Jak napisać skuteczne CV data scientista

Chcesz wyjść na rynek pracy i zdobyć posadę data scientista? W takim razie potrzebujesz mocnego CV. Glassdoor uznał data scientista za pracę numer jeden w USA. Nie trzeba dodawać, że konkurencja o to stanowisko stale rośnie. Dlatego musisz się wyróżnić, a mocne CV Ci w tym pomoże.

Bez skutecznego CV stracisz szansę na rozmowę rekrutacyjną, a ostatecznie na pracę. Pisanie CV bywa bardzo stresujące. Nie musi takie być, jeśli masz właściwą receptę na skuteczny dokument. Poniższe wskazówki dadzą Ci najważniejsze wytyczne, kluczowe przy budowaniu mocnego CV data scientista.

Pisz zwięźle

Bardzo częste pytanie brzmi: jak długie powinno być CV data scientista. Zwykle kandydaci starają się zmieścić w jednej stronie, ale zależy to od lokalizacji firmy i Twojego doświadczenia. Na przykład w Wielkiej Brytanii dwustronicowe CV są powszechnie akceptowane, zwłaszcza na stanowiskach seniorskich.

Główna zasada, którą warto się kierować, to trzymanie CV zwięzłym i na temat oraz sprawdzenie, jaka długość jest zalecana w Twoim kraju. Pamiętaj tylko, żeby nie usuwać istotnych informacji, byle zmieścić się w normie.

Zwięzłe CV zawierające wyłącznie doświadczenia istotne dla stanowiska są dla rekruterów bardziej atrakcyjne. Skoro mają do przejrzenia dziesiątki (czasem setki) dokumentów, nie chcą tracić czasu na czytanie zbędnych informacji.

Podawaj tylko istotne informacje

W zależności od stanowiska, o które się starasz, przefiltruj informacje, które umieścisz w CV. Kwalifikacje data scientista , które podkreślisz, muszą odpowiadać wymaganiom z opisu stanowiska.

Na przykład nie ma potrzeby pisać o kursie rachunkowości na studiach, jeśli chcesz dostać pracę jako inżynier NLP. Bądź bardzo skrupulatny przy decydowaniu, co jest istotne dla danego stanowiska.

Kluczowe punkty, które warto zawrzeć, to:

• dane kontaktowe
• doświadczenie zawodowe (istotne dla ogłoszenia)
• wykształcenie (tylko po szkole średniej)
• projekty z zakresu data science, w których brałeś udział indywidualnie lub na uczelni (na przykład badanie rozbieżności w danych i rozwiązywanie ich razem z zespołem - podkreśl swój indywidualny wkład w projektach grupowych)
• certyfikaty z zakresu data science
• umiejętności twarde (Python, Pandas, czyszczenie danych, wiersz poleceń, SQL, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka itd.)
• osiągnięcia i nagrody
• link do profilu na LinkedIn

Profesjonalny i reprezentacyjny profil na LinkedIn stał się kluczowy w poszukiwaniu pracy, bo wielu rekruterów korzysta z tej platformy, by wyszukiwać i zaczepiać kandydatów. Nie wklejaj jednak całego adresu URL. Stwórz spersonalizowany link skracarką, taką jak bit.ly. Link może być wariacją Twojego imienia i nazwiska, na przykład linkedin.com/in/johngeorgesmith/.

Jeśli to istotne, możesz dodać:

• wyniki w hackathonach z zakresu data science
• udział w projektach open source
• zaangażowanie w społeczność (również online) (Meetup: Data Scientists Around the World - coroczne wirtualne spotkania data scientistów z całego świata, na których rozmawiamy o trendach i narzędziach data science itd.)

To właściwie wszystko, czego potrzebujesz. W każdym punkcie dodaj informacje wartościowe dla danego stanowiska.

Personalizuj CV

Pewnie planujesz wysłać CV do wielu firm. Powinieneś więc dostosować je do każdego stanowiska. Być może rozważasz aplikowanie także na stanowisko analityka danych albo inżyniera danych obok ofert dla data scientistów, więc CV będzie wymagać drobnych poprawek.

Irene Rowe, technical writerka w TopEssayWriting, podzieliła się cenną radą na ten temat: „Przeczytaj uważnie każde wymaganie i sprawdź informacje o firmie, żeby jak najlepiej dopasować CV. To właśnie takie szczegóły zauważają rekruterzy.”

