Curriculum di apprendimento automatico: guida e esempio

Al giorno d'oggi, ottenere un lavoro di Machine Learning sembra piuttosto difficile vista così tanta concorrenza in giro. Un annuncio di lavoro di Machine Learning Engineer/Data Scientist riceve più di 200 candidati entro il primo giorno stesso. Quindi, come affrontare questa situazione in modo da ottenere rapidamente un fantastico lavoro di Machine Learning?

Fare un curriculum è una seccatura per la maggior parte delle persone in cerca di lavoro. Analizzeremo ogni punto qui per chiarezza in modo che il processo diventi liscio come il burro per te. Questo è esattamente ciò di cui parla questo articolo.

Alla fine di questo tutorial, saprai quanto segue:

• Cosa rende un buon curriculum di Machine Learning
• Struttura di un curriculum campione
• Analisi approfondita di ogni sezione del curriculum
• Cose da fare e da non fare del curriculum

Andiamo subito a questo.

Cosa rende un buon curriculum di Machine Learning?

Il primo passo per ogni domanda di lavoro è il curriculum. Un curriculum non è altro che un mezzo di marketing per il reclutatore. Equivale a dire “Ehi, ecco cosa ho fatto e ho fatto. E io sono fantastico”. Ma questo è ciò che fa un curriculum medio e fallisce miseramente. Un buon curriculum dovrebbe essere un documento nitido, conciso e molto strutturato che mostri perché sei adatto al lavoro per cui ti stai candidando.

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Il fattore ATS

La maggior parte degli annunci di lavoro riceve centinaia di curricula. Quindi pensi che il reclutatore esamini ogni curriculum che riceve? No. La maggior parte dei reclutatori utilizza un ATS (Applicant Tracking System) il cui primo compito è valutare i curricula in base al loro contenuto.

Una volta che il tuo curriculum supera la barriera ATS, passa nelle mani del reclutatore che scansiona il tuo curriculum per alcuni secondi. Questo è tutto. Solo pochi secondi. Quindi il nostro obiettivo qui è quello di creare un curriculum che prima superi la barriera ATS e poi impressioni il reclutatore. E poi è molto probabile che tu riceva una chiamata da loro.

Struttura di un esempio di curriculum di apprendimento automatico

Di seguito è riportato un esempio di curriculum di Machine Learning di cui parleremo. Ti consigliamo di seguire e creare il tuo curriculum mentre leggi. La prima e più importante cosa da tenere a mente durante la creazione del tuo curriculum, e anche l'errore che 8/10 persone fanno mentre fanno il loro curriculum è: il tuo curriculum non deve essere più di una pagina .

Rendere il tuo curriculum inutilmente lungo 2 o anche 3 pagine non aumenterà in alcun modo le tue possibilità di ricevere la chiamata. Hai vinto una gara in 7a norma? Al reclutatore non interessa. L'idea è di includere solo informazioni rilevanti.

Il modello mostrato sopra è abbastanza buono e testato. Tuttavia, puoi sempre creare un modello a tua scelta. Inoltre, puoi aggiungere/rimuovere le sezioni in base al tuo profilo e alla tua esperienza. L'unica cosa da tenere a mente è che più è semplice, meglio è. Esaminiamo ogni sezione una per una.

Sommario

Il riassunto non è proprio necessario se non hai alcuna esperienza professionale. L'unico motivo del riepilogo è dire al reclutatore il tuo background in 1 o 2 righe. Se sei un novellino e non hai alcuna esperienza professionale, puoi saltare questo. Puoi includerlo anche se hai esperienza di tirocinio.

L'errore più grave commesso dalla maggior parte dei richiedenti è l'aggiunta di aggettivi non necessari al riassunto. Per esempio:

“Un professionista altamente motivato con comprovata esperienza lavorativa nel Machine Learning. Una persona laboriosa, orientata agli obiettivi e propositiva. Sono un giocatore di squadra che è un risolutore di problemi e possiedo capacità di leadership. Alla ricerca di un ruolo stimolante per mostrare le mie capacità e crescere".

Questo riepilogo non è affatto ciò che il reclutatore vuole vedere per prima cosa nel tuo curriculum. E la triste verità è che è ciò che è presente nella maggior parte dei curriculum. Il dumping di aggettivi come "Altamente motivato", "giocatore di squadra", ecc. non farà risaltare il curriculum . Lo rende solo più ridondante e spreca spazio cruciale. La sezione di riepilogo dovrebbe parlare di quanta esperienza hai, quali abilità principali possiedi e che tipo di ruoli stai cercando.

