Примеры резюме в смежных специализациях:
Общие рекомендации по подготовке резюме
Структура. Придерживайтесь классического формата: контакты → опыт → навыки → образование → дополнительные данные. К каждому блоку сделайте понятный заголовок. Всё это поможет рекрутеру быстро найти необходимую информацию.
Оформление. Используйте стандартные шрифты, размер 11–12 пт, полуторный интервал. Поля — не менее 1,5 см. Такое форматирование легко читается и корректно отображается в любой системе. Избегайте цветных выделений и сложных таблиц — они мешают при автоматическом парсинге.
Манера подачи. Пишите конкретно и по делу. Вместо «отвечал за несколько проектов» — «разработал 3 ML-модели для прогнозирования спроса». Избегайте общих фраз вроде «ответственный сотрудник» — покажите это через реальные достижения. Каждое предложение должно нести смысловую нагрузку.
Адаптация под вакансию. Изучите требования работодателя. Если в описании упоминаются конкретные технологии (например, Apache Spark, Kubernetes) или методологии (MLOps, CI/CD), обязательно добавьте их в свое резюме:
Финальная проверка. Перед отправкой перечитайте резюме вслух — так вам будет проще найти неудачные формулировки и сразу их заменить. Также убедитесь, что в контактных данных нет ошибок, а ссылки ведут туда, куда нужно.
Опыт работы в резюме Machine Learning Engineer
Это основа вашего резюме — будьте внимательны при внесении данных. Располагайте места работы в обратном порядке — от последнего к первому. Для каждой позиции укажите название компании, период трудоустройства и 8–10 ключевых задач, которые вы выполняли.
Обязательно сделайте акцент на профессиональных достижениях. Все успехи перечислять не нужно — достаточно указать самые яркие результаты за последние 2 года с конкретными измеримыми показателями.
ОПЫТ РАБОТЫ
-
Период:
Март 2020 — Ноябрь 2025
-
Организация:
ООО «Нейронет»
-
Должность:
ML-инженер
-
Обязанности:
– участие в сборе, обработке и визуализации данных;
– поддержание, оптимизация и мониторинг существующих ML-пайплайнов;
– проведение полного цикла разработки новых ML-моделей;
– написание документации и создание тестов;
– оптимизация и финетюнинг предобученных моделей;
– построение отказоустойчивых ML-пайплайнов;
– разработка и поддержка API для интеграции моделей;
– проведение A/B-тестов для оценки эффективности моделей.
Достижения (за последние 2 года):
– снизил ложные срабатывания классификатора на 25%;
– внедрил мониторинг дрифта данных, сократив регрессии на 30%;
– увеличил точность прогнозной модели с 88% до 94%.
Что делать при отсутствии релевантного опыта
Если вы только окончили вуз, сделайте упор на дипломные и учебные проекты. Опишите задачу, подход и конкретный результат: «Разработал модель предсказания дефолта заемщиков — собрал данные из открытых источников, протестировал 7 алгоритмов, лучшая модель показала F1-score 0.89». Добавьте ссылку на GitHub с чистым кодом и развернутым описанием. Этого достаточно, чтобы претендовать на позицию джуниора.
При смене профессии используйте трансферные навыки. Покажите, как ваш бэкграунд будет полезен в сфере ML. Например, если вы работали аналитиком, сделайте упор на умение интерпретировать данные и строить гипотезы — это критически важно для генерации признаков (feature engineering) и валидации моделей. Если же вам приходилось управлять проектами, используйте навыки декомпозиции задач — они помогут грамотно выстраивать ML-пайплайны.
Образование в резюме ML-специалиста
Устроиться на позицию ML-инженера без профильного диплома крайне сложно. Фундаментальное образование в машинном обучении ценится выше, чем в других IT-направлениях. Работодатели смотрят на технические специальности: прикладная математика, компьютерные науки, физика.
Магистратура дает преимущество — особенно с фокусом на Data Science или Machine Learning.
В отдельном блоке расскажите о дополнительной подготовке. Выбирайте курсы, которые дали вам практические навыки, — например, Docker для контейнеризации, Kubeflow для организации ML-пайплайнов, TensorFlow Extended для построения производственных систем.
