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三步走——帶你打造一份完美的數據科學求職簡歷

大數據
本文介紹了關于寫數據科學家簡歷的一些技巧,主要包含三個部分,分別為簡歷前的材料準備,寫簡歷時應注意的地方以及對整個簡歷的整理。不管你是不是數據科學領域的工作者,本文對于即將求職或找實習的同學而言是一份不可多得的簡歷寫法指南。

摘要: 本文介紹了關于寫數據科學家簡歷的一些技巧,主要包含三個部分,分別為簡歷前的材料準備,寫簡歷時應注意的地方以及對整個簡歷的整理。不管你是不是數據科學領域的工作者,本文對于即將求職或找實習的同學而言是一份***的簡歷寫法指南。

互聯網公司的秋招已經接近尾聲,實習生的招聘已提上日程。今年互聯網公司就業形勢嚴峻,建議想投身互聯網的同學早做準備以及找時間參加實習,一方面有機會能留在實習的公司中,另一方面實習經驗也能為自己正式求職的簡歷增添一些籌碼。那不管是在求職或找實習時,一份好的簡歷是一塊敲門磚,能夠給別人留下好印象,給自己帶來一次筆試、面試的機會。

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本文將介紹作為數據科學家(其他行業也可借鑒),如何制作一份優秀的簡歷,大大提升你通過簡歷篩選的幾率。

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寫簡歷前

簡歷經常被誤認為是個人技能和經驗堆雜在一起的一紙憑證,沒錯,一份簡歷濃縮的是你這么多年學到的技能和積累的經驗,就像是在向HR介紹一個主角為自己的故事,但只是簡單的羅列這些內容是講不好一個***的故事,而是要針對具體的要點添加一些豐富多彩的細節。

在本節中,我們介紹一些提高簡歷說服力的有效策略。

1.站在雇主的角度

象棋大師一般都會通過換位思考試圖預測對手的一舉一動。我們使用同樣的策略來寫一份***的數據科學家簡歷。

首先問自己:

如果你是老板,你想找什么樣的求職者?

這個問題需要從很多方面考慮,比如數據科學家如何有助于公司的業務、需要什么技能以及哪些經驗會給自己留下印象等。

待辦事項清單:

  • 仔細閱讀你喜歡的5個崗位的職位描述;
  • 注意復寫,有哪些技巧和經驗是反復出現的;
  • 注意工作伙伴,你是否會與工程團隊或分析師一起工作;
  • 寫一段或兩段話總結下***的求職者的特點;
  • 每次坐下來寫或修改簡歷時重新閱讀此說明,這將使你處于正確的心態;

三步走——帶你打造一份***的數據科學求職簡歷

2.精心制作一個“電梯演講”

“電梯演講”意為在乘坐電梯這短短的一段時間里對產品、服務或業務等做一個簡短的推銷。一份好的簡歷的作用也同樣如此,在HR篩選簡歷的幾十秒中能夠吸引住他的眼球。雖然簡歷可以做的很長,但這迫使我們優先考慮羅列那些最重要的憑證。

為自己制作一個簡短的自我介紹,簡單地描述你的背景并突出關鍵的憑證,然后強調自己與眾不同的地方。

待辦事項清單:

  • 盤點自己所有的經驗、技能和證書;
  • 重新閱讀之前對***求職者的總結;
  • 基于職位描述,考慮應該突出自己的哪些技能、經驗及獨特點等;
  • 寫一個3到5句的電梯演講,通過優先表達最重要的憑證來“推銷自己”;
  • 每次坐下來寫或修改簡歷時重新閱讀此說明;
  • 保存步驟1所做的總結,作為寫簡歷時的參考;

3.盯著你想爭取的東西

簡歷僅能給你帶來一次面試,而不能確保獲得這份工作,這種心態的轉變將有助于你考慮事情的優先級,從你***影響力的技能和經驗中挑選你想表達的內容。

待辦事項清單:

  • 基于你的電梯演講,列出你在簡歷上需要突出3到5項關鍵技能;
  • 記下一些筆記和初步要點;

4.尋找一種簡單、干凈的模板

一個簡單、干凈的模板總是比花俏的模板要好,模板應該能輕易地表達出個人的技能和經驗,此處提供了一些免費的簡歷模板,建議選擇簡單、干凈的模板。

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寫簡歷時

上一部分介紹了一些策略以及模板的選擇,本部分將介紹一些簡歷寫作技巧。

首先,寫下你印象最深刻的經驗,然后列出初步要點;然后,填寫所有的其他部分,如聯系信息、教育背景、技能等。此時簡歷有了大致的框架,下面的一些技巧將幫助你進入戰斗狀態。

5.建立一個“簡歷大師”

針對不同的雇主定制你的簡歷,這一點是很重要的,因為不是所有的經歷都是與所應聘的職位相關,甚至可以根據雇主的需求突出同一個經驗的不同亮點。

待辦事項清單:

  • 寫下所有相關的工作經驗、課程、獲獎、項目;
  • 對于每個經驗,編寫和提煉兩倍數量的要點。即使一個經驗只有2個要點,你應該寫出4個任務要點;
  • 對于每次申請,通過最相關的要點來導出一個自定義版本,此外盡量將簡歷長度限制為1頁;
  • 為了節省時間,可以為類似的工作使用同一份簡歷;

6.不要浪費導語的作用

在新聞界,導語可以吸引讀者繼續閱讀。HR每天會閱讀很多份簡歷,這個工作量很大,寫好導語能取得雙贏的局面。

待辦事項清單:

