競賽成績對履歷的影響

🎯 一、競賽成績在求職中的實際價值
在 AI / Data / ML 相關職位裡，企業最看重的通常是三大面向：
🎓 學歷背景 是否為名校/碩士班背景 高科大 → 普通，但非致命
💻 實作能力 是否能處理實際資料、會使用模型工具、了解流程 競賽即代表有動手能力
🧠 問題解決能力 能否從資料中產生 insight、調整模型策略 競賽中有良好名次即是強證據
➡️ 因此，你的競賽成績不只是「加分」，而是可以成為「主力亮點」的項目。
🏆 二、你的競賽表現其實非常不錯
AICUP 醫病語音敏感資料辨識 第 3 名 / 271 組 約前 1.1% 非常亮眼（Top 1%）
AI CUP 2025 玉山挑戰賽（進行中） 暫列第 2 名 / 790 組 約前 0.3% 若決賽維持，極強競爭力
IMBD 決賽 代表進入決賽 約前 10~15% 具代表性（能展示多樣參賽經驗）
➡️ 這三項放在履歷上，足以抵消學歷與校名劣勢。
尤其是像 AICUP、AI CUP 這類全國性、產學界都認可的大型競賽，企業 HR 與技術主管會知道它的難度。
📄 三、履歷上應該怎麼寫
🔹 建議放在「專案成果（Projects）」或「競賽經歷（Competitions）」區塊：
🏆 AI Competitions
• 2025 玉山人工智慧公開挑戰賽－AI偵探出任務 (AI CUP)
- Ranking: 2 / 790 teams (Finalist)
• 醫病語音敏感資料辨識競賽 (AICUP)
- Ranking: 3 / 271 teams
• IMBD AI Competition
- Reached final stage; applied multimodal analysis on image-text dataset

➡️ 關鍵是「不要只寫名次」，而是「名次 + 解決問題的方法 + 技術關鍵字」。
這樣能讓技術主管立刻判斷你的實力層級。
💬 四、所以只要你的目標職位在AI / Data / ML / IT 領域，
你的競賽成果會被視為**「實戰能力證明」**，甚至比 GPA 還有價值。
✅ 總結建議
這三場競賽是你履歷的核心亮點，務必寫詳細。
將「技術關鍵字」融入每個競賽描述（PyTorch、XGBoost、Feature Engineering、Model Optimization…）。
若時間允許，可把一場比賽延伸成作品集（GitHub/Notion），讓面試官能直接看到你的程式與報告。
學歷不是你的罩門，只要你能讓履歷呈現實作力，就能扭轉印象。

一、競賽成績對履歷有幫助嗎？
有幫助！尤其是你參加的是大型AI競賽。
幫助在哪裡？補足學歷不亮眼的缺點、證明實作與技術實力、在履歷中成為量化亮點（有排名、有名次）、讓HR與主管看到你的主動學習與競爭力

二、學歷還是重要嗎？
重要，但不是決定一切，但有時是企業篩選的基本條件，來決定是否面試?所以說，學歷還是重要的!

技術職位（AI/Data）更看實力、作品、比賽經歷及問題解決能力

三、建議怎麼做？
1、把比賽寫進履歷重點區
2、寫上比賽名稱＋名次＋參賽隊數
3、自傳說明參賽動機與收穫
4、可整理成作品集
你的競賽經歷很強，會加分，請務必寫在履歷上！