Как составить резюме дата-сайентисту? 10 советов

Разбираем частые ошибки вместе с карьерным центром

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.

А вот — резюме начинающего специалиста, которое можно улучшить. Постараемся разобраться, что с ним не так, и поправить, чтобы нашего воображаемого соискателя обязательно заметил рекрутер.

Резюме до и после изменений

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.

До 😞

Компания «Ротсильд», бухгалтер.

Январь 2016 — апрель 2019.

Составляла сметы, отчеты, начисляла зарплату сотрудникам по трудовым и гражданским договорам, работала в системе 1С, пользовалась программами MS Office.

«Сан-корпорейшн», бухгалтер.

Август 2013 — декабрь 2016.

Составляла сметы, отчеты, разрабатывала проекты по минимизации налоговых выплат, работала в системе 1С, пользовалась программами MS Office.

ООО «Мастер-сплав», бухгалтер.

Сентябрь 2010 — август 2013.

Составляла сметы, отчеты, работала в системе 1С.

После 😃 

Бухгалтер («Ротсильд», «Сан-корпорейшн», «Мастер-сплав»)

Сентябрь 2010 — апрель 2019.

Анализировала налоговые выплаты компании и проводила работу по их минимизации, составляла таблицы данных сотрудников, вела учет расходов и доходов компании за различные периоды времени, работала с законодательными базами и системой «Консультант Плюс», вела учет в системе 1С, работала с расширенным пакетом программ MS Office

2. Не используйте только шаблоны hh.ru

«На сегодняшний день hh.ru не является главным ресурсом по поиску работы в сфере Data Science. Его шаблоны зачастую ограничивают соискателя», — говорит Юлия Пушкина. 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 MyResume, Canva или Grintern. На этих ресурсах у вас есть возможность не заполнять отдельные блоки — например, про возраст или зарплату.

До 😞

Василиса Петрова, 45 лет

Ожидаемый уровень заработной платы: 95 000 рублей

Апрель 2019 — декабрь 2020
Перерыв в работе

После 😃

Василиса Петрова. После окончания вуза 19 лет работала бухгалтером.

«Мне нравится взаимодействовать с числами, анализировать данные и выполнять важные, пускай и рутинные задачи. Но я поняла, что будущее — в сфере современных технологий и заинтересовалась Data Science. Я пошла на курс «Как стать дата-сайентистом». За время обучения и первые месяцы работы успела подготовить 6 полноценных проектов для крупных компаний».

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.

Возможно, вы не работали с Python, SQL или Machine Learning, но могли анализировать, оптимизировать и обрабатывать данные.

Юлия Пушкина приводит пример из практики: «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».

До 😞

Рабочие обязанности:

— составляла сметы, отчеты;

— разрабатывала проекты по минимизации налоговых выплат;

— работала в системе 1С;

— пользовалась программами MS Office.

После 😃

Рабочие обязанности:

— анализировала налоговые выплаты компании и проводила работу по их минимизации;

— составляла таблицы данных сотрудников;

— вела учет расходов и доходов компании за различные периоды времени;

— работала с законодательными базами и системой «Консультант Плюс»;

— вела учет в системе 1С;

— работала с расширенным пакетом программ MS Office.

Курс 

Data Science с нуля

Станьте востребованным специалистом за 13 месяцев. Наш карьерный центр поможет вам оформить резюме и начать проходить собеседования. Дополнительная скидка 5% по промокоду BLOG.

Узнать больше

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.

До 😞

(текст в сопроводительном письме)

Пока что серьезного портфолио наработать не удалось, но вот ссылка на мой учебный кейс.

После 😃

(текст в сопроводительном письме)

Ссылку на портфолио прилагаю.

Внутри: кейсы со стажировки в «Яндексе», с хакатона «Мастер дата-сайенс» и скурса по Data Science.

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 😞

Источник: GitHub

«Живой» проект на GitHub 😃

Источник: GitHub

Профессия

Data Scientist

Вы получите уровень Middle, научитесь выявлять закономерности в данных и создавать модели для решения бизнес-задач. Наш карьерный центр поможет определить цели и найти работу. Дополнительная скидка 5% по промокоду BLOG.

Узнать больше

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).

До 😞

Программирую на Python, работаю с машинным обучением, также обладаю базовыми математическими знаниями.

После 😃

Обладаю базовыми математическими знаниями (линейная алгебра, теория вероятности, статистика, интегралы), программирую на Python (библиотеки Pandas и NumPy), умею работать с машинным обучением (линейная регрессия, логистическая регрессия, нейронные сети, деревья решений).

7. Не пишите шаблонные фразы, описывайте свои реальные soft skills

Стрессоустойчивостью, коммуникабельностью и другими штампами идеального сотрудника уже никого не удивишь. Юлия Пушкина замечает: «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.

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).

До 😞

Soft skills: стрессоустойчивость, коммуникабельность, обучаемость

После 😃

Soft skills:

— аналитический склад ума;

— быстро адаптируюсь к меняющимся условиям;

— самоорганизация;

— могу донести свою точку зрения до собеседника;

— внимательность.

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.

До 😞

Образование: УГНТУ, БУАиА.

После 😃

Образование: Уфимский государственный нефтяной технический университет, факультет бухгалтерского учета, анализа и аудита

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.

До 😞

Дополнительное образование: (2010, призер 2 степени), курс «Стань лучшей версией себя», (Нателла Цветкова), «Марафон пожеланий», (Марина Демидова).

После 😃

Дополнительное образование: 

— курс «Как стать дата-сайентистом» (2020-2021);

— марафон «Пиши код быстрее» (2020);

— курс «Python в анализе» (2020);

— курс «Обучаемся на размеченных данных» (2020);

— курс «Статистика и как ее применять» (2019);

— курс «Аналитика для продолжающих» (2019).

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. 1-2 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.

До 😞

Октябрь 2008 — сентябрь 2010

Перерыв в работе.

После 😃

Октябрь 2009 — сентябрь 2010

Поступила в магистратуру Лондонской экономической школы, подтянула английский до уровня C1. Но потом поняла, что хочу вернуться в Россию. Благодаря опыту переезда в другую страну я стала гораздо более коммуникабельной, обучаемой и гибкой.

Мы проапгрейдили резюме начинающего дата-сайентиста. Возможно, оно поможет вам составить или улучшить собственное и натолкнет на новые идеи.


Курс

Data Science с нуля

Станьте востребованным специалистом на рынке IT! За 13 месяцев вы получите набор компетенций, необходимый для уровня Junior.

  • структуры данных Python для проектирования алгоритмов;
  • как получать данные из веб-источников или по API;
  • методы матанализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных;
  • и многое другое.

Узнать больше

Промокод “BLOG10” +5% скидки

Автор текста: Лариса Ступина

Блог SkillFactory
Добавить комментарий