В Data Science часто приходят люди из сфер, которые в прошлом не были связаны с IT. Поэтому начинающим специалистам бывает сложно составить эффективное резюме. Вместе с директором карьерного центра SkillFactory Юлией Пушкиной мы разобрались, как исправить типичные ошибки в резюме дата-сайентиста и сделать его по-настоящему профессиональным.
Вот как выглядит стандартная вакансия для дата-сайентиста уровня Junior:
Обязанности:
- построение скоринговых карт для всех стран присутствия компании;
- создание библиотеки моделей, регулярного мониторинга и обновления;
- создание и поддержание функций пересчета скора для использования в прогнозировании, расчете резервов, анализе портфеля;
- постоянный анализ новых источников данных, позволяющих улучшить качество моделей;
- быстрый анализ моделей в одной стране на предмет возможности использования в других странах;
- использование современных инструментов и создание задокументированных фреймворков для сохранения знаний в компании.
Требования:
- желателен опыт построения скоринговых моделей и работа с большим объемом данных;
- знание современных инструментов моделирования (R, Phyton);
- умение анализировать и искать скрытые закономерности, любовь к всестороннему анализу и проверки гипотез.
Условия:
- работа в одной из самых быстрорастущих компаний на рынке;
- широкие возможности для саморазвития и самореализации;
- стабильная высокая белая заработная плата;
- оформление в соответствии с ТК РФ;
- бонусы для сотрудников: курсы английского и испанского, ДМС, участие в профильных конференциях, насыщенная корпоративная жизнь.
Разберем на примере резюме начинающего специалиста, что можно улучшить, и поправить, чтобы нашего воображаемого соискателя обязательно заметил рекрутер.
Советы
1. Не описывайте в резюме всю свою жизнь
Чем старше человек, тем больше он «цепляется» за предыдущий опыт. У людей с длинным карьерным путем встречаются резюме на 5-6 страниц с подробным описанием всех мест работы, вплоть до месяца старта и увольнения. Рекрутеру может быть тяжело вникнуть в такие тексты.
Важно понять, что работодателя интересует только релевантный опыт. Остальные карьерные вехи стоит сгруппировать по сферам и обязанностям.
Читайте также: Гид по профессии дата-сайентиста
2. Не используйте только шаблоны hh.ru
По правилам сайта hh.ru человек обязательно должен указать возраст, ожидаемый уровень зарплаты и все перерывы в работе. Сегодня первичный отсев резюме зачастую проводят не люди, а боты, которые используют специальные фильтры. Так, отличный 45-летний специалист может не дойти до собеседования, потому что компания поставила ограничение в 35 лет. Или, например, вы указали ожидаемую зарплату в 95 тысяч рублей — а работодатель предполагал уложиться в «вилку» от 60 до 90 тысяч.
Ваша задача — дойти до человека, который может оценить опыт, скиллы и ценность сотрудника по совокупности факторов. Так что мы рекомендуем использовать другие конструкторы резюме, например Grintern. На этих ресурсах у вас есть возможность не заполнять отдельные блоки — например, про возраст или зарплату.
Читайте также: Чем занимается дата-сайентист в «Тинькофф Банке»?
3. Не пишите: «Моя предыдущая работа совсем не была связана с Data Science»
Даже если вы не работали в Data Science, возможно, вы выполняли задачи, связанные с данными. Очень важно вспомнить про эти функции, сгруппировать их и презентовать на языке Data Science.
Например, не нужно говорить: «Я занимался маркетингом». Лучше сказать: «Я еженедельно мониторил данные, на основе этих данных мы принимали решения и благодаря этому сократили расходы на рекламу на 15%». Да, здесь нет специфических hard skills, но прослеживается связь с Data Science.
директор центра карьеры Skillfactory
Возможно, вы не работали с Python, SQL или Machine Learning, но могли анализировать, оптимизировать и обрабатывать данные.
