Устранение этих проблем заставит рекрутеров просматривать ваше резюме дольше 7,4 секунд.

Изучение необходимых навыков иногда можно считать легкой частью процесса становления специалистом по данным. Трудная часть часто наступает позже, когда приходит время подавать заявление о приеме на работу.

В настоящее время многие люди могут называть себя специалистами по данным, несмотря на разные компетенции и способности оказывать влияние, а это означает, что вам нужно выделяться из толпы.

Однако с современными процессами подачи заявок на работу может быть трудно даже войти в дверь, когда вы не можете лично поговорить с рекрутером. Поскольку многие из нас отправляют свои резюме в пустоту, нам трудно понять, производим ли мы правильное впечатление.

К счастью, есть несколько простых способов украсить ваше резюме, чтобы рекрутеры уделяли ему больше времени, чем в среднем 7,4 секунды.

Вот пять различных вещей в вашем резюме, которые мешают вам получить работу в области науки о данных, и пять способов, как вы можете их исправить:

1. Полосы уровня навыков, указывающие на владение навыками.

Одной из последних тенденций в составлении резюме является графическое представление навыков с использованием полос навыков, процентов или других графиков, чтобы продемонстрировать ваш уровень владения навыками.

Хотя эта опция доступна во многих шаблонах резюме, предназначенных для отправки в модные стартап-компании, она оказывает вам медвежью услугу и потенциально исключает вас из процесса подачи заявления о приеме на работу еще до того, как они с вами познакомятся.

Во-первых, шкалы уровня навыков совершенно бессмысленны для рекрутера. Если вы не разработаете систему балльной шкалы, как рекрутер узнает, что означает 4/5 звезд в знании Python? Кроме того, чтобы помочь рекрутеру лучше понять вашу рейтинговую систему, вам необходимо разработать критерии и объективные тесты для каждого навыка, чтобы вы могли объяснить, почему вы поставили себе такую ​​оценку.

Во-вторых, шкалы навыков субъективны. Короче говоря, люди плохо оценивают себя по чему бы то ни было, причем более умные люди, как правило, ниже оценивают себя по навыкам, которыми они владеют, а менее умные люди оценивают себя выше по навыкам, в которых они не владеют.

В-третьих, ваша способность оценивать свои навыки совершенно ненадежна. Без надежной, широко известной шкалы тестирования, которую вы можете использовать для определения своего уровня владения языком, такой как Общая европейская компетенция владения иностранным языком, которая признана во всем мире, ваша собственная способность определить уровень своего владения совершенно ненадежна. Например, если вы скажете кому-то, что владеете испанским языком на уровне B2, они, скорее всего, поймут, каково ваше владение языком. Однако, если вы скажете кому-то, что знаете Python на 80%, они не будут знать, каковы ваши способности — потому что, давайте посмотрим правде в глаза, как выглядит знание Python на 80%?

В конце концов, использование столбцов уровня навыков в вашем резюме лишает вас многих возможностей трудоустройства, прежде чем вы даже сделаете шаг в дверь. Рекрутер может увидеть, что вы идеальный кандидат, но он может предпочесть взять интервью у кого-то, кто владеет Python на 80%, а не на 70% у вас.

Что делать вместо

Вместо столбцов уровня навыков обсудите навыки, которые вы использовали в своем описании предыдущей работы и проектов, чтобы продемонстрировать, как долго вы используете навык, для чего вы использовали этот навык и какое влияние вы оказали, используя его. умение.

2. Отсутствие личных проектов, демонстрирующих реальное решение проблем.

Одна из самых распространенных жалоб технических рекрутеров заключается в том, что кандидатам не хватает реальных навыков решения проблем.

В университете легко решить задачу, когда она красиво разложена перед тобой с началом, серединой и концом, а профессор готов ответить на твои вопросы о том, как получить желаемый результат.

Однако в реальном мире вам будут брошены проблемы, у которых нет конкретного начала, середины или конца, а может быть только расплывчатый бизнес-вопрос, на который теперь ваша задача ответить, используя данные. Рабочая среда, частью которой вы претендуете, не такая кристально чистая, как та, с которой вы сталкиваетесь в университете или на учебных курсах по программированию, а это означает, что вам необходимо развивать свои навыки решения реальных проблем.

Что делать вместо

Главное здесь — помнить старую поговорку: «Покажи, а не рассказывай».

Несмотря на то, что легко сказать работодателю, что вы решили множество реальных проблем с помощью своих независимых исследовательских проектов, гораздо более эффективно, если вы покажите им проблему, которую вы решили, и именно так, как вы это решили.

В этом вам поможет личное портфолио, связанное с вашим резюме. В этом портфеле вы хотите разработать несколько проектов, которые решают конкретные проблемы в вашей целевой отрасли. Например, если вы хотите работать в области климатологии, заполните свое портфолио проектами, которые анализируют уровни загрязнения воздуха и описывают, как уровни загрязнения коррелируют с госпитализацией в разных крупных городах.

3. Неправильный набор навыков программирования для работы

Те, кто впервые ищет работу в области науки о данных, отправят резюме с перечислением 20 языков программирования, которыми они владеют, не сосредотачиваясь на языках, которые работодатель специально ищет в своем объявлении о работе.