Dettagli di contatto e profili social

Questa sezione dovrebbe contenere il tuo numero di telefono, il tuo indirizzo email e la città in cui vivi. NON includere l'intero indirizzo fino al codice PIN . Il reclutatore non ne ha alcun interesse. Mantieni i dettagli della posizione solo per la città, o al massimo, lo stato.

Ricorda, includeremo solo le informazioni pertinenti. Prova a inserire un indirizzo e-mail dall'aspetto professionale e non qualcosa che potrebbe fare una brutta impressione sul reclutatore. Creane uno nuovo se non lo hai già. Lo userai per tutta la vita.

Inserisci il tuo profilo LinkedIn dopo aver personalizzato il collegamento . Aggiungi il tuo profilo GitHub solo se ha una buona quantità di progetti e attività. L'aggiunta di un collegamento Git con attività nulla o molto ridotta farà una brutta impressione. Inserisci qualsiasi altro link rilevante come il tuo blog o sito web.

Esperienza di lavoro

Questa è la parte più cruciale e il fulcro del tuo curriculum se sei un professionista esperto. Includere l'esperienza lavorativa pertinente facendo uso di verbi di azione. Mantieni i punti concisi e non inserire troppe informazioni. Se sei un neofita e non hai alcuna esperienza lavorativa, aggiungi l'esperienza di stage pertinente.

Se non lo hai nemmeno, salta questa sezione e passa alla sezione successiva e rendilo il fulcro del tuo curriculum. Segui lo stile di scrittura utilizzato nel modello sopra. Per verificare quanto è buona la lingua del tuo curriculum, vai su resumeworded.com.

Progetti di apprendimento automatico personali

Questa sezione dovrebbe includere da 1 a 3 buoni progetti di apprendimento automatico che hai realizzato di recente. Scrivi su di loro in breve e includi i dettagli più importanti. Non includere progetti di livello principiante come il Titanic, la previsione dei prezzi delle case, ecc. L'aggiunta di questi non farà risaltare il tuo curriculum. Se sei un neofita o se non hai alcuna esperienza lavorativa rilevante, allora questa sezione dovrebbe essere il fulcro del tuo curriculum. Spostalo in alto e aggiungi abbastanza contenuti realizzando alcuni ottimi progetti.

Abilità

La sezione delle competenze dovrebbe includere tutte le competenze di Machine Learning che possiedi: algoritmi, strumenti e linguaggi. Un ottimo modo per assicurarsi che il tuo curriculum elimini l'ATS è aggiungere le parole chiave esatte menzionate nella JD del lavoro per cui ti stai candidando. Questo perché l'ATS valuta i curriculum in base al numero di corrispondenze di parole chiave nel JD e nel tuo curriculum.

Quindi altera leggermente le abilità sostituendo le parole usate nel JD. Ad esempio, la regressione lineare dovrebbe essere modificata in Modelli lineari, se il JD lo ha. Cerca di includere quante più parole chiave possibili, ma non includere quelle che non conosci.

Risultati dell'hackathon

Questa è una sezione aggiuntiva e può essere saltata. Puoi anche aggiungere un'altra sezione che vorresti mostrare al reclutatore. Evita di aggiungere le tue certificazioni dai MOOC in quanto non aggiungono molto peso al curriculum. Aggiungi solo le certificazioni che sarebbero rilevanti. Ad esempio "Microsoft Certified Azure Specialist", ecc.

Formazione scolastica

La sezione dell'istruzione dovrebbe essere mantenuta in fondo se sei un professionista esperto. Se sei appena uscito dal college, o ancora al college, puoi tenerlo molto al di sopra. Questa sezione dovrebbe includere solo i dettagli della tua laurea: la laurea, il college/università e il voto/CGPA guadagnato.

Cose da fare e da non fare in un curriculum

• Tienilo su 1 pagina
• Includere solo informazioni rilevanti
• Includi parole chiave dal JD
• Usa parole d'azione per descrivere l'esperienza
• Elimina tutti gli aggettivi
• Evita di includere la tua foto

Prima che tu vada

Abbiamo coperto tutti gli aspetti di un ottimo curriculum di Machine Learning e come massimizzare le tue possibilità di ottenere interviste. La competizione per lo stesso lavoro è molta in questi giorni, ma puoi saltare rapidamente la coda lavorando sul punto sopra e assicurandoti di non commettere lo stesso errore che stanno commettendo gli altri.

Puoi usare questo tutorial come guida e costruire il tuo curriculum da zero. Assicurati solo di non fare un solo curriculum e usarlo per tutti i lavori. Al contrario, modificalo leggermente a seconda del lavoro e delle esigenze. Solo facendo questi passaggi, sei molto più avanti della concorrenza!

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