテンシ、コスト削減）とともに具体的に記載しましょう。

実務経験ほどの重みはありませんが、デプロイまで完了したプロジェクトは高く評価されます。単なるノートブックの提出より、モデルをAPI化しクラウド上で公開した経験や、Kaggleでの上位入賞（メダル獲得や上位10%など）を具体的な数字とともに記載すると説得力が増します。

資格は経験を補強する材料にはなりますが、単独で採用を決定づけるものではありません。AWS Certified Machine Learning - SpecialtyやGoogle Cloud Professional Machine Learning Engineerは実務経験と組み合わせると効果的です。国内企業向けにはG検定・E資格も基礎知識の証明として一定の評価を得られます。

外資系企業やグローバルに事業展開する企業（メルカリ、LINEヤフー、Preferred Networksなど）では英語版の履歴書・職務経歴書も併せて用意しておくと有利です。国内の日系企業向けには日本語の履歴書・職務経歴書が基本ですが、論文や技術用語は英語表記のまま使うのが一般的です。

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