Составляем резюме дата-сайентиста: семь пунктов, которые обязательно привлекут внимание

1. Опыт работы в качестве дата-сайентиста

Скорее всего, рекрутер будет быстро просматривать резюме и искать опыт работы в таких должностях, как дата-сайентист/Data Scientist, инженер по машинному обучению/Machine Learning Engineer, ученый-исследователь/Research Scientist или инженер алгоритмов/Algorithm Engineer. Сюда не относится должность аналитик данных/Data Analyst — это слишком широкое понятие, а спектр его задач отличается от работы дата-сайентиста.

Если вы выполняете функции дата-сайентиста на текущем месте работы, лучше изменить название должности на дата-сайентиста. Это стоит сделать, даже если в резюме описываются проекты, над которыми вы работали.

Участие в буткампе по дата-сайенс или степень магистра также можно считать началом карьеры дата-сайентиста.

2. Достижения, которые принесли результаты для бизнеса

В идеале резюме должно описывать вашу работу и ее результаты для бизнеса. Сейчас не так много технически грамотных дата-сайентистов, которые умеют использовать бизнес-терминологию. Например, можно указать KPI, на которые влияла ваша деятельность.

Сравните:

• Модель процента невозвратных банковских кредитов — повышена точность AUC с 0,94 до 0,96.
• Модель процента невозвратных банковских кредитов — годовая выручка бизнес-подразделения выросла на 3% ($500 тысяч в год) при постоянном уровне невозвратов.

3. Образование

Обязательно укажите, какое у вас образование, в какой области, и какое учебное заведение вы окончили.

В резюме недавних выпускников я бы обратил внимание на средний балл и получали ли они награды за достижения в учебе. Дата-сайенс — направление, для которого пока нет стандартных тестов или обязательных требований, поэтому в него приходят из разных сфер.

Если у вас нет формального образования в дата-сайенс, это некритично, но придется продемонстрировать релевантный опыт работы и/или образование в схожих направлениях.

4. Верстка и оформление резюме

Используйте возможность создать хорошее впечатление. Возьмите за основу резюме шаблон с заголовками и секциями. Укажите технические навыки, которыми владеете, собственные проекты или дайте ссылки на ваш блог.

Некоторые кандидаты используют пятибалльную шкалу или даже круговые диаграммы, чтобы указать владение языками или инструментами. Однако это не самое удачное решение.

• Оценки по пятибалльной шкале могут быть довольно субъективными.
• Некорректное использование диаграмм оставит плохое впечатление о соискателе.

Вот два визуально привлекательных резюме дата-сайентистов:

Примеры резюме дата-сайентистов. Скриншот: towardsdatascience.com

Вертикальная черта отделяет опыт, навыки, достижения и публикации. В этих резюме есть небольшой параграф с кратким описанием опыта и целей соискателя.

5. Владение разными методами машинного обучения

Есть разные типы алгоритмов — структурное или классическое машинное обучение и глубокое обучение. Некоторые дата-сайентисты работают только со вторым типом. Это не проблема, но владение ограниченным набором приемов сокращает ваши возможности.

Например, если вы занимались обработкой естественных языков, но претендуете на работу в ином направлении, постарайтесь показать, что работали с разнообразными проектами.

6. Технические навыки

В этом разделе можно указать знание языков программирования, пакетов (scikit learn, pandas, dplyr и др.), облачных инструментов и служб (AWS, Azure, GCP) и прочих навыков. Некоторые также указывают здесь знакомые им алгоритмы и архитектуры (RNN, XGBoost, K-NN).

Здесь потенциальный работодатель обращает внимание на релевантность знаний. Например, использовались ли они за последние несколько лет (гарантия практического опыта), насколько они глубокие (широкий набор навыков или только специфические инструменты) и насколько они соответствуют задачам компании (как долго потребуется обучать сотрудника).

7. Проекты

Можете ли вы поделиться своим опытом на GitHub? Опыт участия в соревновании Kaggle или стороннем проекте будет очень полезен и даст возможность оценить лаконичность кода, типы предобработки данных, выбор алгоритма и многое другое.

Добавьте в резюме ссылки на профиль на GitHub или Kaggle. Если у вас немного опыта, вероятно, вам зададут вопросы о ваших проектах. Убедитесь, что размещаете качественные работы — лучше иметь 2-3 хороших, чем 8-10 средних или плохих.

Если вы хотите получить работу в дата-сайенс, убедитесь, что в вашем резюме есть эти пункты. Чем их больше, тем выше шансы, что ваше резюме не останется незамеченным.

Источник.

Фото на обложке: Neomaster / Shutterstock