Как составить резюме специалиста по науке о данных и машинному обучению, которое действительно поможет найти работу.
Делиться
Я рассмотрел более 100 резюме специалистов по науке о данных и машинному обучению, как специалист в этой области, так и карьерный коуч.
И, честно говоря, большинство из них — отстой.
На самом деле написать хорошее резюме не так уж и сложно, однако многие люди не могут сформулировать основные принципы.
Хорошее резюме — это то, что открывает вам дорогу на собеседования, поэтому правильное выполнение этой части собеседования имеет решающее значение.
Поэтому в этой статье я хочу рассказать вам о своем резюме, которое принесло мне несколько предложений о работе на сумму более 100 тыс. долларов в сфере науки о данных и машинного обучения, а также дать свои основные советы по каждому разделу.
Резюме (краткий обзор)
Если у вас нет времени читать всю статью, вот резюме в формате PDF из LaTeX (с использованием Overleaf) и версия в Google Doc.
Если вы хотите получить этот шаблон и узнать, как его применять, перейдите по ссылке ниже.
https://resume.egorhowell.com
Причина, по которой у меня есть две версии, заключается в том, что PDF-версия, созданная LaTeX, выглядит более эстетично, но она может быть проблематичной из-за системы отслеживания приложений (ATS).
Вот почему у меня есть отдельная версия в формате Google Doc, которая гораздо более удобна для ATS.
ATS — это, по сути, автоматизированная система, которая помогает отфильтровывать кандидатов, не соответствующих должности или описанию вакансии. Как и любая система, она имеет недостатки и иногда испытывает трудности с анализом форматов, например, PDF-файлов, созданных LaTeX.
Почти все компании из списка Fortune 500 (99%) используют ATS для подбора персонала, и 75% резюме не проходят ATS и никогда не попадают в поле зрения рекрутера.
Поэтому, если я подаю заявку в ситуации, когда нет гарантии, что ее увидит реальный человек, например, при быстрой подаче заявки на LinkedIn или при заполнении формы вакансии на Indeed, я для надежности использую формат Google Doc.
Если я знаю, что мое резюме увидит рекрутер, менеджер по найму или любой другой человек, то я предоставляю ему версию в формате PDF из LaTeX/Overleaf.
Давайте теперь разберем каждый раздел и дадим вам мои главные советы!
Шаблон LaTeX основан на этом шаблоне Тимми Чана. Исходный код можно посмотреть здесь, на его GitHub. Шаблон и код распространяются по лицензии Creative Commons CC BY 4.0.
Общие принципы
Я расскажу о самых основных принципах, которым должно соответствовать ваше резюме. Возможно, вы упускаете хотя бы один из этих пунктов:
- Абсолютно никаких орфографических ошибок, и грамматика верна. Это серьёзный тревожный сигнал для всех, кто просматривает резюме.
- Ограничьтесь одной страницей, если у вас нет 10+ лет опыта.
- Размеры шрифтов во всех разделах одинаковы, избегайте чрезмерного использования полужирного шрифта и курсива.
- Никакого замысловатого форматирования, все просто.
- Никакой графики, изображений или значков.
- Избегайте всего, что может привести к предвзятости, например, возраста, пола, национальности и т. д.
- Используйте маркеры, а не блочный текст.
- Для версии Google Doc используйте удобный для чтения шрифт, например Times New Roman, Calibri или Georgia.
- Для PDF-версии я настоятельно рекомендую использовать LaTeX, так как он позволяет создать чистое и эстетически приятное резюме.
- Наконец, если у вас есть время, адаптируйте каждый раздел вашего резюме к соответствующему описанию вакансии.
Заголовок
Этот раздел должно быть легко выполнить правильно, и я до сих пор удивляюсь, как люди вообще ошибаются в этой части.
Все что вам нужно, это:
- Ваше имя.
- Должность или то, как вы себя видите. Это необязательно.
- Контактные данные, такие как номер телефона и адрес электронной почты.
- Местоположение, город и страна.
- Релевантные ссылки, такие как LinkedIn, GitHub, Medium, Kaggle и т. д. Главное — убедиться, что ссылки работают! Они содержат полезную информацию о вас, поэтому важно быть уверенным, что любой, кто нажмёт на них, действительно перейдёт туда, куда вам нужно.
Краткое изложение
Если в вашем резюме чётко указано, чем вы занимались и кто вы, то этот раздел не нужен. Вы будете повторяться и потенциально занимать драгоценное место в резюме.
Например, у меня лично нет сводной ведомости, и она меня никак не затронула (насколько мне известно!). Однако она может быть полезна, если вы хотите адаптировать её к конкретной компании или должности, или даже немного поиграть в ATS.
Я хочу сказать одну важную вещь: очень легко ошибиться, используя такие слова, как «страстный», «трудолюбивый» или «целеустремленный».
Не делай этого.
Я не могу сказать, сколько резюме я видел, в которых человек утверждает, что он трудолюбивый, целеустремленный и увлеченный человек.
Это базовый уровень кандидата, которого компания хочет нанять.
Хорошее резюме четко описывает, кто вы и что вы сделали, в нескольких предложениях.
Например, если бы я делал это для себя, я бы писал.
Специалист по анализу данных / инженер машинного обучения с более чем 4-летним опытом работы, специализирующийся на прогнозировании временных рядов, исследовании операций / задачах оптимизации и прикладном машинном обучении. Специализация в области страхования, цепочек поставок и логистики, в которых я работал в различных компаниях.
Никакой воды, все сразу к делу.
Технические навыки
Это очень краткое описание всех ваших способностей, и оно не должно превышать 4–5 строк, и это уже слишком.