Навыки в резюме специалиста по ML
Стек технологий в ML-инжиниринге формируется под конкретную задачу, но фундамент остается неизменным. Основу составляют: программирование на Python, математическая база и работа с данными. На этом каркасе строится всё остальное — фреймворки для машинного обучения, инструменты для развертывания модели и системы мониторинга.
При подборе компетенций ориентируйтесь на вакансию. Приоритетные для работодателя умения поставьте на первое место и рядом укажите уровень владения. Например, Python — профессиональный, TensorFlow — опытный, Apache Spark — базовый. Главное — чтобы информация была правдивой. На техническом собеседовании несоответствия быстро вскрываются.
Навыки для резюме ML-специалиста | Machine Learning | Deep Learning |
| Python | Computer Vision |
| Apache Spark, PyTorch | Нейронные сети |
| SQL | MATLAB |
| TensorFlow, Scikit-learn | Linux |
| Big Data | Алгоритмы и структуры данных |
| Hadoop, Hive, Spark, YT | Docker, Kubernetes |
| NLP | MLOps |
Укажите уровень владения английским языком — без этого навыка в ML невозможно работать с международными проектами, читать актуальные исследования и документацию к фреймворкам. Будьте объективны: если напишете, что разговариваете на английском свободно, а на собеседовании не сможете объяснить архитектуру модели — это сразу подорвет доверие.
Личные качества в резюме ML-инженера
Машинное обучение — это постоянная работа в условиях неопределенности. Данные часто приходят с пропусками и ошибками, требования к моделям могут измениться в любой момент, а на эксперименты и прототипирование порой не хватает времени.
ML-специалист должен уметь находить решения там, где готовых ответов нет: комбинировать техники, адаптировать методы под доступные данные и выбирать оптимальные пути при ограниченных ресурсах.
Не менее важна гибкость мышления. Вам придется одновременно разбираться в математической статье, писать код и объяснять нюансы модели бизнес-заказчику. Умение переключаться между этими ролями и говорить на разных профессиональных языках сэкономит команде недели работы.
Личные качества для резюме Machine Learning Engineer | Адаптивность | Внимательность |
| Стрессоустойчивость | Аналитическое мышление |
О чем написать в разделе «О себе»
Здесь покажите специализацию и профессиональные интересы. Напишите, с какими типами задач вы работали: компьютерное зрение, NLP или прогнозные модели. Добавьте сферы, в которых у вас есть опыт: финтех, ритейл, медицина и т. д. Поделитесь планами на дальнейшее обучение — это тоже будет уместно.
О СЕБЕ
- ML-инженер с 5-летним опытом построения end-to-end решений в финтехе и e-commerce. Специализируюсь на компьютерном зрении и прогнозном моделировании. Глубоко разбираюсь в MLOps: с нуля выстраивал пайплайны с использованием Docker, Airflow и MLflow. В последнем проекте автоматизировал переобучение моделей, что сократило нагрузку на дата-сайентистов на 15 часов в неделю. Ищу сложные продакшен-задачи, где можно применить опыт создания масштабируемых ML-систем.
Как правильно заполнить блок «Контакты»
Этот раздел кажется простым, но ошибка здесь сведет на нет всю вашу работу. Рекрутер не будет вас искать, поэтому четко перечислите все удобные каналы для связи. Укажите телефон с мессенджерами, профессиональный email, ссылки на GitHub и LinkedIn. Проверьте, чтобы профили были актуальными, а никнеймы — деловыми. Для офисных вакансий добавьте город, для удаленных — формат работы. Помните: нет контактов — нет собеседования.
Главное
Мы рассмотрели особенности составления резюме специалиста по машинному обучению. Вы можете подготовить документ с нуля — по нашей инструкции или отредактировать образец, который размещен в начале статьи. Если после заполнения основных блоков у вас осталось место, не торопитесь с отправкой — добавьте дополнительные разделы, например, «Публикации» и «Рекомендации». Желаем успехов в поиске работы!
