您的工作搜索:如何创建技术简历,第 2 部分

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在简历中使用要点是组织和格式化信息的好方法,这样招聘人员和招聘经理就可以轻松扫描你的简历。使用 CAR 公式可以让您包含以简明方式描述专业成就的重要信息。让我们回顾一下我们之前文章中的 CAR 方法:

CAR 声明

CAR 是 Challenge-Action-Results 的首字母缩写词。 

  • 挑战:回答问题“正在/试图解决的问题是什么?” 
  • 行动:回答问题“你是如何解决问题的?” 
  • 结果:回答问题“你为什么采取这些行动”或“结果如何?” 

CAR 内容顺序

虽然以“挑战”开始项目符号点,然后“行动”并以“结果”结束是常见的,没有要求按此顺序编写。因为你的简历的读者将从左边距开始,然后向右边距移动,所以你的第一句话应该引起读者的注意。放在要点前面的内容,自然会被重点放在要点后面的内容上。相应地订购您的内容。这是一个示例,说明如何根据项目符号中的内容顺序强调不同的点:

C- R – 

为在线票务市场客户端构建了一个实时欺诈检测应用程序, f1 得分为 92%。 方法包括随机森林、梯度提升、SVM 和烧瓶。

R- – :

在为在线票务市场客户端构建实时欺诈检测应用程序时,获得了 92% 的 f1 分数方法包括随机森林、梯度提升、SVM 和烧瓶。

– C- R:

利用随机森林、梯度提升、SVM 和烧瓶 为在线票务市场客户端构建实时欺诈检测应用程序。获得了 92% 的 f1 分数。 

– A – R:

使用随机森林、梯度提升、SVM 和烧瓶为在线票务市场客户端 构建了一个实时欺诈检测应用程序。获得了 92% 的 f1 分数。 

回顾上面的四个例子。它们每个都包含相同的内容,但顺序不同,以展示成就。在每个示例中,红色文本表示“挑战”,蓝色文本描述“行动”,黑色文本表示“结果/结果”。虽然每个项目符号基本上都说同样的事情,但重点放在首先写的内容​​上。你觉得哪个最有效? 

CAR 声明的每个组成部分都是完成整个成就所必需的。 

工作或项目特定的技术技能总结

一些技术简历提供了每个项目和以前工作的技能总结。为读者总结整个技术堆栈,这样可以腾出项目符号中的空间来专注于工作/项目的特定成就和/或里程碑。 

示例 1: 

餐厅预订应用程序的空表后端设计和实现。

  • 通过调整、配置和添加 Redis 缓存,优化数据库 125M 条目,减少常见请求的数据库查询。
  • 使用 Docker 和代理将服务器部署到 AWS。
  • 通过添加四个额外的服务器来横向扩展服务,将错误率降低到 0.1%,并将延迟从 1500 毫秒降低到 <100 毫秒。
  • 实施 NGINX 负载均衡器以在多个服务器实例之间分配大量流量,将吞吐量提高到 1800 rps。 

技术栈:React、Express、Node.js、NGINX、Webpack、Redis、PostgreSQL、Docker、AWS-EC2

示例 2: 

使用 scikit-learn 构建梯度提升模型以预测每月产品销售。最终模型的预测准确度比现有算法高 34%,预计在去年期间可节省 130 万美元的库存成本。使用的技术:Python、scikit-learn、NumPy、pandas、梯度提升、随机森林  

技术堆栈摘要有两个目的。它有助于增加 ATS 系统的关键字 SEO 计数。它也是每个项目中使用的技术堆栈的快速参考点。

如果空间允许,包括每个项目和工作的技术堆栈摘要,以帮助读者连接点。使用的技术列表通常以“使用的技术”或“技术堆栈”等短语开头。该列表位于工作或项目描述的开头或结尾。 

专业总结(可选)

撰写专业摘要是简历的可选组成部分,但在转换职业时包括在内很重要。例如,如果您曾经是一名分析师,并且现在您已经升级了技能,并且正在申请数据科学职位,那么专业摘要将有助于您的职业转型。 

专业总结位于简历顶部,用于总结您的相关专业知识、经验和技能。包括至少一个重大成就的例子,它将你标榜为努力取得成就的工作专业人士。 

简明扼要地描述一项成就也促使读者搜索更多成就的例子。如果您为每个工作和项目成功编写了要点成就,它们将在专业摘要中为读者“弹出”并预览。 

专业总结最容易最后写——先写简历的其余部分,然后再回来写专业总结作为最后一步。你的总结应该关注你作为一个候选人和一个人。雇主有兴趣了解您作为潜在候选人的身份,激励您的因素以及您必须提供的内容。 

专业摘要的标准模板: 

  • 主持人:您如何确定自己是一名在职专业人士?(例如:数据科学家、全栈 Web 开发人员等)
  • 多年专业经验,相关者优先 
  • 能力(你能解决什么类型的问题)
  • 一些最相关的技能
  • 能量声明(是什么促使您解决目标问题)
  • 你对工作的哲学态度

专业总结示例:

具有数字媒体、企业社会责任、国际发展和性别平等背景的数据科学家。熟练的研究人员,在机器学习算法、数据处理工具和统计模型方面具有经验。认真地喜欢就数据提出创造性的问题并收集可操作的见解。


在他 20 多年的职业生涯中,詹姆斯范帮助成千上万的人找到了下一份工作。詹姆斯的职业生涯始于硅谷和旧金山的技术招聘人员。经过九年的招聘,詹姆斯在圣何塞州立大学完成了他的辅导员教育硕士学位,并过渡到职业咨询和教练。James 支持他的学生在加州大学伯克利分校、霍特国际商学院和 Galvanize 等机构的职业发展。他最近加入了 SoloLearn,这是一个自定进度的赚取代码平台,提供出色的技术指导。在他的个人时间里,詹姆斯喜欢与家人共度风帆冲浪、冲浪和骑自行车。  

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