AI 工程简历只写用了哪些模型，招聘方怎么看出你做成了什么？
dotey 的采集节选转述了一组简历建议，其中完整可见的是写短、删无关经历、写成果。AI 工程求职可以据此整理任务、个人贡献与可展示结果，但不能从截断节选还原完整招聘标准。
怎么判断？
先让每段项目经历回答：解决了什么问题、你具体做了什么、有什么结果可看。dotey 的采集节选转述了 OpenAI 应用 AI 工程负责人 Wulfie Bain 的简历建议，完整可见的内容包括写短、删除无关经历、写成果而不只列做过的事；第四条在节选中截断。可以把这些当作整理表达的提示，但本文不补全缺失部分，也不把一次转述当成 OpenAI 的正式招聘规则。
把模型和工具放回具体任务里
只列模型、框架和工具名，会把项目中真正需要判断的部分藏起来。建议先写用户遇到的麻烦和需要交付的结果，再说明你为什么选择检索、工具调用或自动化，以及自己负责哪一段。工具名称可以留下，但应帮助读者理解工作，而不是占据整段经历。
学生练习、个人作品和团队项目都可以写，重点是标明实际范围。若只是做出可演示原型，就直接说明原型支持的任务；如果参与团队交付，应把个人承担的设计、实现、排错或验收写清，避免把团队整体成绩全部算到自己名下。
成果可以展示，不必硬凑增长数字
没有收入或用户增长数据，也可以展示一项确实完成的工作：可运行的演示、允许公开的输入输出对照、一次错误如何被发现并修复。建议只写自己能解释、能出示依据的结果；没有记录的节省时间、准确率和提升比例，先不要为简历补出来。
如果作品暂时不能公开，可以用不含内部数据的说明介绍任务边界与自己的决策，清楚标明哪些材料无法提供。读者能据此判断你的贡献，面试时也有具体问题可继续讨论。这里建议的是表达办法，不代表任何招聘方已经接受某种作品或证明格式。
删经历之前，先看它是否解释岗位相关能力
“删掉无关经历”可以落到一个具体检查：这句话是否帮助对方判断你能完成当前岗位的任务。与技术名称不同的经历，如果能说明需求沟通、交付协调或问题定位，也可以留下最有关联的一段；反复堆砌同一项能力，则可以合并。
最后让一位不了解项目的人读一遍，看他能否复述问题、你的贡献和成果。本文没有打开完整原帖、取得招聘团队的标准或核对具体职位，适合用于修改简历表达；不能据此承诺获得面试、推断录用偏好或代填未发生的项目成绩。
资料链接
以下为采集记录附带的资料链接；本文依据摘要做独立分析，未逐条核验原文，也不代表本站实测。