1. 経験を実績として書き出す
担当した機能名ではなく、誰のどの課題に対し、何を設計・実装・運用したかを整理します。技術、データ、顧客との調整、品質確認を一つの経験に混ぜず、事実として分けます。
数値がある場合も、採用可能性を示す数値にはしません。自分が確認できる利用状況、障害対応、導入範囲などを、そのまま残します。
2. 小さなAI実装の証拠を作る
生成AIを呼び出すだけでなく、入力、失敗時の扱い、評価、ログを含む小さな実装を完成させます。既存モデルを製品に組み込む仕事と、モデル研究開発は別の経験として扱います。
顧客導入や基盤の職種を考える場合も、動作する仕組みをどう安全に運用したかを説明できる形にします。
3. 面談で前提を確認する
求人例は個別企業の情報です。職種名、必須条件、出社や顧客訪問、評価方法、担当範囲を面談で確認し、自分の経験を無理に当てはめません。
求人の掲載状態、応募条件、紹介サービスの取扱いは、必ず移動先の公式情報で確認してください。