Currículum de aprendizaje automático: guía y muestra
Publicado: 2021-03-05En los tiempos actuales, conseguir un trabajo de Machine Learning parece bastante difícil con tanta competencia. Una publicación de trabajo de ingeniero de aprendizaje automático/científico de datos recibe más de 200 solicitantes en el primer día. Entonces, ¿cómo abordar esta situación para que obtenga un trabajo de aprendizaje automático increíble rápidamente?
Hacer un currículum es un dolor para la mayoría de las personas que buscan trabajo. Desglosaremos cada punto aquí con claridad para que el proceso sea suave como la mantequilla para usted. Eso es exactamente de lo que habla este artículo.
Al final de este tutorial, sabrá lo siguiente:
- Lo que hace un buen currículum de aprendizaje automático
- Estructura de un currículum modelo
- Análisis en profundidad de cada apartado del currículum
- Qué hacer y qué no hacer en el currículum
Vayamos directamente a eso.
Tabla de contenido
¿Qué hace un buen currículum de aprendizaje automático?
El primer paso para cada solicitud de empleo es el currículum. Un currículum no es más que un medio de mercadeo para el reclutador. Es simplemente equivalente a decir “Oye, esto es todo lo que tengo y he hecho. Y yo soy genial”. Pero eso es lo que hace un currículum promedio y falla miserablemente. Un buen currículum debe ser un documento nítido, conciso y muy estructurado que muestre por qué eres adecuado para el trabajo que estás solicitando.
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El factor ATS
La mayoría de las ofertas de trabajo reciben cientos de currículos. Entonces, ¿crees que el reclutador revisa cada currículum que recibe? No. La mayoría de los reclutadores utilizan un ATS (Applicant Tracking System) cuya primera tarea es calificar los currículums según su contenido.
Una vez que su currículum supere la barrera ATS, pasa a manos del reclutador, quien escanea su currículum durante unos segundos. Eso es todo. Solo unos segundos. Entonces, nuestro objetivo aquí es hacer un currículum que primero pase la barrera ATS y luego impresione al reclutador. Y entonces es muy probable que reciba una llamada de ellos.
Estructura de un currículum de aprendizaje automático de muestra
A continuación se muestra una muestra de un currículum de aprendizaje automático que discutiremos. Le sugerimos que siga y haga su propio currículum a medida que lea. Lo primero y más importante que debe tener en cuenta al hacer su currículum, y también el error que cometen 8/10 personas al hacer su currículum es que su currículum no necesita tener más de una página .
Hacer su currículum innecesariamente de 2 o incluso 3 páginas de ninguna manera aumentará sus posibilidades de recibir la llamada. ¿Ganaste una carrera en 7th estándar? Al reclutador no le importa. La idea aquí es incluir solo información relevante.
La plantilla que se muestra arriba es bastante buena y está probada. Sin embargo, siempre puede hacer una plantilla de su elección. Además, puede agregar/eliminar las secciones según se ajuste a su perfil y experiencia. Lo único que hay que tener en cuenta es que cuanto más sencillo sea, mejor. Repasemos cada sección una por una.
Resumen
El resumen no es realmente necesario si no tienes experiencia profesional. El único motivo del resumen es contarle al reclutador sobre sus antecedentes en 1 o 2 líneas. Si eres nuevo y no tienes ninguna experiencia profesional, puedes saltarte este. Puede incluir esto incluso si tiene experiencia en prácticas.
El principal error que comete la mayoría de los solicitantes es agregar adjetivos innecesarios al resumen. Por ejemplo:
“Un profesional altamente motivado y con experiencia laboral comprobada en Machine Learning. Persona trabajadora, resolutiva y proactiva. Soy un jugador de equipo que soluciona problemas y poseo habilidades de liderazgo. Busco un papel desafiante para mostrar mis habilidades y crecer”.
Este resumen no es para nada lo que el reclutador quiere ver en primer lugar en tu currículum. Y la triste verdad es que es lo que está presente en la mayoría de los currículums. Verter adjetivos como "Muy motivado", "jugador de equipo", etc. no hará que el currículum se destaque . Solo lo hace más redundante y desperdicia espacio crucial. La sección de resumen debe hablar sobre cuánta experiencia tiene, qué habilidades principales posee y qué tipo de roles está buscando.
Datos de contacto y perfiles sociales
Esta sección debe contener su número de teléfono, su dirección de correo electrónico y la ciudad actual en la que vive. NO incluya su dirección completa hasta su código PIN . El reclutador no tiene ningún interés en ello. Mantén los detalles de la ubicación solo en la ciudad o, como máximo, en el estado.
Recuerda, solo incluiremos información relevante. Trate de poner una dirección de correo electrónico de aspecto profesional y no algo que pueda dar una mala impresión al reclutador. Haz uno nuevo si aún no lo tienes. Vas a usar eso para toda tu vida.
Ponlo en tu perfil de LinkedIn después de personalizar el enlace . Agregue su perfil de GitHub solo si tiene una buena cantidad de proyectos y actividad. Agregar un enlace de Git con poca o ninguna actividad dará una mala impresión. Ponga cualquier otro enlace relevante como su blog o sitio web.