Это важный пункт в резюме, поскольку он сразу же поможет рекрутеру понять, соответствуете ли вы техническим требованиям вакансии.
Обычно кандидаты добавляют в этот раздел множество тревожных сигналов, даже не осознавая этого. Они думают, что добавляют то, что хотят видеть рекрутеры и менеджеры по найму, но на самом деле всё наоборот.
Давайте разберем наиболее распространенные ошибки:
- Не перечисляйте слишком много технологий — это выглядит подозрительно. Я бы скептически отнёсся к тому, что вы перечислите что-то вроде «Python, SQL, C++, Rust, Assembly». Похоже на набор модных слов, и я бы счёл крайне маловероятным, что вы знаете их все на достаточном уровне.
- Когда речь идёт о навыках программирования, лучше всего использовать такие выражения, как «владею свободно» или «знаком». Избегайте произвольных оценок, таких как «Python 4/5» или заявлений о «продвинутом уровне». Таким образом, вы формируете реалистичные ожидания и гарантируете, что ваши навыки точно отражены. Мой критерий: если вы уверенно решаете простые задачи Leetcode на этом языке, то вы владеете им на должном уровне.
- Не перечисляйте все известные вам пакеты Python. Если вы претендуете на должность специалиста по анализу данных, я предполагаю, что вы знакомы с NumPy, Pandas и Matplotlib; нет необходимости указывать это явно. Вместо этого перечислите такие технологии, как Git, AWS, Argo, Bash и Databricks, которыми владеет далеко не каждый кандидат.
Опыт/Проекты
Самое важное здесь — продемонстрировать, что именно вы сделали в каждой компании и каков был результат, используя цифры и показатели . В идеале, это должно быть финансовое воздействие.
Не пытайтесь быть слишком скромным; покажите всем, что вы сделали, и какое влияние оказали. Покажите свои навыки по-настоящему.
Например, обратите внимание в моем резюме, как я обсуждаю технические шаги или модели, такие как «ARIMAX» или «XGBoost», с целью лучшего прогнозирования или предсказания некоторых бизнес-проблем, упоминая улучшение модели с использованием некоторых показателей и, наконец, связывая это с влиянием на бизнес.
Это показывает мои технические способности и то, что я думаю о влиянии своих проектов на бизнес.
Если задуматься, компании заботятся только о финансовой выгоде, которую вы им приносите. Неважно, используете ли вы нейронную сеть или линейную регрессию.
Прибыль есть прибыль.
Это может показаться упрощением, но это правда, так что если вы можете продемонстрировать, как именно вы знаете, как связать технические темы, такие как машинное обучение, с результатами для бизнеса, то вы справляетесь лучше, чем 80% кандидатов.
Я рекомендую вам придерживаться этой схемы для каждого пункта в разделе об опыте:
- Укажите, что вы анализировали, прогнозировали или моделировали.
- Укажите, какие технологии, алгоритмы и статистические инструменты вы использовали.
- Укажите показатели, которые вы улучшили.
- Укажите созданную вами ценность для бизнеса.
Ещё один важный момент: не бойтесь открыто говорить о конкретных технологиях, пакетах и алгоритмах, которые вы использовали. Это лучше, чем использовать расплывчатые формулировки, и к тому же позволит вам эффективнее использовать ATS.
Вот некоторые дополнительные, но, пожалуй, очевидные вещи:
- Указывайте только опыт оплачиваемой работы, но опыт исследовательской работы тоже допустим.
- Начните с последнего места работы и двигайтесь в обратном хронологическом порядке.
- Следует различать стажировки и постоянные должности.
- Не используйте подпункты списка: они не нужны.
Если у вас нет опыта, замените его разделом о проектах и используйте аналогичную формулировку для технической и деловой частей. Постарайтесь перечислить проекты, наиболее соответствующие должности, на которую вы претендуете, чтобы продемонстрировать интерес к этой области.
Образование
Если у вас нет соответствующего опыта работы, я рекомендую поместить раздел об образовании перед опытом работы, а затем раздел о проектах.
Поскольку у меня более 4 лет опыта, раздел «Образование» довольно прост. Я его держу в тайне, поскольку многие вакансии в области науки о данных и машинного обучения прямо требуют наличия степени магистра по предмету STEM.
Если у вас нет опыта, вы можете расширить раздел об образовании и рассказать о любых важных работах, проделанных вами в рамках вашей программы. Однако я не рекомендую перечислять все ваши модули, так как это немного перебор, и, честно говоря, это мало кому интересно. Ещё несколько моментов, которые стоит учесть.
- Если ваша оценка впечатляет, укажите ее; если нет, оставьте поле пустым.
- Перечислите все соответствующие специализированные вещи, которые вы сделали, например хакатоны, проекты и т. д.
- Перечислите все награды и призы, полученные вами во время учебы в школе.
- Не указывайте сертификаты о прохождении курсов, если только это не что-то вроде «сертификатов практикующих специалистов AWS» или у вас осталось много свободного места.
Мероприятия / Внеклассные
Это необязательно, и многие скажут: не добавляйте этот раздел.
Однако я спорно считаю, что продемонстрировать немного индивидуальности в своем резюме неплохо, но это определенно не нужно, и это первый раздел, который следует сократить, если у вас недостаточно места.
Я использую эту часть, чтобы продемонстрировать свой канал на YouTube и записи в блоге, поскольку это дополняет мое резюме и заявку, но это редкий случай.
Так что, если у вас есть что-то подобное, о чем вы хотите упомянуть, этот раздел отлично подойдет для этой цели.
Источник: towardsdatascience.com