  • 通過結構:結構化簡歷,把印象最深刻的部分放在最前面;
  • 通過經驗:通常按時間順序羅列經驗,但也會有一些附加屬性;
  • 通過突出點:對于每個經驗,***點應該是最重要的,它應該吸引HR停止掃描并仔細閱讀;

三步走——帶你打造一份***的數據科學求職簡歷

7.簡明扼要地寫要點

寫要點時要簡潔,讓簡歷反映了你的溝通技巧。

“簡潔是智慧的靈魂”——威廉·莎士比亞

待辦事項清單:

  • 讀這些書寫清楚、句子簡單的原則;
  • 刪除隱含或多余的詞組;
  • 重排冗長的短語;
  • 替換一些復雜詞;
  • 不要為此擔心,簡歷不是藝術作品,它只需要清晰明了;

8.包括具體的指標

展示的時給出一些具體的數字和指標,這能體現你的工作量和結果,而不是依靠模糊的文字描述。

待辦事項清單:

  • 只要有可能,用一些具體的指標取代描述性話語;

9.強調過去的項目

項目為簡歷增添色彩,這對于沒有工作經歷的求職者而言是特別有用的,這也是證明能力的一種方式,項目來自于課程學習、工作或兼職中。

待辦事項清單:

  • 記下你完成的所有相關數據科學和機器學習的項目;
  • 對于每個要點,考慮是否描述具體的項目能更好地說明你的能力;
  • 如果需要,甚至可以在簡歷上創建一個新的部分稱為“獨立項目”,列出與應聘工作類似的經驗;
  • 這里有一些適合新手的有趣的機器學習項目;

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10.學術課程背景

如果決定在簡歷上加上學術課程,不要只列出課程名稱和成績,這是因為不同的學校的課程和命名規則不相同。很多被拒絕的求職者被指明他們缺乏經驗,但有時只是無法交流他們已有的經驗。

再次,這是值得強調的是:準備一個“簡歷大師”版本,之后在每次申請時只需要對這份“簡歷大師”進行簡單的修改即可。

待辦事項清單:

  • 如果只是列出修過的課程,那就重新調整簡歷結構,使其有足夠的空間展示課程細節;
  • 對于每門課程,通過描述項目來添加上下文或至少列出涵蓋的具體主題;

編輯簡歷

如果你經過了前兩部分的訓練,此時你應該具有“簡歷大師”的相關經驗,能夠簡明扼要地表明要點,描述大量的項目、具體的指標和精彩的細節。

本部分會教你再一次完善自己的簡歷,打造一份***的個人簡歷。

11.使用行為動詞,但不要“利用”他們

使用行為動詞開始你的要點是常見的建議,常用的行為動詞見此表。然而,這很容易使得我們變得得意忘形而使用一些長而拗口的動詞。

經驗法則:如果兩個動詞大致意思相同,就選擇較簡單的(例如“使用”而不是“利用”),因為HR只是掃讀整個簡歷,所以建議不要使用過長的動詞。

待辦事項清單:

  • 在適當的時候,用一個明確、有目的的行為動詞開始要點;
  • 自己大聲閱讀一下要點,看是否聽起來拗口或做作;
  • 使用更簡單的動詞替換標記動詞;
  • 如果需要的話,該網站可以幫助你找到簡單的同義詞;

12.翻譯技術術語

在簡歷上顯露技術術語是很有吸引力的,行業術語會包含一些關鍵詞、算法等。然而,大多數HR不是技術人員,因此盡可能地使用簡單的詞語使得他們的工作更加容易,所以在翻譯技術術語時,以職位描述為基準。

如果職位描述中充滿專業術語時,那么可以將簡歷寫得更加具有技術性;另一方面,如果它只列出了廣泛的要求如“腳本語言”或“機器學習包”等,那么簡歷中應該減少技術術語字眼的出現。

待辦事項清單:

1. 翻譯任何被關鍵詞和術語淹沒的要點;

  • 法則1 #:如果你有一個獨立的、大寫的術語,例如,ROC曲線下的面積,你可能需要對它進行翻譯。
  • 法則2 #:如果你列出的幾個相關的關鍵詞,例如套索,脊線和彈性網等,則他們可以被簡化。

三步走——帶你打造一份***的數據科學求職簡歷

13.替換“稻草人”形容詞

像“堅強的”或“有經驗”這樣的形容詞是“稻草人”形容詞,雖然聽起來不錯,但沒有提供真正的內容。相反,這類形容詞會使你變得懶散,這與第 8條對立,應該多用具體的指標。

待辦事項清單:

  • 掃描簡歷,看是否有稻草人這樣的形容詞,比如堅強的、有經驗、能干的等;
  • 用具體的指標代替這類稻草人形容詞或改寫為一個具體的例子;

14.整理,整理,再整理

在網上申請相關職位時,需要將簡歷上各個部分內容填入對應的方框中。此時,就像一個管理者一樣編輯一份精美的收藏品。

例如,不要展示你所有的技能,而與之相反,要優先考慮與這個職位最相關的技能。

待辦事項清單:

  • 在從簡歷的主版本中提煉一些內容時,請重新閱讀職位描述,整理出與崗位最相關的技能。

15.把你的簡歷交給朋友

在學習數據科學時,一個有價值的試驗是“向一個沒有機器學習背景的朋友解釋一個算法”,這迫使你理解工具箱背后的原理。

這個練習與上面類似,把你的簡歷給那些不是數據科學家的朋友。即使他們不能理解所有的術語,但仍能夠識別出你的關鍵憑證。

待辦事項清單:

  • 把你的簡歷交給那些數據科學家的朋友,看他們認為你的關鍵憑證會是什么,是否了解你的故事;
責任編輯:未麗燕 來源: 36大數據
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