Experiencia laboral
Esta es la parte más crucial y el núcleo de su currículum si es un profesional experimentado. Incluya la experiencia laboral relevante haciendo uso de verbos de acción. Mantenga los puntos concisos y no ponga demasiada información. Si es nuevo y no tiene ninguna experiencia laboral, agregue la experiencia de pasantía relevante.
Si ni siquiera tiene eso, omita esta sección y pase a la siguiente sección y conviértalo en el núcleo de su currículum. Siga el estilo de escritura utilizado en la plantilla anterior. Para verificar qué tan bueno es el lenguaje de su currículum, visite resumeworded.com.
Proyectos personales de aprendizaje automático
Esta sección debe incluir de 1 a 3 buenos proyectos de aprendizaje automático que haya realizado recientemente. Escribe sobre ellos en forma breve e incluye los detalles más importantes. No incluya proyectos de nivel principiante como el Titanic, la predicción del precio de la vivienda, etc. Agregar estos no hará que su currículum se destaque. Si es nuevo o si no tiene ninguna experiencia laboral relevante, entonces esta sección debería ser el núcleo de su currículum. Muévalo a la parte superior y agregue suficiente contenido haciendo algunos proyectos muy buenos.
Habilidades
La sección de habilidades debe incluir todas las habilidades de aprendizaje automático que tiene, ya sean algoritmos, herramientas e idiomas. Una excelente manera de asegurarse de que su currículum limpie el ATS es agregar las palabras clave exactas mencionadas en el JD del trabajo que está solicitando. Esto se debe a que el ATS puntúa los currículums por el número de coincidencias de palabras clave en el JD y su currículum.
Así que altere ligeramente las habilidades reemplazando las palabras utilizadas en el JD. Por ejemplo, Regresión lineal debe cambiarse a Modelos lineales, si el JD lo tiene. Trate de incluir tantas palabras clave como sea posible, pero no incluya las que no conoce.
Logros del hackatón
Esta es una sección adicional y se puede omitir. También puede agregar otra sección que le gustaría mostrar al reclutador. Evite agregar sus certificaciones de los MOOC, ya que no agregan mucho peso al currículum. Solo agregue certificaciones que sean relevantes. Como "Especialista en Azure certificado por Microsoft", etc.
Educación
La sección de educación debe mantenerse en la parte inferior si eres un profesional experimentado. Si acaba de salir de la universidad, o todavía está en la universidad, puede mantenerlo muy por encima. Esta sección debe incluir solo los detalles de su graduación: el título, el colegio/universidad y la calificación/CGPA obtenida.
Qué hacer y qué no hacer en un currículum
- Mantenerlo en 1 página
- Incluir solo información relevante
- Incluir palabras clave del JD
- Use palabras de acción para describir la experiencia.
- Elimina todos los adjetivos
- Evita incluir tu foto
Antes de que te vayas
Cubrimos todos los aspectos de un excelente currículum de aprendizaje automático y cómo maximizar sus posibilidades de recibir llamadas de entrevista. La competencia por el mismo trabajo es mucha en estos días, pero puede saltarse rápidamente la cola trabajando en el punto anterior y asegurándose de no cometer el mismo error que otros están cometiendo.
Puede utilizar este tutorial como guía y crear su currículum desde cero. Solo asegúrese de no hacer un solo currículum y usarlo para todos los trabajos. En su lugar, modifíquelo ligeramente de acuerdo con el trabajo y los requisitos. Con solo seguir estos pasos, ¡estás muy por delante de la competencia!
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¿Qué habilidades se requieren para el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial y su principal aplicación es la minería de datos o el reconocimiento de patrones. Es muy útil en el desarrollo de sistemas automatizados de toma de decisiones. Sin embargo, Machine Learning no se limita a eso. Los algoritmos de aprendizaje automático juegan un papel importante en el procesamiento del lenguaje natural y la minería de datos. Aunque es una especialización, debe considerarse una rama de la informática. El aprendizaje automático requiere una buena comprensión de las matemáticas porque hace uso de la probabilidad, las estadísticas y los modelos. También es importante tener una sólida formación en lenguajes de programación informática como C, C++, Java, Python, Perl, C# .NET y R.
¿Cómo construir un buen currículum de aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un campo muy candente en estos días. Si desea crear un currículum de aprendizaje automático, deberá realizar algunos proyectos en el campo. Sin embargo, no puedes simplemente saltar al campo sin saber nada al respecto. Le recomendaremos que haga un trabajo previo antes de saltar al campo del aprendizaje automático. Puede diseñar un plan de estudios para prepararse para un rol de aprendizaje automático. El plan de estudios puede comenzar con muchas matemáticas, pero debe repasar los fundamentos que necesita aprender. Después de eso, debería cubrir diferentes conceptos en el aprendizaje automático. Entonces debería repasar un poco más de matemáticas.
¿Cuál es el futuro del aprendizaje automático?
En los últimos años, hemos visto un gran aumento en el uso del aprendizaje automático para aplicaciones comerciales efectivas. El aprendizaje automático se puede utilizar para pronosticar el comportamiento del cliente, recomendar artículos a los clientes en función de su historial, hacer que el marketing sea más efectivo, etc. Un estudio informó que el 80 % de las empresas que utilizan el aprendizaje automático experimentaron una mejor experiencia del cliente.