作者 Jeremie Harris

編譯 Mika

我在招聘公司SharpestMinds工作，因此我看過許多數(shù)據(jù)科學(xué)方面的簡歷。同時(shí)我們也不斷得到其他公司的反饋，了解到他們會面試哪些人，哪些人最終能順利被雇傭。

在了解數(shù)百家公司的招聘過程后，我們總結(jié)了哪些簡歷會受到公司的青睞，以及哪些簡歷不會被通過。

注意，每家公司的要求各不相同。比如被谷歌聘用的人在其他公司也可能會落選。所以說，一份無可挑剔的數(shù)據(jù)科學(xué)崗位簡歷是不存在的。

話雖如此，但簡歷中有些錯(cuò)誤是致命的。

在下文中，我們總結(jié)了簡歷中應(yīng)避免的四個(gè)錯(cuò)誤。

1. 堆砌無關(guān)緊要的項(xiàng)目

在簡歷中堆砌大量無關(guān)緊要的項(xiàng)目，這會讓你的簡歷大打折扣。

以下這類項(xiàng)目就是減分項(xiàng)：

· 使用泰坦尼克號數(shù)據(jù)集進(jìn)行幸存者分類。

· 使用MNIST數(shù)據(jù)集進(jìn)行手寫數(shù)字分類。

· 使用虹膜數(shù)據(jù)集進(jìn)行花種類分類。

為什么

求職者和招聘人員都很清楚，簡歷的篇幅有限。因此，如果在簡歷上過多羅列MNIST數(shù)據(jù)集分類等項(xiàng)目，那么招聘人員會對你之后的發(fā)展空間產(chǎn)生質(zhì)疑。

該怎么做

如果你有其他更有趣的項(xiàng)目，那么不要猶豫，換下這些減分的項(xiàng)目是不錯(cuò)的選擇。

如果你的簡歷上列有這類項(xiàng)目，而且你沒有其他更具挑戰(zhàn)性和實(shí)質(zhì)性的項(xiàng)目來代替，這說明你需要花些時(shí)間做一些項(xiàng)目，讓自己的簡歷更具有說服性。

例外

當(dāng)然，使用MNIST或泰坦尼克號數(shù)據(jù)集也能完成復(fù)雜的項(xiàng)目。比如你使用了自己創(chuàng)建的新型GAN，或者你重現(xiàn)了有趣的膠囊網(wǎng)絡(luò)(replicating)論文的結(jié)果，那么就大膽嘗試。

但要記住，大多數(shù)招聘人員都是非技術(shù)人員，他們通常只會關(guān)注簡歷中的關(guān)鍵字。因此如果你使用了MNIST數(shù)據(jù)集，需要清楚地標(biāo)明你的項(xiàng)目不僅僅只包含簡單的數(shù)字分類任務(wù)。

2. 強(qiáng)調(diào)Udacity、Coursera項(xiàng)目

Udacity、Coursera和deeplearning.ai這些在線課程都是進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)的不錯(cuò)選擇。

但是在簡歷中，還是要避免以下情況：

· 簡歷中大部分項(xiàng)目是納米學(xué)位等在線課程中完成的內(nèi)容。

· 在簡歷中過分強(qiáng)調(diào)在線課程項(xiàng)目。

為什么

招聘中需要突出自我能力。許多公司都想招聘獨(dú)一無二的人才。由于現(xiàn)在在線課程特別多，僅靠這點(diǎn)無法讓你在求職者中脫穎而出。

如今招聘人員對許多在線課程很熟悉，可以立即分辨出哪些是納米學(xué)科等項(xiàng)目。為了脫穎而出，你需要關(guān)注還沒得到充分研究的問題。

這里我想明確的是，Udacity、Coursera和deeplearning.ai都是很棒的在線學(xué)習(xí)平臺。但是把這些放在簡歷前面，不能很好地體現(xiàn)求職者的特別性。