Na przykład jeśli aplikujesz na zdalne stanowisko data scientista, podkreśl samodyscyplinę i świetną organizację pracy. Przy pracy stacjonarnej znacznie ważniejszą umiejętnością będzie natomiast praca zespołowa.

W szablonie wypisz wszystkie kursy, stanowiska, projekty i inne istotne doświadczenia. Zapisz też wszystkie swoje mocne strony i umiejętności, które uważasz za wartościowe. Zanim wyślesz CV do konkretnej firmy, przejrzyj szablon i usuń nieistotne punkty. Dzięki temu nie będziesz musiał pisać ich za każdym razem. Wystarczy, że zmodyfikujesz szablon i wyślesz kopię.

Ułatw szybkie przeglądanie

Rekruterzy często najpierw przelatują CV wzrokiem, a dopiero potem je czytają. Dlatego Twoje CV data scientista powinno dobrze się skanować wzrokiem. Co to znaczy? Używaj śródtytułów i pogrubień, by podzielić informacje. 

Rekruter powinien być w stanie znaleźć szukane informacje po jednym rzucie oka na Twoje CV. Kieruj się tą myślą podczas pisania. Jeśli potrzebujesz pomocy przy strukturze dokumentu, sięgnij po usługi pisarskie, takie jak ClassyEssay lub TrustMyPaper, których technical writerzy podpowiedzą Ci, jak to zrobić.

Jest mnóstwo świetnych przykładowych CV data scientistów , które podpowiedzą Ci, jak Twoje powinno wyglądać. Po prostu podążaj tym tropem, a będziesz na dobrej drodze.

Podawaj konkretne wskaźniki

Zamiast chwalić się mglistymi przymiotnikami, podaj rekruterom konkretne liczby. Udowodnij swoją skuteczność, zamiast opowiadać, jaki jesteś świetny.

Powiedzmy, że pomogłeś firmie poprawić współczynnik konwersji dzięki SVM. Podaj osiągnięte liczby. Na przykład: zwiększenie konwersji z 1% do 2,1% w 6 miesięcy. Rekruterzy bardzo docenią taką informację.

CV data scientista powinno pokazywać wyniki oraz okres, w jakim udało się je osiągnąć. Pokaże to Twoją zdolność wnoszenia realnego wkładu w firmę, a także Twoją efektywność.

Używaj właściwych słów kluczowych

Wielu rekruterów korzysta z systemów ATS (Applicant Tracking System), by odsiewać kandydatów. ATS sortuje aplikacje na podstawie odpowiednich słów kluczowych. Szuka fraz i słów z opisu stanowiska. Przyjrzyj się więc uważnie, jakich umiejętności i doświadczenia szukają, i użyj dokładnie tych samych słów. Zwiększy to Twoje szanse na zaproszenie na rozmowę.

Używaj słów kluczowych takich jak: SQL, GAN, uczenie maszynowe, Python, Apache Spark, R Programming, Orange3, cyberbezpieczeństwo, manipulacja danymi, analiza danych, praca zespołowa.

To tylko kilka przykładów - słowa kluczowe musisz dobrać do opisu stanowiska. Możesz w tym celu skorzystać nawet z wyszukiwarki słów kluczowych z ogłoszeń, takiej jak Resume Worded . „Mając przed sobą listę rzadkich, ważnych słów kluczowych, które trzeba zawrzeć w CV, napiszesz je o wiele łatwiej. Niezależnie więc od tego, czy korzystasz z narzędzia do wyszukiwania słów kluczowych, przygotuj je wcześniej” - radzi Amanda Sully, ekspertka od pisania i redaktorka w GrabMyEssay.

Na koniec

Niezależnie od tego, czy aplikujesz na stanowisko data scientista, czy inżyniera danych, te wskazówki mogą być bardzo przydatne. Sprawią, że Twoje CV nie zostanie zignorowane ani przeoczone. Przy jego pisaniu bądź bardzo skrupulatny i metodyczny. Zainwestuj czas i cierpliwość, by stworzyć nienaganne CV data scientista, które przedstawi Cię jako idealnego kandydata.

Jeśli potrzebujesz pomocy w znalezieniu pracy dopasowanej do Twoich umiejętności, jest rozwiązanie. My w Ideamotive stale szukamy utalentowanych inżynierów, w tym data scientistów. Jeśli jesteś zainteresowany, dołącz do naszej sieci talentów, a zapewnimy Ci ciekawe projekty z zakresu data science dopasowane do Twojego profilu i umiejętności.

Powodzenia!