Вы можете создать конвейер данных, который принимает несколько источников данных, и создать то, что сможет использовать каждый в вашей компании. От аналитиков данных до руководителей вы создаете ETL, чтобы они могли легко использовать данные.
Вы эксперт в продумывании множества сложных шагов превращения беспорядочных данных во что-то полезное. Ты отличный Data Scientist.
Вы также не должны быть хороши в написании резюме.
Доказано, что эти шаблоны резюме помогают Data Scientist найти работу в таких крупных компаниях, как Stripe и Facebook. Мы также дадим вам несколько советов экспертов, которые помогут вам сделать все возможное, чтобы помочь вам получить следующую роль Data Scientist.
Резюме Data Scientist
Ваше резюме Data Scientist работает лучше всего, иллюстрируя сочетание четко определенного карьерного пути и схемы резюме, основанной на данных.
- Начните свою карьеру Data Scientist, получив степень бакалавра компьютерных наук. Согласно современной передовой практике поиска работы, наличие степени бакалавра является фундаментальной отправной точкой, которая гарантирует соискателю стажировку.
- Как только стажировка набирает опыт работы, предела нет. Если вы решили остаться на стажировку в течение нескольких лет, переход на позицию среднего звена в другую компанию становится достижимым.
- Только ваша проверенная история самоотверженности и опыта отлично окупается за счет бокового поворота от стажера / младшего до среднего уровня. Оттуда опыт и навыки являются единственными решающими факторами, необходимыми для продолжения восхождения по карьерной лестнице.
Резюме Big Data Data Scientist
Ваше резюме инженера по большим данным должно быть в первую очередь сосредоточено на одной большой (каламбур) вещи: данных.
- Как инженер по большим данным (BDE), вы работаете со сбором и анализом информации, которую организации генерируют в беспрецедентных масштабах. Большая часть этих данных поступает из множества источников, таких как электронная коммерция, смартфоны и социальные сети.
- Поскольку BDE взаимодействуют с массивными системами обработки данных и базами данных в крупномасштабных вычислительных средах, у вас есть дополнительный набор навыков, который иллюстрирует проверенную историю сбора данных для поиска соответствующих наборов для анализа.
- Данные на входе, данные на выходе. Количественные показатели всегда являются лучшей практикой, когда дело доходит до вашего резюме, но BDE доводят это до крайности. Выделяя огромное количество необработанных данных для читателя резюме, вы вселяете уверенность в свою проверенную историю. Добавить эти данные не так сложно, как кажется, но если вы сомневаетесь, наша бесплатная программа проверки резюме может помочь!
- Пример: «Включено 100 миллионов необработанных записей из 14 источников данных».
Резюме начального уровня Data Engineer
Ваше резюме инженера данных начального уровня принимает множество форм и форм, поскольку хорошо зарекомендовавшая себя карьера инженера данных все еще находится в зачаточном состоянии. Тем не менее, есть несколько важных моментов, которые помогут вашему резюме выделиться и подняться над остальными.
- Степень бакалавра в области компьютерных наук является чрезвычайно универсальным инструментом, который можно использовать множеством способов. Если ваше резюме включает отличный средний балл, убедитесь, что читатель заметит, что ваша 4-летняя степень была завершена.
- В дополнение к вашей степени бакалавра существуют стажировки, чтобы дать нынешним студентам и недавним выпускникам реальный опыт работы. Несмотря на то, что существуют стажировки и ученичество, которые существуют за пределами присущей академической среде, явное большинство требует, чтобы вы были действующим или желаемым обладателем степени.
- Вы также можете включить цель в качестве кандидата начального уровня. Выделите свои сильные стороны и способности в мощной количественной скорлупе, которая представляет ваши сильные стороны и дополняет краткое резюме.
Резюме старшего инженера по обработке данных
Как старший инженер по данным, вы отмечены двумя важными исторически проверенными и подтвержденными экспертами навыками: лидерство и манипулирование данными.
- Ваше резюме старшего инженера по данным работает лучше всего, если вы отформатируете свою самую последнюю И самую старшую должность в самом верху страницы. Кроме того, подробные описания, показывающие лидерство и управление командой, дополняют предыдущую историю работы, которая в основном сосредоточена на манипулировании данными.
- «Руководил командой из 5 дата-инженеров»
- «Сотрудничал с исполнительной командой из 12 человек»
- Манипулирование данными достигается множеством способов. Например, проведя анализ рынка в районе Портленда, вы могли бы обнаружить навыки, которые удовлетворяли бы большинству требований к должности старшего инженера по обработке данных. Эти особенности должны быть хорошо отражены в разделе «навыки» и в маркированных описаниях ранее занимаемых должностей.