該怎么做

在完成在線課程之后，你要馬上利用所學(xué)的知識，參加Kaggle比賽，或者去探究數(shù)據(jù)科學(xué)論文中的成果。

這很重要，因?yàn)闀w現(xiàn)你的與眾不同；讓你在面試中有展示自己的機(jī)會；證明你在沒有幫助的情況下很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。

例外

如果你完成的在線課程項(xiàng)目是獨(dú)一無二的，則無需擔(dān)心。這里指的是，你能自由地選擇數(shù)據(jù)集，從頭開始自己解決問題。

3. 沒列出版本控制、開發(fā)運(yùn)維、數(shù)據(jù)庫技能

缺乏以下技能對要從事數(shù)據(jù)科學(xué)來說，可能是致命的。

以下是一些必備技能：

· 版本控制 (GitHub / GitLab)

· 開發(fā)運(yùn)維(AWS / Floydhub / Digital Ocean / Flask)

· 數(shù)據(jù)庫 (mySQL / mongoDB)

為什么

對于數(shù)據(jù)科學(xué)，人們感興趣的往往是算法。因此這也是大多數(shù)人投入時(shí)間精力的地方。問題在于，設(shè)計(jì)模型與可用于生產(chǎn)的深度學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)科學(xué)不同。

數(shù)據(jù)科學(xué)中不太有趣的部分(設(shè)置服務(wù)器，清理數(shù)據(jù))實(shí)際上構(gòu)成了數(shù)據(jù)科學(xué)家的日常工作。因此，僅僅掌握Python / sklearn / TensorFlow / Keras / PyTorch這些是不夠的。

對于求職人員來說，不具備這些技能可能就會被淘汰。

不會GitHub？不會mongo？那不用了，謝謝。

該怎么做

如果你掌握這些技能，但沒列在簡歷上，那么請加上。如果你缺乏這些技能，那么建議你去學(xué)習(xí)，因?yàn)閷τ跀?shù)據(jù)科學(xué)家來說這些是必不可少的。

例外

如果你申請的更高級的職位，那么是否列出這些技能并不太重要。但是高級的職位意味著你需要更多的經(jīng)驗(yàn)。

4. 沒有從之前的項(xiàng)目中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)

如果你的簡歷中列出了某個(gè)項(xiàng)目，那么面試中很可能問到這個(gè)項(xiàng)目。

如果面試官問你在這個(gè)項(xiàng)目中學(xué)到了什么，但你答不出來的話，這會讓面試官對你的印象大打折扣。

為什么

既然你在某個(gè)項(xiàng)目上花了時(shí)間，那么關(guān)于這個(gè)項(xiàng)目的問題能夠體現(xiàn)你從中學(xué)到了什么，還會體現(xiàn)你考慮問題的深度和溝通技巧。

即使是一個(gè)非常簡單的數(shù)據(jù)集，你也能從中有所收獲。

該怎么做

如果你在簡歷中列出了某個(gè)項(xiàng)目，在面試時(shí)你要準(zhǔn)備好關(guān)于這個(gè)項(xiàng)目的見解和看法。

例外

這里沒有例外，如果你簡歷中羅列了某個(gè)項(xiàng)目，你需要對其進(jìn)行總結(jié)反思。

補(bǔ)充項(xiàng)：拼寫錯(cuò)誤

這并不是數(shù)據(jù)科學(xué)方面的問題，但在面試時(shí)我們驚訝的發(fā)現(xiàn)很多人會出現(xiàn)拼寫錯(cuò)誤?？偠灾?，在簡歷中出現(xiàn)錯(cuò)別字、拼寫錯(cuò)誤和格式錯(cuò)誤都是致命的。

無論你的經(jīng)驗(yàn)水平如何，拼寫錯(cuò)誤都是必須避免的問題，這會讓你的面試大大減分。

為什么

毫不奇怪，你在簡歷中體現(xiàn)的細(xì)節(jié)問題是與你的項(xiàng)目能力和技術(shù)發(fā)展息息相關(guān)的。

該怎么做

注意細(xì)節(jié)，仔細(xì)檢查。如果簡歷是英文或面試國外公司，可以讓英語為母語的人幫你檢查。