内容纲要
在简历中，公司经历和项目经历虽然高度相关，但它们承担的叙事职责不同，面向的筛选者关注点也不同。区分清楚，有助于让简历更“可读”、更“可评估”。
一句话区分
- 公司经历（Work / Company Experience）：你在哪家公司、什么岗位、承担了什么长期职责，产生了什么稳定价值
- 项目经历（Project Experience）：你在某个具体问题/目标下，如何行动、如何决策、如何交付结果
一、公司经历：回答“你是谁”
作用
- 建立职业连续性
- 让 HR / 面试官快速判断你的背景层级、岗位成熟度
- 评估你是否能长期胜任某类角色
典型内容结构
- 公司名称（+公司体量/行业可选）
- 岗位名称
- 任职时间
- 职责范围（偏稳定、长期）
- 职级 / 汇报对象（高级岗位可写）
示例（偏公司视角）
北京某某科技有限公司｜高级软件工程师 / AI 数据平台负责人（2020.06 – 2024.12）
- 负责公司级 AI 数据处理平台的架构设计与核心模块开发
- 覆盖数据采集、清洗、标注、增强、回流等全流程
- 支撑多个业务线模型训练与落地，推动数据资产化建设
- 与算法、产品、业务多方协作，承担平台技术负责人角色
关键词特征：
负责 / 覆盖 / 支撑 / 推动 / 协作 / 长期
二、项目经历：回答“你能解决什么问题”
作用
- 证明你的真实能力
- 展示你的问题拆解、方案设计、技术深度
- 给面试官可追问、可验证的素材
典型内容结构（非常重要）
背景 → 目标 → 行动 → 结果（STAR / CAR / PAR 均可）
- 项目背景（为什么要做）
- 你的角色（你负责什么）
- 关键技术 / 方法
- 结果 & 影响（量化优先）
示例（偏项目视角）
AI 数据处理 DataOps 平台（核心项目）
项目背景：业务侧数据分散、质量不稳定，模型训练成本高
个人角色：平台负责人 & 核心开发
关键工作：
- 设计多源异构数据采集与统一存储方案（结构化 / 文档 / 多模态）
- 实现可配置的数据清洗、规则过滤与大模型辅助标注流程
构建数据集版本管理与回流机制，支撑模型持续优化
项目成果：
- 数据集制作效率提升约 3 倍
- 输出多个高质量训练数据集，支撑模型在业务场景中的落地
关键词特征：
设计 / 实现 / 构建 / 解决 / 优化 / 提升 X%
三、核心差异对照表
| 维度 | 公司经历 | 项目经历 |
|---|---|---|
| 关注点 | 职业身份与稳定职责 | 具体能力与实战深度 |
| 时间跨度 | 长（半年～数年） | 短（数周～数月） |
| 描述重心 | “我负责什么” | “我怎么做成的” |
| 技术细节 | 少 | 多 |
| 面试追问 | 较少 | 非常多 |
| 适合谁看 | HR、初筛 | 技术面试官、业务负责人 |
四、常见误区（非常重要）
❌ 误区 1：把项目当公司经历写
“在公司做了 A 项目、B 项目、C 项目……”
👉 会显得流水账，缺乏重点。
❌ 误区 2：项目经历只写“用了什么技术”
“使用 Java / Spring / Vue / LLM 完成系统开发”
👉 技术不是亮点，决策和结果才是。
❌ 误区 3：一个项目写成十几行
👉 面试官不会逐字看，只会跳读。
原则：
- 普通项目：3–4 行
- 核心项目：5–7 行（最多）
五、实际建议（结合你的背景）
以你这种平台负责人 / AI 数据方向 / 架构型工程师：
推荐结构
- 公司经历 1–2 段（强调“负责人”“平台级”“长期价值”）
- 核心项目 2–3 个（DataOps、数据治理、模型管控）
- 其余项目合并或弱化
判断标准
面试官是否能只看项目经历，就判断你是不是“能扛事的人”
如果能，说明写对了。