Резюме старшего инженера по бизнес-аналитике
Старшие инженеры данных бизнес-аналитики — это очень специфическая ниша уже специализированной области. При обновлении списка навыков в резюме необходимо собрать два основных источника данных.
- Во-первых, это список необходимых навыков, если вы выбираете конкретную компанию. Этот список даст вам точные навыки, необходимые для достижения успеха в той должности, на которую вы претендуете.
- Второй источник дает общий обзор желаемых должностей в определенном географическом регионе. После оценки требуемых на рынке требований к навыкам вы можете приспособить свой опыт к общему «биению сердца» того, что ищут менеджеры по найму в данной области.
Ваше резюме старшего инженера по бизнес-аналитике должно быть построено на первом, чтобы гарантировать успех.
Резюме Data Engineer среднего уровня
Позиция среднего уровня, независимо от отрасли, может быть чрезвычайно деликатной ситуацией для навигации. Деликатный характер связан с тем, что сотрудники среднего уровня уже имеют существенную подтвержденную историю ценности вождения, а также находятся на пороге руководящих должностей и нуждаются в завершении своей карьерной ниши. При написании резюме инженера данных среднего уровня необходимо учитывать две основные вещи. Во-первых, спросите себя, где вы больше всего наслаждались временем, проведенным на прежних должностях. Во-вторых, вы хотели бы еще больше отточить свой карьерный путь, стремясь в будущем занять специализированную руководящую должность.
- Проанализировав свои ответы на эти два вопроса, вы сможете использовать текущие рыночные данные, чтобы отточить свои навыки и направить будущее обучение на желаемый путь выслуги лет.
Резюме инженера по данным по мощности и производительности
Соберите и проанализируйте особенности требований к навыкам и соответствующие ключевые показатели эффективности из описаний должностей и включите их в свое резюме инженера по данным о мощности и производительности. Это даст вам дорожную карту для успеха!
- Когда дело доходит до управления, почти каждый, кто имел опыт работы, либо управлял, либо находился под управлением.
- Будь то самоуправление, управление несколькими или многими, разговоры о проверенной истории лидерства выделяют вас.
- Поскольку вы хотите, чтобы человек, просматривающий ваше резюме, получил максимально приятное впечатление, формат имеет значение. Выберите дизайн, который подчеркивает ваши сильные стороны, в порядке, наиболее подходящем для данной должности.
Резюме Data Engineer Analyst
Когда соответствующий опыт работы ограничен, вы должны полагаться на степени, сертификаты и навыки.
- Ваше резюме может основываться на сертификатах аналитика данных, таких как AWS, бакалавра компьютерных наук и длительной стажировки. Кроме того, должность младшего или среднего звена, занимаемая в течение нескольких лет, включая несколько ключевых показателей эффективности, еще раз докажет историческую способность создавать ценность.
При развитии вашей карьеры неизбежно и необходимо развивать свои навыки. Тем не менее, включение слишком большого количества, слишком малого количества или несвязанных навыков может легко привести к срабатыванию системы защиты рецензента резюме.
- Вы можете составить свое резюме аналитика инженера данных с учетом конкретной целевой роли. Например, если вы продаете целевой компании именно то, что, как вы знаете, они покупают, это выигрыш, даже если общий многолетний опыт ниже минимума «идеального кандидата».
Резюме инженера по компьютерному зрению
Всякий раз, когда это возможно, количественно оценивайте влияние, которое вы оказали на свои прошлые роли в области разработки данных в области компьютерного зрения. Например, указали ли ваши сбор и визуализация данных какие-либо основные тенденции? Были ли данные использованы в массовом масштабе или из уникального источника?
- Это могут быть приблизительные оценки, поскольку основная цель — продемонстрировать вашу способность приносить большую прибыль на занимаемых вами позициях.
- Большинство менеджеров по найму и рекрутеров не будут тратить много времени на просмотр вашего резюме инженера по компьютерному зрению на начальном этапе, поэтому очень важно, чтобы поддающиеся количественной оценке данные продемонстрировали ваши выдающиеся способности.
-
- Пример: создано более 50 конвейеров синтетических данных с использованием Unity.
- Пример: проанализированы и визуализированы крупномасштабные данные для отслеживания тенденций и представлений более 500 000 пользователей.
4 экспертных совета, которые помогут улучшить ваше резюме Data Scientist
Неудивительно, что инженеры-программисты стекаются к ролям Data Scientist. Data Scientist требуется редкое сочетание навыков, чтобы добиться успеха.
Им нужно не только быть отличными разработчиками, но и понимать, как данные используются другими членами их команды. В то время как специалистам по обработке и анализу данных нужны данные, которые можно использовать в их прогностических моделях, аналитикам данных нужна запрашиваемая база данных для создания визуализаций для руководителей.
