CDA數(shù)據(jù)分析師 出品

作者：Elad Cohen

編譯：Mika

作為一家技術(shù)公司的副總裁，我在管理數(shù)據(jù)科學(xué)部門時，還需要處理大量的招聘工作。

通常，招聘人員在一份簡歷上花的時間平均只有7.4秒。

一個搶手的職位可能會吸引到一百余人投遞簡歷。在本文中，我將教你幾個技巧，幫助你在求職過程中讓你的簡歷脫穎而出。

下面我將分享一下，在快速篩選數(shù)據(jù)相關(guān)職位簡歷時，我最看重的這7點。

01、以往的數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗

在瀏覽簡歷時，我會快速看看你以前的職位，看是否與數(shù)據(jù)掛鉤，有數(shù)據(jù)相關(guān)工作經(jīng)驗。

比如具體有數(shù)據(jù)相關(guān)項目的經(jīng)驗，在項目中通過什么方法解決了哪些問題，或者參加過數(shù)據(jù)相關(guān)的培訓(xùn)或課程。

02、業(yè)務(wù)方面的成果

接著，我還會看一下你曾從事工作的技術(shù)方面內(nèi)容，以及業(yè)務(wù)成果。有許多精通技術(shù)的數(shù)據(jù)分析人員對業(yè)務(wù)術(shù)語并不擅長。因此如果你能清晰羅列出所做工作對業(yè)務(wù)KPI的影響，這將是加分項。

例如，指出模型在AUC方面的改進是可以的，但若能明晰模型改進會導(dǎo)致轉(zhuǎn)換率增加，這意味著你有不錯的業(yè)務(wù)知識，并且有數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)的意識。

看到以下的例子，比較用技術(shù)與業(yè)務(wù)兩個不同側(cè)重點，來描述相同工作的方案：

• 銀行貸款違約率模型--將模型的精確度-召回AUC從0.94提高到0.96。
• 銀行貸款違約率模型--在保持違約率不變的情況下，使業(yè)務(wù)部門的年收入增加3%（每年50萬美元）。

03、相關(guān)教育和學(xué)習(xí)背景

我還會看看求職者所受的教育情況如何，來自哪所學(xué)校，哪個專業(yè)。對于應(yīng)屆生，我還會考察他們的成績等情況。

由于數(shù)據(jù)分析是一個新興且較廣泛的領(lǐng)域，并沒有某種唯一的標(biāo)準(zhǔn)化測試。即使你沒有相關(guān)專業(yè)的教育背景，但如果有該領(lǐng)域的從業(yè)經(jīng)驗或接受過數(shù)據(jù)相關(guān)培訓(xùn)也是可以的。

04、美觀且條理清晰的簡歷

我看過不少排版美觀的簡歷，也收到過一些沒有任何格式的txt文本簡歷。在編寫簡歷時，可以找一找好的模板，在有限的篇幅內(nèi)清晰介紹自己的情況。

這里可以有效利用簡歷的空間。將頁面分割開來，突出不按時間順序排列的工作或教育經(jīng)歷。當(dāng)中還可以包括你熟悉的技能，做過的項目，自己的Github或博客的鏈接等。同時，一些簡單的圖標(biāo)也可以幫助強調(diào)標(biāo)題。

許多求職者在他們熟悉的語言、工具旁邊會用1-5顆星或柱狀圖代表自己的熟悉度。我個人不太喜歡這種方法，原因有幾個。

• 這是非常主觀的——你的“五星”和別人的“二星”一樣嗎？
• 這種熟悉度是很主觀的。你的 熟悉程度”5星 "和別人的 "2星 “可能并不一樣

有些人把語言和工具，甚至把語言和軟技能混為一談。把自己領(lǐng)導(dǎo)力的熟悉度填上“4.5星”是沒有說服力的。

還有把自己技能的主觀衡量標(biāo)準(zhǔn)變成餅狀圖的，比如Python技能占30%，團隊合作能力占10%等。雖然這是一種突出自己的創(chuàng)新方式方式，但卻顯示了自己對不同圖表概念缺乏基本了解。

以下有兩份排版很不錯的簡歷，可以用于參考：

兩個示例中使用的垂直分割，以區(qū)分經(jīng)驗、技能、成就等。用簡短的摘要段落能有助于描述求職人背景和期望。

05、機器學(xué)習(xí)相關(guān)內(nèi)容

我主要會看這兩種類型。

• 算法的類型

結(jié)構(gòu)化、經(jīng)典機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

一些求職者只使用深度學(xué)習(xí)，包括在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)更適合基于樹的模型。雖然使用深度學(xué)習(xí)本身沒有問題，但限制的工具集會讓你的解決方案有局限性。

正如馬斯洛所說，“如果你唯一的工具是一把錘子，那么你就會把所有問題都看成是釘子?！?/span>

在我的日常工作中，我們處理的是結(jié)構(gòu)化、領(lǐng)域驅(qū)動、特征工程化的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)最好用各種形式的提升樹來處理，光使用深度學(xué)習(xí)是不夠的。

• 機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域

這通常與兩個需要大量專業(yè)知識的領(lǐng)域有關(guān)--計算機視覺和自然語言處理。

這些領(lǐng)域的專家很搶手，在許多情況下，他們的整個職業(yè)生涯都將專注于這些領(lǐng)域。但對于一個從事一般數(shù)據(jù)分析工作的人來說，這通常不適合。因此，如果你的大部分經(jīng)驗是在自然語言處理領(lǐng)域，而你要申請該領(lǐng)域以外的職位，可以試著強調(diào)你曾在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面工作過的經(jīng)歷，以展示多樣性。

06、技術(shù)棧

通常細(xì)分為語言、特定的包（scikit-learn、pandas、dplyr等）、云及其服務(wù)（AWS、Azure、GCP）或其他工具。

某些求職者將其與熟悉的算法或架構(gòu)混在一起，比如RNN、XGBoost、K-NN。

就我個人而言，我更傾向于圍繞技術(shù)和工具展開；當(dāng)提到一個特定的算法時，我想知道求職者的機器學(xué)習(xí)理論知識是否僅限于這些特定的算法。

這部分，我會看技術(shù)棧的相關(guān)性。

技能點是否是近幾年的，這表明求職者在主動學(xué)習(xí)新技能；還有技術(shù)棧的廣度，表明求職者是否局限于特定的工具；以及與我們技術(shù)棧的匹配度。

07、個人項目

你會在GitHub上有分享個人項目嗎？參加Kaggle比賽或副業(yè)項目都是加分項。從中能夠看你代碼的簡潔性、預(yù)處理的類型、特征工程、EDA、算法選擇以及在實際項目中解決問題的能力。

這里如果有的話，可以附上你的GitHub和Kaggle鏈接，以便面試官深入了解你的代碼。

同時要熟悉自己做過的項目，最好在面試前就梳理一遍。之前的面試中，就有求職者對項目不太熟悉，從而面試官無法就項目展開，進一步了解求職者在項目中做出的選擇和背后的原理。記住，在羅列項目時，列出2-3個高質(zhì)量的項目要比10個質(zhì)量的更有效。

結(jié)語

如果你正在找數(shù)據(jù)相關(guān)的工作，可以花點時間過一遍文章中的要點，希望本文能對大家的求職有所幫助。