Перечисление 20 языков программирования или навыков бесполезно для работодателя, который хочет знать только, умеете ли вы работать с Python, Excel и SQL. Кроме того, это свидетельствует о недостаточной подготовке со стороны соискателя, потому что резюме представляет собой универсальное решение для процесса подачи заявления о приеме на работу.

Помните, больше не всегда лучше. Рекрутер скорее увидит конкретные доказательства опыта работы с языками программирования и навыков, которые ищет его компания, чем случайный опыт работы с 20 разными языками.

Рекрутеры, как правило, рассматривают резюме только 7,4 секунды, а это означает, что если им придется просеять ваш список навыков в поисках тех, которые применимы к их компании, то вы уже сделали себя кандидатом, которого легко отсеять.

Что делать вместо

Подготовьте специальное резюме для каждого заявления о приеме на работу, внимательно просмотрев объявление о вакансии и выделив точные языки и навыки, которые они ищут. Затем облегчите задачу рекрутеру, приведя конкретные примеры ваших способностей к этому языку или навыку, и дайте ссылки на проекты, демонстрирующие ваши способности (опять же, «показывайте, а не рассказывайте»).

Важно сосредоточиться на языках и навыках, которые ищет конкретная компания, потому что их бизнес-процессы вращаются вокруг этих языков. Если компания не нанимает вас для настройки своих процессов анализа данных, она ищет кандидата, который сможет легко влиться в их существующие команды и процессы, используя необходимые языки и навыки.

Короче говоря, основное внимание должно быть сосредоточено на том, чтобы рекрутер мог легко представить, как вы успешно становитесь ценным членом команды.

4. Фокус на алгоритмах и коде, а не на результатах

Как лаконично сказано в статье Кена Джи Ошибки в резюме в науке о данных, которых следует избегать, ценность специалистов по данным заключается в их влиянии на компанию и результатах их работы.

Если ваше резюме больше сосредоточено на причудливом алгоритме, который вы использовали для решения проблемы, а не на результате решения этой проблемы, рекрутер может быть не уверен в влиянии вашего анализа.

Что делать вместо

Вместо того, чтобы сосредотачивать все описание вашего проекта на алгоритмах, которые вы использовали, или коде, который вы написали, добавьте предложения, в которых вы описываете влияние, которое оказал ваш анализ, или результат вашего проекта.

Это описание должно включать количественную информацию, такую ​​как проценты, индексы роста и денежные значения. Например, вы могли бы сказать, что бесплатный проект, который вы реализовали для малого бизнеса в вашем городе, помог им повысить эффективность своих процессов, так что их доход сразу увеличился на 30%. В качестве альтернативы вы могли бы сказать, что ваш анализ уровней загрязнения атмосферы показал, что к 2100 году глобальная температура может повыситься на 2 градуса Цельсия.

Предоставление рекрутеру конкретных подробностей о влиянии вашего проекта или результатах, которые он дал, даст им ощущение вашей способности положительно повлиять на их компанию.

5. Нет указаний на непрерывное обучение

Как упоминалось ранее, специалист по обработке и анализу данных ценен ровно настолько, насколько он влияет на компанию. Это означает, что специалисты по данным должны оставаться актуальными на протяжении всей своей карьеры, постоянно осваивая новые навыки, узнавая о новых тенденциях в секторе, в котором они работают, и знакомясь с новейшими технологиями, которые могут оказаться более эффективными для процессов компании.

Никакие признаки непрерывного образования, будь то курсы, учебные курсы или личные проекты, или большой разрыв между текущим временем и последним курсом, который вы прошли, могут указывать рекрутеру на то, что вы несерьезно относитесь к обучению на протяжении всей жизни, которое так важно. ученым данных.

Что делать вместо

Старайтесь время от времени работать над личными исследовательскими проектами, чтобы показать рекрутерам, что вы всегда стремитесь улучшить свои навыки и узнать что-то новое.

Каждый новый проект не обязательно должен быть огромным, но он должен интегрировать новую технологию, алгоритм или мыслительный процесс для решения реальной проблемы. Каждый проект должен быть описан в вашем резюме с использованием короткого предложения, которое отражает развитие вашего набора навыков и проблему, которую вы намеревались решить.

Добавление ссылок в репозиторий проектов или портфолио — отличный способ дать рекрутерам возможность увидеть вашу работу.

Основные выводы

  • Не используйте шкалы уровней навыков для обозначения уровня навыков, потому что они бессмысленны для рекрутеров и потому что они являются ненадежными показателями вашей компетентности в данном навыке.
  • Личное портфолио, связанное с вашим резюме, может дать рекрутерам практический взгляд на вашу работу и дать им представление о вашей способности решать реальные проблемы.
  • Сосредоточьте свое резюме на навыках и языках программирования, необходимых для каждой уникальной работы.
  • Используйте количественные переменные, чтобы указать влияние и результат ваших проектов.
  • Продолжайте обучаться на протяжении всего процесса поиска работы и на протяжении всей своей карьеры, чтобы оставаться актуальным — каждый новый проект, который вы выполняете для своего портфолио, должен интегрировать новые навыки, чтобы показать рекрутерам приверженность непрерывному обучению.

Подпишитесь, чтобы получать мои истории прямо на ваш почтовый ящик: Story Subscription

Пожалуйста, станьте участником, чтобы получить неограниченный доступ к Medium по моей реферальной ссылке (я буду получать небольшую комиссию без дополнительных затрат для вас): Medium Membership