機器學習簡歷 - 指南和样本

已發表: 2021-03-05

在當今時代,面對如此激烈的競爭,獲得一份機器學習工作似乎相當困難。 機器學習工程師/數據科學家的職位發佈在第一天就收到了 200 多名申請者。 那麼如何解決這種情況,以便您快速獲得出色的機器學習工作呢?

對於大多數求職者來說,製作簡歷是一件痛苦的事。 我們將在這里分解每一點以使您的過程變得非常順利。 這正是本文所要討論的。

在本教程結束時,您將了解以下內容:

  • 是什麼造就了一份好的機器學習簡歷
  • 樣本簡歷的結構
  • 深入分析簡歷的各個部分
  • 簡歷的注意事項

讓我們直接開始吧。

目錄

什麼是一份好的機器學習簡歷?

每個工作申請的第一步是簡歷。 簡歷只不過是向招聘人員推銷自己的一種媒介。 這相當於說“嘿,這就是我所擁有和所做的一切。 而且我很棒”。 但這就是普通簡歷所做的事情,而且慘遭失敗。 一份好的簡歷應該是一份清晰、簡潔且非常結構化的文件,說明你為什麼適合你申請的工作。

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ATS 因素

大多數職位發布都會獲得 100 份簡歷。 那麼你認為招聘人員會仔細檢查他們收到的每一份簡歷嗎? 不會。大多數招聘人員使用 ATS(求職者跟踪系統),其首要任務是根據簡歷的內容對其進行評分。

一旦你的簡歷突破了 ATS 障礙,它就會送到招聘人員的手中,他們會掃描你的簡歷幾秒鐘。 而已。 只需幾秒鐘。 因此,我們的目標是製作一份首先通過 ATS 障礙然後給招聘人員留下深刻印象的簡歷。 然後你很可能會接到他們的電話。

機器學習簡歷樣本的結構

下面是我們將討論的機器學習簡歷示例。 我們建議您在閱讀時跟隨並製作自己的簡歷。 在製作簡歷時要記住的第一件事,也是 8/10 人在製作簡歷時犯的錯誤是——你的簡歷不需要超過一頁

讓你的簡歷不必要地長 2 甚至 3 頁不會增加你接到電話的機會。 你贏得了第 7 標準的比賽嗎? 招聘人員不在乎。 這裡的整個想法是只包含相關信息。

上面顯示的模板相當不錯,並且經過測試。 但是,您始終可以製作您選擇的模板。 此外,您可以添加/刪除適合您的個人資料和經驗的部分。 唯一要記住的是,越簡單越好。 讓我們一個一個地瀏覽每個部分。

概括

如果您沒有任何專業經驗,那麼摘要並不是真正必要的。 摘要的唯一目的是用 1 或 2 行告訴招聘人員你的背景。 如果你是新手並且沒有任何專業經驗,你可以跳過這個。 即使您有實習經驗,也可以包含此內容。

大多數申請人犯的主要錯誤是在摘要中添加了不必要的形容詞。 例如:

“一位積極進取的專業人士,在機器學習方面擁有成熟的工作經驗。 一個努力工作、目標明確、積極主動的人。 我是一個團隊合作者,善於解決問題並具有領導能力。 尋找一個具有挑戰性的角色來展示我的技能並成長。”

這個摘要根本不是招聘人員希望在你的簡歷中看到的第一件事。 可悲的事實是,它是大多數簡歷中的內容。 使用“積極進取”、“團隊合作者”等形容詞不會讓簡歷脫穎而出 它只會使其更加冗餘並浪費關鍵空間。 總結部分應該談談你有多少經驗,你擁有什麼主要技能以及你正在尋找什麼樣的角色。

聯繫方式和社交資料

此部分應包含您的電話號碼、您的電子郵件地址和您當前居住的城市。不要包括您的整個地址,直到您的 PIN 碼 招聘人員對此沒有興趣。 僅將位置詳細信息保留在城市或至多州。

請記住,我們只會包含相關信息。 嘗試使用具有專業外觀的電子郵件地址,而不是可能給招聘人員留下不好印象的電子郵件地址。 如果您還沒有它,請製作一個新的。 你會在你的整個生活中使用它。

自定義鏈接後放入您的 LinkedIn 個人資料 僅當您的 GitHub 個人資料有大量項目和活動時才添加它。 添加一個沒有或很少活動的 Git 鏈接會給人留下不好的印象。 放入任何其他相關鏈接,例如您的博客或網站。

