مقدمه
نوشتن رزومه برای موقعیت شغلی مهندس هوش مصنوعی (AI Engineer) با رزومههای معمولی مهندسی نرمافزار متفاوت است. در این حوزه، کارفرما به دنبال ترکیبی از مهارتهای ریاضیاتی، قدرت کدنویسی و توانایی کار با دادههای عظیم است.
در ادامه، راهنمای جامع و گامبهگام برای نگارش یک رزومه حرفهای در سطح استانداردهای جهانی را بررسی میکنیم.
۱. ساختار و معماری کلی رزومه
یک رزومه استاندارد برای مهندس AI باید بخشهای زیر را به ترتیب اولویت شامل شود:
- اطلاعات تماس (Header)
- خلاصه حرفهای (Professional Summary)
- مهارتهای فنی (Technical Skills)
- تجربیات کاری (Work Experience)
- پروژهها (Projects) - بسیار حیاتی
- تحصیلات (Education)
- گواهینامهها و افتخارات (Certifications & Awards)
مطالعه کنید: در بازار کار امروز چه کسانی استخدام میشوند؟ مطالعه کنید: معرفی مهارتها و مشاغل پرتقاضا در بازار کار امروز | جابلنز
۲. اطلاعات تماس؛ اولین پل ارتباطی
در این بخش، علاوه بر شماره تماس و ایمیل رسمی، داشتن لینکهای زیر الزامی است:
- LinkedIn: پروفایل شما باید آپدیت باشد.
- GitHub: کدها و نحوه پیادهسازی پروژههایتان در اینجا قضاوت میشود.
- Kaggle/Portfolio: اگر در مسابقات شرکت کردهاید یا وبسایت شخصی دارید.
۳. خلاصه حرفهای؛ قلاب رزومه
در ۳ تا ۴ خط بنویسید که کیستید و چه ارزشی به شرکت اضافه میکنید. از کلمات کلیشهای پرهیز کنید.
مثال: "مهندس هوش مصنوعی با ۴ سال تجربه در طراحی و پیادهسازی مدلهای یادگیری عمیق (Deep Learning). متخصص در پردازش زبان طبیعی (NLP) و بهینهسازی مدلها برای محیطهای تولیدی (Production). تجربه موفق در کاهش ۲۰ درصدی هزینههای پردازش داده با استفاده از معماریهای توزیعشده."
چطور یک رزومه ATS-friendly بنویسیم؟ مطالعه کنید: رزومه ATS-Friendly چیست؟ | جابلنز
۴. بخش مهارتهای فنی (Technical Skills)
این بخش را دستهبندی کنید تا اسکن کردن آن برای مدیر استخدام (یا سیستمهای ATS) آسان باشد:
| دستهبندی | مهارتها |
|---|---|
| زبانهای برنامهنویسی | Python (Expert), C++, R, SQL |
| فریمورکهای AI | PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-learn |
| کتابخانههای داده | Pandas, NumPy, Matplotlib, SciPy |
| تخصصهای حوزه | NLP, Computer Vision, Reinforcement Learning, LLMs |
| ابزارهای MLOps | Docker, Kubernetes, MLflow, AWS (SageMaker) |
۵. تجربیات کاری؛ تمرکز بر دستاوردها نه وظایف
بزرگترین اشتباه، لیست کردن وظایف روزمره است. شما باید از فرمول (Action Verb + Task + Result) استفاده کنید.
- به جای: "مدلهای یادگیری ماشین طراحی کردم."
- بنویسید: "طراحی و آموزش یک مدل تشخیص ناهنجاری با استفاده از Isolation Forest که منجر به شناسایی ۱۵٪ خطای بیشتر در سیستم بانکی شد."
نکات کلیدی در این بخش:
- از اعداد و ارقام استفاده کنید (مثلاً: بهبود دقت مدل تا ۹۵٪).
- به ابزارهایی که استفاده کردید اشاره کنید (مثلاً: استفاده از Spark برای پردازش ۱۰ ترابایت داده).
۶. بخش پروژهها؛ ویترین مهندسی
اگر سابقه کار زیادی ندارید، این بخش قلب رزومه شماست. پروژههایی را انتخاب کنید که "مسئلهمحور" باشند.
- عنوان پروژه: (مثلاً: پیادهسازی مدل GPT بومی برای پشتیبانی مشتری).
- تکنولوژیهای استفاده شده: (PyTorch, Transformers, FastAPI).
- توضیح کوتاه: چه مشکلی را حل کردید؟ از چه معماری (مثل Transformer یا CNN) استفاده کردید؟ لینک گیتهاب پروژه را حتماً قرار دهید.
۷. تحصیلات و پایههای علمی
هوش مصنوعی علمی است که به شدت به ریاضیات و آمار وابسته است.
- اگر معدل بالایی دارید یا در دروس مرتبط (جبر خطی، آمار و احتمال، بهینهسازی) نمرات عالی گرفتهاید، ذکر کنید.
- اگر پایاننامه شما مرتبط با AI بوده، موضوع آن را به صورت تیتروار بنویسید.
۸. نکات طلایی برای موفقیت در ATS
بسیاری از شرکتهای بزرگ از نرمافزار ATS برای فیلتر کردن رزومهها استفاده میکنند. برای عبور از این فیلتر:
- کلمات کلیدی را هدف بگیرید: کلماتی مثل "Transformer", "Hyperparameter Tuning", "Fine-tuning" را در متن بگنجانید.
- فرمت ساده: از جداول پیچیده یا گرافیکهای سنگین که رباتها نمیتوانند بخوانند، خودداری کنید.
- خروجی PDF: همیشه رزومه را با فرمت PDF ارسال کنید.
۹. اشتباهات رایج که باید از آنها دوری کنید
- عدم ذکر مهارتهای نرم: مهندس AI باید بتواند نتایج پیچیده را به مدیران غیرفنی توضیح دهد (Communication Skills).
- رزومه خیلی طولانی: حداکثر ۲ صفحه.
- عدم بروزرسانی: ذکر نکردن کار با مدلهای جدید مثل LLMها در سال ۲۰۲۴ و ۲۰۲۵ یک نقطه ضعف بزرگ است.