Level Up

履歷框架

Level Up x 升級之路

近年軟體工程師就業不景氣，2025年初我透過履歷的優化，幫助面試邀約從一個月一兩場，提升到一個月近十場，由此可見履歷的重要性

過去曾有友人找我諮詢，他轉職第一份軟體開發工作，投了百間的公司最後全部收到感謝函，我協助他調整履歷，最終他第轉職成功拿到了年薪百萬的工作

為什麼調整之前連面試都沒有，但在光是改履歷，就拿到多間面試。這之間有什麼差別呢?

下面會介紹履歷的框架

1. 首要目標

首先你要知道，大公司他們主要依賴「申請追蹤系統」（ATS）來篩選履歷。 ATS 根據履歷中技能與經歷的匹配度來排名，並進行關鍵字篩選。分數越高的履歷越有機會

接著招聘人員會再篩選，通常每份只花 10 秒，主要進行關鍵字匹配，這些關鍵字一般出現在「工作經歷」、「技能」或「專案」部分。如果履歷中的經驗來自知名公司或大型項目，則會額外加分

建議

✅ 履歷保持一頁

履歷需要聚焦在成就與可量化的成果 若有 10 年以上經驗，可以延長至兩頁

✅ 優先重要和相關的經歷

列出與應聘職位密切相關的經驗。如果是 後端 軟體工程師的職位，請優先展示相關的後端項目

✅ 使用最新時間排列

將經歷按最新來排列，並著重展示近期經驗。最近的工作應包含更多的細節

✅ 簡潔的設計

招聘人員只會有很短的時間瀏覽履歷，因此履歷格式要簡潔易讀。字體大小建議在 10px 至 12px 並保持字體統一（如 Arial、Georgia）。使用一致的日期格式 ex「Apr 2024」

2. 使用「強力動詞」

在工作經歷和專案部分開始時使用「強力動詞」，有效表達你的貢獻和影響力

技術

Architected、Developed、Implemented、Optimized

創造力

Designed、Created、Build

組織

Coordinated、Organized、Planned

領導力

Led、Directed、Managed

教導

Mentored、Inspired、Advised

3. 常見錯誤

添加不必要的信息 無需包含生日、年齡、照片等與結果無關的個人細節

加入無內容的鏈接 ，如果你有 GitHub、Medium、Stack Overflow 帳戶，但沒有展示的內容，則無需包括它們。

包含無效鏈接 在提交履歷之前，點擊所有鏈接以確保它們指向正確的頁面 拼寫和語法錯誤

避免用 Figma 或 Photoshop 等設計軟體，因為生成的履歷格式 ATS 無法解析

使用個人代名詞 避免使用「I」、「me」、「we」等

技能評分（例如「JavaScript 4/5 顆星」）沒有意義。只列出那些你在專業環境中能熟練的技能 如果某項技能的評分為 3/5 或更低，就不要在履歷中提及

列出同一領域的過多技能 在前端框架中同時列出「React」、「Angular」和「Vue」顯得過多，即使你都熟悉，也沒必要全部列出。公司很少同時使用多種相同用途的技術

4. 架構

0. 基本資料 (Profile)

姓名: Zedd Pai

所在地: Taiwan

Email: yourname@email.com

LinkedIn: linkedin.com/in/yourname

GitHub: github.com/yourname

個人網站: yourdomain.dev

1. 自我介紹 (About Me / Introduction)

一段 3–5 句的簡短介紹，快速讓招聘方了解你是誰、擅長什麼、熱情在哪。

建議結構如下：

例： 我是擁有 6 年後端開發經驗的資深工程師，專長於高併發系統設計與雲Ｆ端架構優化。 曾在金融與 Web3 領域打造穩定、可擴展的服務，每日處理超過百萬級別的交易量。 熱衷於自動化與開源社群，持續提升團隊開發效率與產品穩定性。

2. 專業摘要 (Professional Summary) — 可省略

  • 2–3 句強而有力的定位：專業背景 + 年資 + 技術專長
  • 關鍵成就 / 影響力數據
  • 強調未來價值（你能替新公司帶來什麼）

3. 核心技能 (Core Skills / Expertise)

可用分組條列呈現：

Backend / Architecture

  • Golang, Python, Node.js, System Design, Microservices

Cloud & Infrastructure

  • AWS, GCP, Terraform, Kubernetes, Docker

Database & Cache & Async

  • PostgreSQL, MySQL, Redis, Kafka

Performance & Monitoring

  • Profiling, Tracing, Prometheus, Grafana

4. 專業經歷 (Professional Experience)

用 STAR 結構 梳理每段經驗：

公司名稱 | 職稱 | 年份範圍

  • Situation：背景 / 團隊規模
  • Task：主要負責項目
  • Action：具體行動（動詞開頭）
  • Result：量化成果（例如性能提升 30%、節省成本 20%）

範例：

帶領 4 人團隊重新設計核心交易系統，提升 TPS 從 2k → 10k。以 Golang 重構 API Gateway，平均延遲降低 40%。協助導入 CI/CD，自動化測試流程縮短 30%。

5. 重大成就 / 專案 (Key Achievements / Projects)

挑出最能代表技術實力的 2–4 個專案：

  • 設計高併發票券系統，支援 100 萬 QPS
  • 優化自動化測試，縮短 CI/CD pipeline 30%
  • 主導 Web3 Layer 1 交易模組開發，實現多鏈兼容與動態手續費調整

6. 教育與認證 (Education & Certifications) — 可省略

  • 學歷（如：B.S. in Computer Science, National Taiwan University）
  • 專業證照（AWS Certified Solutions Architect, GCP Professional Engineer, etc.）

7. 額外區塊（選配）

開源 / 社群貢獻 (Open Source / Community)

  • Maintainer @ Open Source Project (10k+ stars)
  • 技術部落格：撰寫系統設計與分散式架構相關文章

語言能力 (Languages)

  • 中文（母語）
  • 英文（專業工作可用）