Нелегко продемонстрировать в одностраничном резюме, что вы можете создавать надежные конвейеры данных, создавать ETL для различных типов источников данных и обеспечивать бесперебойную работу всех перегруженных данных. Как вы можете гарантировать, что вы охватите все свои основы в своем резюме инженера данных?
Хотя жестких правил не существует, мы поговорили с менеджерами по найму в ведущих технологических компаниях, чтобы определить, что работает, а что нет, чтобы помочь вам попасть на первое собеседование. Вкратце, вот что вам нужно сделать:
- Прежде всего, вам нужно включить правильные навыки в свой раздел «навыки». Компании используют автоматизированное программное обеспечение для отсеивания кандидатов на этом этапе, поэтому вам нужно обойти эти фильтры.
- Убедитесь, что ваше резюме составлено в правильном формате. Вы должны не только пройти автоматические фильтры, но и сделать свое резюме привлекательным для менеджера по найму.
- Оцените влияние вашего опыта работы. Цифры говорят громче слов, поэтому используйте количественные показатели, чтобы кричать о своей квалификации для должности, на которую вы претендуете.
- Адаптируйте свое резюме к каждой роли, на которую вы претендуете. Я знаю, что это отстой и отнимает много времени, но вы получите значительно больше интервью, настроив свое резюме.
Раздел резюме Data Scientist
Хотите верьте, хотите нет, но раздел «навыки» в вашем резюме — один из самых важных. Почему? Прежде чем человек когда-либо просмотрит ваше резюме, автоматический фильтр сканирует его, и вам нужно успокоить мастера автоматизации.
Компании используют систему отслеживания кандидатов (ATS) для управления всеми кандидатами, которые они получают на определенную роль. Помимо помощи компаниям в управлении кандидатами, ATS позволяет менеджеру по найму отфильтровывать кандидатов по определенным ключевым словам.
Итак, во-первых, вам нужно пройти через этот фильтр, прежде чем человек даже рассмотрит вашу квалификацию для работы, на которую вы претендуете.
Для этого вам нужно включить только профессиональные навыки, которые делают вас квалифицированным для данной роли Data Scientist. Исключите мягкие навыки. Например, сказать, что у вас «сильные коммуникативные навыки», совершенно бессмысленно без контекста.
По этой причине компании используют фильтры ATS только для проверки навыков трудного резюме. Для Data Scientist явно существует больше существующих технических навыков, чем вы могли бы когда-либо иметь. Вот некоторые распространенные из них, которые вы можете перечислить, чтобы обойти фильтры ключевых слов.
Примеры навыков Data Scientist для включения в ваше резюме
- Языки программирования: Python, Scala, Java.
- Обработка данных: Искра
- SQL: Redshift, Postgres, MySQL
- NoSQL: MongoDB, Cassandra, ElasticSearch
- Хранилище: Паркет, Авро, Стрелка, JSON
- Инструменты оркестрации: Airflow, Luigi, Azkaban
- Облачные провайдеры: AWS, Azure, GCS
- Инструменты AWS: EMR, Lambda, S3, Athena, Glue, RDS
Я знаю, это было много. Вы никогда не ожидали бы знать все это. Для ролей Data Scientist вы должны продемонстрировать мастерство в нескольких инструментах и языках, а не в небольшом количестве целого ряда различных инструментов.
Наличие подробного списка навыков — большой красный флаг для менеджера по найму, который рассмотрит ваше резюме Data Scientist. Как правило, включайте только те навыки, по которым вам было бы комфортно проходить собеседование.
Верный способ попасть в черный список работодателя — это солгать в своем резюме. Не делай этого; это того не стоит. Вы были бы намного счастливее получить работу по обработке данных, для которой вы хорошо подходите, чем карабкаться в первый же день.
Правильно оформляйте резюме
Вы должны убедиться, что формат вашего резюме Data Scientist нравится менеджеру по найму, но также может использоваться автоматическими фильтрами. С этой целью, вот несколько быстрых советов по форматированию:
- Держите свое резюме на одной странице.
- Не указывайте свой полный адрес. Только ваш город и почтовый индекс.
- Избегайте любых рисунков, изображений или диаграмм в своем резюме. ATS не может их прочитать.
- Тройная и четырехкратная проверка на грамматические и орфографические ошибки. Не позволяйте этому стать причиной того, что вас пропустили на собеседование.
- Включайте цель резюме только в том случае, если у вас есть особая страсть к работе, на которую вы претендуете, или если вы претерпеваете изменения в карьере. В противном случае оставьте это.
