5 Tips on How to Make your Data Science CV standout for a Hiring Manager

Каждую неделю я получаю 3-5 резюме

на позицию дата сайнтиста
(специалист по анализу данных).

И часто люди спрашивают меня,
как сделать резюме заметным.

и стать тем, с кем рекрутеры и менеджеры
хотели бы познакомиться ближе,

и пригласили бы на собеседование.

Давайте я поделюсь с вами 5 советами,
как сделать резюме на позицию

специалиста по анализу данных
привлекательным.

Я - Анна, и я занимаюсь
данными уже более 15 лет.

Я работала в таких крупных компаниях,
как Booking, Hieneken,

сейчас я директор отдела
по работе с данными

в одной крупной
фармацевтической компании,

где я руковожу дата сайнс
(каука о данных) командой.

За последние 15 лет я видела
сотни соискателей,

провела сотни собеседований,
и просмотрела тысячи резюме.

Я также видела, как строится карьера
в дата сайнс у разных людей,

На этом канале я бы
хотела поделиться с вами

конкретные стратегии и практики,
которые вы можете использовать,

чтобы построить свою карьеру
в дата сайнс (наука о данных).

Если вам нравится такой контент,
подписывайтесь где-то тут,

нажмите на колокольчик, и оставляйте
комментарии и вопросы под этим видео.

Поделитесь, что бы вы хотели,
чтобы я рассказала,

и чем вы хотите,
чтобы я поделилась.

У меня много знакомых среди
специалистов по анализу данных,

и я с удовольствием приглашу их сюда,
чтобы поделиться опытом,

и рассказать вам,
как дата сайнс (наука о данных),

машинное обучение
и ИИ работают в жизни.

Перейдем к сути этого видео.

Мой первый важный совет -

когда вы составляете резюме,
начните со своего опыта.

Вы представить себе не можете,
сколько раз я открывала резюме

и первое, что видела,
было образование человека.

Как нанимающий менеджер,
мне все равно, какое у вас образование,

какие ученые степени,
если вы не покажете мне,

что вы уже сталкивались практически
с дата сайнс (наукой о данных).

Пожалуйста, пишите о практическом опыте

в дата сайнс (наука о данных)
вначале своего резюме.

Я даже не знаю, как выделить это,
чтобы показать вам, насколько это важно,

и сколько раз я видела,
что резюме начинается

с чего угодно, только
не с самого важного.

Следующий совет: каждый раз,
когда вы пишете об опыте или работе,

не пишите только название компании,

или статистической модели,
которую применяли.

Расскажите мне историю, почему ваша
работа была важна,

как вы ее делали,
и как это помогло компании.

Не надо бросаться крутыми названиями
или техниками,

еще раз - это интересно, но
не так важно.

Самое важное, что меня интересует,
когда я просматриваю резюме,

это понимание того, что человек понимает,

почему дата сайнс (наука о данных)
важна для бизнеса.

И как я это могу увидеть?

Я вижу, что человек в паре предложений
объясняет, чем занимался,

почему это было важным,
и как это помогло бизнесу.

Если вы можете рассказать мне эту историю,
я уже оцениваю ваше резюме выше,

как нанимающий менеджер, чем когда
я просто вижу кучу крутых аббревиатур,

и статистических моделей.

И это, я бы сказала, часто
отсутствует в резюме.

Пожалуйста, сфокусируйтесь
на своих способностях рассказчика

в описании каждой работы или проекта,
о которых вы пишите.

Текста не должно быть много,
не нужно писать на полстраницы.

Давайте я приведу конкретный пример,
как это должно выглядеть.

Представьте, что вы строили
модель логистической регрессии,

с чьей помощью вы предсказали,
допустим, вероятность, что определенный

продукт может быть продан
в течение нескольких дней.

Что-то подобное, например.

Скажем, вы работаете
в розничных продажах.

Так расскажите мне об этом,
что у вас была такая проблема,

у вас были низкие продажи,
и как только вы построили эту модель,

продажи этого продукта выросли,
потому что вы смогли показать его

нужным покупателям,
предсказать, когда он закончится.

Расскажите мне об этом.

И мне все равно, пользовались ли вы
моделью логистической регрессии,

или градиентным бустингом,

или продвинутым методом
глубинного обучения.

Что мне важно, так это
ваша способность помочь бизнесу.

Это очень важно.

С другой стороны, не забудьте,
где-нибудь в резюме

упомянуть соответствующие методы,
пакеты и библиотеки,

которыми вы пользуетесь.

