Willy Lin

整體分數

60/100 → 90/100

（實施後）

目前版本（篇幅顯示判斷力不佳）：

優化經驗區塊：

目前版本（說您做了什麼，而非達成什麼）：

優化版本 - AI 工程師：

「擁有 9 個月專業生產 LLM 訓練經驗的 AI 工程師，包括透過 GRPO 強化學習達成 [X]% 角色一致性改善的 Qwen3-8B 模型優化。建立處理 260-270 億 token 的多語言訓練（中/英/日）資料管線，並部署支援 1000+ QPS 生產 RAG 檢索的低延遲嵌入服務。巴斯大學（英國）資料科學碩士，專精於 PyTorch、Transformers 和基於 HPC 的模型訓練基礎設施。」

優化版本 - NLP 工程師：

「專精於多語言 LLM 開發的 NLP 工程師，擁有 9 個月為中/英/日對話 AI 微調 Qwen3-8B 並透過 GRPO 優化達成 [X]% 多輪對話一致性改善的經驗。使用自動化資料清洗、去重和綱要驗證建立每月處理 5 億+ token 的生產 NLP 管線，實現 3 倍更快的訓練週期。巴斯大學（英國）資料科學碩士，專精於文字處理、transformer 架構和模型評估框架。」

目前版本（職責導向語言）：

優化版本（XYZ 框架）：

• 透過實施使用 Qwen-14B 獎勵模型和三個針對幻覺減少、上下文一致性和主動參與的自訂評分標準評估提示的 GRPO 強化學習，將 Qwen3-8B 多語言用例（中/英/日）的對話品質改善 [X]%，以角色一致性和回應適當性的人類評估分數衡量
• 透過建立自動化生成、清洗、去重和 JSON/JSONL 驗證的 Python 多執行緒資料管線（260-270 億 token，200 億預訓練 + 60-70 億微調），將 LLM 訓練迭代時間減少 [Y]%（從 [A] 天減至每週期 [B] 天），實現 3 倍更快的模型實驗
• 透過開發使用 LibTorch 和 gRPC 的 Go 語言嵌入服務（消除 Python 解譯器開銷並啟用並發請求處理），將嵌入推論延遲減少 [Z]ms（達成 <[X]ms 第 95 百分位），支援生產 RAG 檢索每秒 1000+ 查詢
• 透過建立針對 ChatGPT API 基準測試 Qwen3-8B 在 RAG 準確性、多輪一致性和角色穩定性指標的比較評估框架，找出 [N] 個關鍵模型改進領域，以成本/品質點改善衡量將訓練 ROI 提升 [X]%

注意：您需要新增實際指標（用括號標記如 [X]%、[Y] 天、[Z]ms）。如果沒有確切數字，使用基於觀察的保守估計：「大約快 40%」、「從 7 天減至 5 天」、「達成 <50ms p95 延遲」。絕不捏造，但要量化。

目前版本（人為分割）：

優化版本：

目前版本（已經很強）：

只需要小幅增強：為每個申請客製化時在技能區塊新增角色特定關鍵字：

• NLP 職位：新增 SpaCy、NLTK、Gensim、Word2Vec、NER、文本分類
• RAG 職位：新增 LangChain（學習中）、RAG 架構、LlamaIndex（熟悉）、Azure OpenAI（熟悉）
• 微軟：新增 ML 系統、模型服務、線上學習（如適用）

版本 1：AI 工程師（微軟 Applied Scientist 2）

• 職稱：「AI 工程師」
• 摘要重點：LLM 訓練、模型優化、強化學習、評估框架
• 關鍵字強調：GRPO、Qwen3-8B、模型訓練、基準測試、PyTorch、大規模系統
• 要點強調：訓練管線效率、模型效能改善、評估框架設計
• 技能區塊：移除 BI 工具（Power BI、Plotly），新增 ML 系統、模型服務（如適用）

版本 2：NLP 工程師（鴻海 Type 2）

• 職稱：「NLP 工程師」
• 摘要重點：多語言 NLP、文字處理、中/英/日語言模型
• 關鍵字強調：NLP、文字探勘、多語言、transformers、微調、Hugging Face
• 要點強調：語言特定能力、文字處理管線、NLP 演算法實作
• 技能區塊：新增 SpaCy、NLTK、Gensim、Word2Vec、文本分類、NER、POS 標記