工作經驗

如果您是一位經驗豐富的專業人士,這是您簡歷中最關鍵的部分和核心。 通過使用動作動詞包括相關的工作經驗。 保持要點簡潔,不要輸入太多信息。 如果你是新人並且沒有任何工作經驗,那麼添加相關的實習經驗。

如果您甚至沒有,請跳過本節並移至下一部分,並將其作為簡歷的核心。 遵循上面模板中使用的寫作風格。 要檢查您的簡歷語言有多好,請訪問 resumeworded.com。

個人機器學習項目

本部分應包括您最近完成的 1 到 3 個優秀的機器學習項目。 簡短地寫下它們,並包括最重要的細節。 不要包括像泰坦尼克號、房價預測等初學者級別的項目。添加這些不會讓你的簡歷脫穎而出。 如果你是新人或者你沒有任何相關的工作經驗,那麼這部分應該是你簡歷的核心。 通過製作一些非常好的項目將其移至頂部並添加足夠的內容。

技能

技能部分應該包括你擁有的所有機器學習技能——算法、工具和語言。 確保您的簡歷通過 ATS 的一個好方法是添加您申請的工作的 JD 中提到的確切關鍵字。 這是因為 ATS 是根據 JD 中的關鍵字與您的簡歷的匹配次數來對簡歷進行評分的。

所以通過替換JD中使用的單詞來稍微改變技能。 例如,線性回歸應該更改為線性模型,如果 JD 有的話。 嘗試包含盡可能多的關鍵字,但不要包含您不知道的關鍵字。

黑客馬拉鬆成就

這是一個附加部分,可以跳過。 您還可以添加要顯示給招聘人員的另一個部分。 避免添加來自 MOOC 的認證,因為它們不會增加簡歷的分量。 僅添加相關的認證。 如“微軟認證 Azure 專家”等。

教育

如果您是經驗豐富的專業人士,教育部分應放在底部。 如果你剛從大學畢業,或者還在上大學,你可以保持在上面。 本部分應僅包括您的畢業詳細信息——學位、學院/大學和獲得的成績/CGPA。

簡歷的注意事項

  • 保留在 1 頁上
  • 僅包含相關信息
  • 包含來自 JD 的關鍵字
  • 使用動作詞來描述體驗
  • 刪除所有形容詞
  • 避免包含您的照片

在你走之前

我們涵蓋了一份出色的機器學習簡歷的所有方面,以及如何最大限度地提高您獲得面試電話的機會。 如今,同一份工作的競爭非常激烈,但您可以通過處理上述問題並確保您不會犯其他人犯的相同錯誤來快速跳過隊列。

您可以使用本教程作為指南,從頭開始構建您的簡歷。 只要確保不要只製作一份簡歷並將其用於所有工作。 相反,根據工作和要求稍微改變它。 只需做到這些步驟,您就遙遙領先於競爭對手!

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機器學習需要哪些技能?

機器學習是人工智能的一個子集,其主要應用是數據挖掘或模式識別。 它在開發自動化決策系統時非常有用。 但是,機器學習不限於此。 機器學習算法在自然語言處理和數據挖掘中發揮著重要作用。 雖然它是一種專業知識,但它應該被視為計算機科學的一個分支。 機器學習需要很好地掌握數學,因為它利用了概率、統計和建模。 擁有 C、C++、Java、Python、Perl、C# .NET 和 R 等計算機編程語言的深厚背景也很重要。

如何打造一份好的機器學習簡歷?

如今,機器學習是一個非常熱門的領域。 如果你想建立一份機器學習簡歷,你需要在該領域做一些項目。 但是,您不能在不了解該領域的情況下就跳入該領域。 我們建議您在真正進入機器學習領域之前做一些準備工作。 您可以設計一個課程,讓自己為機器學習角色做好準備。 課程可以從大量數學開始,但應該涵蓋您需要學習的基礎知識。 之後,它應該涵蓋機器學習中的不同概念。 然後它應該重新計算一些數學。

機器學習的未來在哪裡?

近年來,我們看到機器學習在有效業務應用中的使用大幅增加。 機器學習可用於預測客戶行為、根據客戶的歷史向其推薦商品、提高營銷效率等。一項研究報告稱,使用機器學習的企業中有 80% 的客戶體驗得到了改善。