Я бы не сказала, что это
самый важный критерий,

но это позволит мне понять,
насколько комфортно вам будет

в среде разработки и с набором технологий,
которое есть у компании.

Или сколько времени придется потратить,
чтобы научить вас чему-то.

Потому что, скажу честно, кандидаты,
у которых опыт работы в Python/ Pandas,

отличаются от кандидатов с опытом работы
в Spark/ Scala.

Нам нужно это знать.

Это не значит, что вы лучше или хуже,
это значит, что вы сталкивались с разными

аспектами работы над анализом данных.

Поэтому, пожалуйста, четко обозначьте это.

Мне нравится, когда кандидат,
если это резюме на 1 страницу,

размещает эту информацию где-то
внизу или сбоку.

Я покажу вам несколько примеров,
которые мне лично нравятся по структуре,

но нет правильных или неправильных
вариантов,

если резюме понятное,
рассказывает вашу историю,

все будет хорошо.
Просто отметьте это где-нибудь.

Используйте ключевые слова
дата сайнс (наука о данных).

Это совет номер 4.

Вам нужно использовать терминологию,
принятую в этой отрасли.

Поэтому, если пользовались Scikit Learn,
расскажите об этом.

Если вы пользовались определенным типом
моделирования, перекрестной проверкой,

и так далее, просто упомяните эти слова,
так я смогу понять, что вы знакомы

с дата сайнс (наука о данных),

и вы мыслите на языке
дата сайнс (наука о данных).

Последний совет, и это то, что часто в
моем опыте играет либо за, либо против,

особенно если я
просматриваю сотни резюме.

Если у вас есть ссылка
на репозиторий кода,

или примеры анализа данных,
над которыми вы работали,

отметьте это и прикрепите ссылку.

Особенно если вы владеете кодированием
на высоком уровне.

Потому что часто, в 70-90% случаев,
вы можете получить отказ,

если ваш код не очень хорошего качества,

поэтому будьте внимательны,
что вы размещаете

в репозиторий кода,
типа BitBucker или GitHub.

Но если это супер код, то даже
если мне не понравилось резюме,

но я вижу супер классный код,
я позову вас на собеседование.

Потому что это один из признаков того,
как вы работаете.

У меня есть примеры, когда резюме
едва ли дотягивало до моих стандартов,

но когда я переходила по ссылке,
а я всегда перехожу по ссылкам,

которые ведут к коду, честно,

поэтому не надо прикреплять ложную
ссылку или ссылку на сломанный код.

Прикрепите ссылку, проверьте, что она
работает, и я ее посмотрю,

и могу принять решение в вашу пользу,
если ваш код хорош.

Это мои 5 советов,
начните с соответствующего опыта,

не начинайте с образования,
разместите эту информацию в конце,

всем все равно, на самом деле,
особенно, если вы уже работали в отрасли.

В описании каждого своего опыта или работы
расскажите историю,

не просто название кода,
расскажите мне историю,

почему то, что вы делали,
было важно.

Упомяните соответствующие
методы и алгоритмы,

чтобы я примерно понимала,
где вы находитесь в разрезе

дата сайнс (наука о данных) карьеры.

И ключевые слова дата сайнс (наука о
данных) тоже важны, и могут мне помочь

понять ваш уровень,

и добавьте ссылки на репозиторий кода,

но помните, что если это плохой код,
вы можете получить отказ из-за него.

Если хороший код -
можете получить оффер.

Наверное, еще один, шестой, совет,
который я не упомянула в начале:

если вы пришли из научных кругов,

я это часто вижу на практике,

люди пытаются написать
супер длинное резюме,

на несколько страниц,
со списками публикаций.

Честно, если вы не претендуете на
исследовательскую инженерную должность

в машинном обучении, или позицию
ученого-исследователя,

и ваши публикации прямо связаны
с исследованиями, которыми

вы планируете заниматься в
этой компьютерной компании,

например, у вас были выступления
на крутых конференциях на тему

обработки естественного языка или
каких-то продвинутых техник

обработки изображений и так далее.

Но если вы претендуете не на
исследовательскую позицию, это не важно.

Сэкономьте время нанимающему
менеджеру, рекрутеру,

вы можете упомянуть об этом на словах,
что вы печатались в разных изданиях.

Но в конечном счете это не то,
что поможет вам выделиться.

Я бы предложила сконцентрироваться на том,
о чем я сказала в начале видео,

а не на всех ваших достижениях,
конференциях и прочем.

Оставляйте комментарии ниже,
я буду рада поделиться с вами советами.

И поделитесь, что вы думаете.

Спасибо.