4. Добавьте портфолио.
У начинающего специалиста не может быть большого опыта — и работодатель это понимает. Он не будет ждать от кандидата Junior 10 проектов с топовыми компаниями.
Но это не значит, что пункт «Портфолио» можно проигнорировать. Добавьте в свой профиль интересные учебные проекты, результаты стажировок, опыт участия в хакатонах и pet-проекты, придуманные лично вами.
5. Делайте коммиты в своих репозиториях на GitHub
Если человек постоянно вносит правки (коммиты) в свой код на GitHub, работодатель понимает: этот человек в хорошем смысле одержим своей работой. Поэтому важно не только создавать собственные проекты, но и постоянно поддерживать и совершенствовать их.
«Зависший» проект на GitHub ?
«Живой» проект на GitHub ?
6. Опишите свои hard skills в деталях
Большинство специалистов в области Data Science умеют программировать на Python и знают, что такое Machine Learning, — для работодателя это не новость.
Кандидат, который подробно расписывает свои навыки, выгодно выделяется на фоне других. Если речь о машинном обучении, то стоит указать конкретные алгоритмы, если о программировании на Python — назвать библиотеки, если о знании математики — выделить конкретные области (линейная алгебра, теория вероятности, статистика, интегралы).
7. Не пишите шаблонные фразы, описывайте свои реальные soft skills
Стрессоустойчивостью, коммуникабельностью и другими штампами идеального сотрудника уже никого не удивишь.
Если вы не стрессоустойчивы, то сдуетесь в первую же неделю на новой работе». Порой soft skills даже важнее, чем «харды». Тонкостям в конкретной сфере можно научить. Но если вы по жизни не командный игрок, то за пару месяцев им не станете.
директор центра карьеры Skillfactory
Сегодня рекрутеры ценят: умение быстро адаптироваться к меняющимся условиям, навыки самоорганизации (особенно на удаленке или при смешанном режиме работы), способность работать в условиях горящих дедлайнов.
Специфические soft skills, которые важны для дата-сайентиста: умение работать с рутинными процессами, быстро погружаться в конкретные бизнес-задачи, следить за трендами в своей нише, формировать и проверять гипотезы, доносить свою точку зрения до собеседника (в частности, заказчика).
8. Расшифруйте аббревиатуры
Некоторые соискатели указывают в графе «Образование» странный набор букв, больше похожий на заклинание. Тогда рекрутеру нужно сначала разобраться, что это за университет, затем найти на сайте нужный факультет — это отнимает время.
Лучше пишите полное название вуза и направления — и все будет понятно сходу.
9. Включите в резюме все курсы, которые вы прошли
Основное образование — это здорово и полезно. Но не стоит забывать про онлайн-курсы, мастер-классы, тренинги, соревнования и другие мероприятия, которые делают вас классным профессионалом.
Курсы для резюме выбирать тоже нужно с умом. Приз на конференции любителей садоводства 1995 года вряд ли покажет работодателю, какой вы крутой дата-сайентист. Юлия советует добавлять только свежие достижения за последние 3-4 года и только относящиеся к IT-сектору.
10. Объясняйте длительные перерывы в работе.
Если в вашем карьерном пути были перерывы, лучше не делать на них акцент. Сидеть в декрете, заниматься здоровьем или ухаживать за старшими родственниками — абсолютно нормально.
Но если паузы выглядят внушительно, стоит пояснить, чем конкретно вы занимались в эти периоды. Только указывать подробности лучше не в резюме, а в сопроводительном письме. Одного-двух предложений будет достаточно.
Уделите внимание навыкам, которые вы получили за это время. Возможно, вы занимались самообразованием или выучили новый язык, а может быть, искали себя в творчестве. Работодателю стоит знать самое важное и полезное.
Мы проапгрейдили резюме начинающего дата-сайентиста. Возможно, оно поможет вам составить или улучшить собственное и натолкнет на новые идеи.
