参加过 Kaggle，却不知道应该怎么写进简历？不少同学会把 Kaggle 经历简单写成：

Participated in a Kaggle competition.

或者只留下比赛名称、排名和奖牌。

这样的描述虽然没有错，但很难让招生老师或招聘人员看出你真正具备哪些能力。

一段有说服力的 Kaggle 项目经历，应该同时呈现：

✅ 解决了什么问题

✅ 负责了哪些工作

✅ 使用了什么方法

✅ 最终取得了什么结果

今天，我们就来具体讲讲，如何把 Kaggle 项目写进 CV 或求职简历。

一、Kaggle经历应该放在简历的哪个位置？

根据个人经历的不同，Kaggle 可以放在以下几个栏目中。

① Projects

对于大多数申请者来说，这是最合适的位置。

栏目名称可以写成：

• Projects

• Selected Projects

• Machine Learning Projects

• Data Science Projects

如果 Kaggle 项目与申请专业高度相关，可以将其放在课程项目之前。

② Competition Experience

如果参加过多项数据科学、算法或建模比赛，可以单独设置：

Competition Experience

这种写法更适合拥有多个竞赛项目，或者获得过真实排名和奖牌的同学。

③ Awards & Honors

如果获得了 Kaggle 官方奖牌，可以在项目经历之外，将奖牌和排名简要写进 Awards & Honors。

但这一部分只展示结果，具体的技术工作仍然建议放在 Projects 中说明。

二、一段完整的Kaggle简历描述应该包含什么？

建议使用以下结构：

比赛名称＋项目方向＋个人工作＋技术方法＋最终结果

例如，一个表格数据建模项目可以这样拆解：

比赛名称

写出 Kaggle 官方比赛名称，不要自行修改成难以验证的名称。

项目任务

用一句话说明项目要解决的问题，例如：

• 用户流失预测；

• 房价预测；

• 医学风险分类；

• 金融收益预测；

• 图像识别；

• 文本分类。

个人贡献

说明自己具体负责了哪些内容，例如：

• 数据清洗；

• 探索性数据分析；

• 特征工程；

• 模型训练；

• 交叉验证；

• 模型融合；

• 错误分析。

技术方法

选择与项目最相关的方法，不需要堆砌所有模型名称。

项目结果

可以写明真实的：

• 最终排名；

• 排名前百分比；

• Kaggle 奖牌；

• 评价指标提升；

• 模型性能变化。

三、英文简历模板

下面是一份适合 AI、Data Science、Computer Science 等方向的通用模板。

Kaggle [Competition Name] — Machine Learning Project• Built an end-to-end machine learning pipeline for [task], covering data preprocessing, feature engineering, model training and validation.• Designed a cross-validation strategy to evaluate model stability and reduce the risk of overfitting.• Compared multiple modeling approaches and improved performance through feature selection, hyperparameter tuning and model ensembling.• Achieved [verified ranking/medal/result] in the final competition leaderboard.

其中的方括号内容，需要根据真实项目进行替换。

如果是团队项目，可以增加一句：

• Collaborated with team members and was primarily responsible for feature engineering and model validation.

这样可以明确说明自己的工作范围。

四、不同方向应该突出哪些内容？

同一个 Kaggle 项目，在申请不同专业时，重点也应有所调整。

申请人工智能或机器学习

可以重点展示：

• 模型设计；

• 参数优化；

• 深度学习方法；

• 模型融合；

• 泛化能力。

申请数据科学

可以重点展示：

• 数据清洗；

• EDA；

• 特征工程；

• 数据质量分析；

• 结果解释。

申请金融工程或商业分析

可以重点展示：

• 时间序列分析；

• 风险控制；

• 预测结果的业务含义；

• 数据驱动决策；

• 模型可解释性。

申请生物信息学或计算生物学

可以重点展示：

• 生物数据处理；

• 类别不平衡；

• 医学指标；

• 模型可靠性；

• 研究问题与实际应用。

五、三个常见的错误写法

错误一：只写“参加过”

Participated in a Kaggle competition.

这句话没有说明个人贡献，也无法体现技术能力。

错误二：罗列大量模型

Used XGBoost, LightGBM, CatBoost, CNN, Transformer and Ensemble.

模型写得很多，但没有说明为什么使用、如何验证以及取得了什么结果。

错误三：夸大团队成果

如果是团队参赛，应明确区分：

• 团队最终取得的成绩；

• 自己实际完成的工作。

不要把团队所有工作都写成个人贡献。

六、写完后如何检查？

完成简历描述后，可以用以下问题进行检查：

• 是否写明了比赛名称？

• 是否能在一分钟内看懂项目任务？

• 是否清楚说明了个人贡献？

• 是否包含具体技术方法？

• 是否有真实、可验证的结果？

• 是否与 Kaggle 主页、代码和作品集一致？

• 是否避免了夸大或无法证明的表述？

如果这些问题都能回答清楚，这段 Kaggle 经历就不再只是一个比赛名称，而是一项完整的项目成果。

七、总结

Kaggle 项目写进简历，重点不是使用了多少模型，也不是把排名放得多么醒目。

真正有价值的表达方式是：

用清晰的项目任务说明背景，用具体行动展示个人贡献，用真实结果证明实践能力。

对于申请 AI、计算机科学、数据科学、金融工程等专业的同学来说，一段整理清楚的 Kaggle 经历，可以帮助招生老师更直观地了解你的建模能力、工程能力和问题解决能力。

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本文仅用于学习、竞赛经验分享及申请材料整理交流，不构成任何学校录取、奖学金或求职结果保证。。