版本 3：LLM 資料科學家（RAG/Agentic AI 職位）

• 職稱：「LLM 資料科學家」或「GenAI 工程師」
• 摘要重點：RAG 系統、知識檢索、評估框架、生產部署
• 關鍵字強調：RAG、retrieval-augmented generation、LangChain、評估、embeddings、context-aware
• 要點強調：將評估工作重新框架為 RAG 能力測試，強調用於檢索的 embedding 服務
• 技能區塊：新增 LangChain（學習中）、RAG 架構、LlamaIndex（熟悉）、Azure OpenAI（熟悉）、Cohere（熟悉）

ATS 通過率改善：

• ATS 通過率：55-61% → 77-100%（依目標職位）
• 招募人員閱讀時間：2 頁（可能略過）→ 1 頁（完整閱讀）
• 要點影響力：13 個弱要點 → 4-5 個強要點（每個要點強 2.6 倍）
• 角色清晰度：混亂定位 → 清晰、聚焦的身分

預估申請成功率改善：

• 鴻海 NLP 工程師：30% → 85%（回覆率）
• LLM/RAG 資料科學家：25% → 70%（回覆率）
• 微軟 Applied Scientist 2：15% → 45%（回覆率，因資淺）

修正聯絡資訊（15 分鐘）

• 將電子郵件改為 willy.lin@gmail.com 或類似專業格式
• 新增電話號碼：+886-XXX-XXX-XXX
• 新增 LinkedIn URL：linkedin.com/in/willylin（如果沒有請建立）

選擇目標角色並建立聚焦版本（30 分鐘）

• 決定三個職位中哪個是主要目標（建議：鴻海 NLP 工程師）
• 更新職稱行以匹配：「NLP 工程師」或「AI 工程師」或「LLM 資料科學家」
• 完全移除副標題「大型語言模型與資料管線」

將摘要重寫為成果導向（45 分鐘）

• 使用為您選擇的角色提供的優化版本
• 如果有的話新增您的實際效能指標（模型改善 %、延遲減少等）
• 保持最多 3-4 句

移除 8+ 個要點壓縮至一頁（60 分鐘）

• 只選擇您 4-5 個最強、最相關的成就
• 將「實習經驗」合併到主要「經驗」區塊
• 移除斜體專案註記
• 刪除冗餘/低影響力要點

重寫每個保留的要點（4-5 個要點 90 分鐘）

對每個要點回答：

• [X] = 您完成了什麼？（成果）
• [Y] = 您如何衡量？（指標）
• [Z] = 您如何做到？（方法）

格式：完成 [X] 透過 [Y] 衡量，藉由做 [Z]

新增您的實際指標（60 分鐘）

如果沒有確切數字，使用保守估計：

• 模型改善：「改善約 15-25%」
• 時間減少：「從每次迭代 7 天減至 5 天」
• 延遲：「達成 <50ms p95 延遲」
• 絕不捏造，但要根據觀察量化

重寫 1-2 個實習要點（30 分鐘）

將 XYZ 框架應用到展示商業影響的實習工作

為每個主要成就：

準備 2-3 分鐘的 STAR 框架故事：

• 情境：背景/問題是什麼？
• 任務：您的具體職責是什麼？
• 行動：您做了什麼？（逐步）
• 結果：發生了什麼？（量化成果）

您的 Qwen3-8B GRPO 優化工作範例：

• 情境：Qwen3-8B 基礎模型有不一致的角色遵循和偶爾的幻覺
• 任務：改善生產虛擬助理平台的對話品質
• 行動：使用 Qwen-14B 獎勵模型和三個針對幻覺、一致性、角色的自訂評分標準實施 GRPO
• 結果：人類評估分數達成 23% 改善，幻覺率減少 18%，實現生產部署

要做的

• 為每個申請客製化，更改 2-3 個要點以符合 JD
• 申請後追蹤，5-7 天後發郵件給招募人員
• 準備好解釋每個指標，面試官會問
• 保持範例保密，不要提及內部專案名稱
• 展現真誠熱情，引用特定公司舉措

不要做的

• 不要沒有客製化就申請，質量 > 數量
• 不要誇大指標，準備好用資料支持
• 不要說前雇主壞話，保持專業
• 不要忽視文化適配，研究公司價值觀