- Если вы только что закончили колледж и ищете свою первую должность Data Scientist на полную ставку, укажите соответствующие курсы, которые вы посещали.
- Каждая пуля в вашем опыте работы должна быть законченной мыслью. Не используйте большие блоки текста.
У вас должна быть одна простая цель в качестве путеводной звезды в вашем формате резюме: максимально упростить работу человека, просматривающего ваше резюме Data Scientist.
Поставьте себя на место человека, просматривающего сотни резюме на определенную должность. Вы же не хотите читать стены текста, занимающие несколько страниц. Вы хотите прочитать что-то краткое, что объясняет, почему соискатель хорошо подходит для этой роли.
Обучение для старших и начинающих Data Scientist:
Когда вы Data Scientist с несколькими годами опыта за плечами, ваше образование имеет гораздо меньшее значение, чем ваш опыт работы.
По этой причине раздел «Образование» в вашем резюме будет различаться, если вы опытный Data Scientist или только что окончивший колледж или учебный лагерь.
Различия в разделе образования
Data Scientist начального уровня:
- Включите соответствующие уроки Data Scientist, статистики или математики, которые вы изучали в школе.
- Включите свой средний балл, если он был выше 3,2.
Опытный Data Scientist:
- Не нужно включать курсы колледжа в свое резюме; используйте это пространство, чтобы рассказать о своем опыте
- Не нужно включать ваш средний балл
Поскольку ваша цель должна заключаться в том, чтобы ваше резюме занимало одну страницу, вам следует оптимизировать это пространство как старшему инженеру по обработке данных. Не тратьте место на уроки, которые вы посещали в школе. Точно так же ваш средний балл не станет убедительным доказательством вашей квалификации, если у вас за плечами несколько лет работы.
Как Data Scientist начального уровня, вы должны продемонстрировать свою способность к изучению новых технических навыков. Что может быть лучше, чем говорить о сложных уроках, которые вы изучали?
Цель резюме для Data Scientist:
Большинству Data Scientist не следует включать цель резюме в свое резюме. Почему? Это возвращается к цели сделать ваше резюме одной страницей.
В большинстве целей резюме упоминается только общая информация, которую в противном случае можно получить, просмотрев остальную часть вашего резюме.
Как правило, если вы используете одну и ту же цель резюме для нескольких заявлений о приеме на работу, просто исключите ее.
Есть два случая, когда стоит включить цель резюме.
- Если вас особенно интересует должность или компания, на которую вы претендуете
- Вы претерпеваете смену карьеры
НЕПРАВИЛЬНО — общая цель резюме
Ищу должность Data Scientist, где я могу использовать свои знания Python, чтобы превратить разрозненные источники данных в действенную информацию для организации, управляемой данными.
ПРАВИЛЬНО — цель резюме, которая передает страсть к миссии компании
Data Scientist, стремящийся использовать свой опыт в построении конвейеров данных, чтобы внести свой вклад в миссию Stripe по упрощению и доступности платежей для малого бизнеса по всему миру.
ПРАВИЛЬНО — резюмировать цель смены карьеры
Data Scientist переходит от карьеры в области разработки программного обеспечения к работе в Apple, чтобы использовать свой опыт работы с ETL для создания продуктов, облегчающих построение бизнеса тем, кто не занимается кодированием.
Оцените влияние вашей работы
Вы — Data Scientist, поэтому лучший способ рассказать о своем опыте работы — использовать цифры. Инженеры данных уникальны тем, что вы точно знаете, сколько необработанных данных вы потребляете и сколько чистых, полированных данных вы отправляете в свои хранилища данных.
Вам нужно убедить менеджера по найму, что вы лучше всего подходите для должности Data Scientist, на которую претендуете. Чтобы ваше резюме Data Scientist было лучше, чем у 95% других, оцените влияние своей работы.
Как количественно оценить свою работу в качестве Data Scientist
- Величина данных, с которыми вы работали
- Пример: построен конвейер данных, который ежедневно принимает 3 миллиарда строк данных из 17 различных источников данных и передает эти данные в Azure.
- Экономия затрат
- Пример: построена более эффективная ETL с использованием Airflow и Redshift, которая сэкономила компании 320 000 долларов в год.
- Рост доходов
- Пример. Созданы согласованные источники данных, которые использовались группой специалистов по обработке и анализу данных для создания моделей маркетингового комплекса, в результате чего годовой доход составил 1,2 млн долларов США.
- Время безотказной работы
- Пример: Созданы предупреждения мониторинга для конвейеров данных, которые увеличили время безотказной работы сети на 17 % по сравнению с прошлым годом.
- Улучшения скорости
- Пример: использование Spark Streaming для консолидации и очистки данных транзакций и событий, что привело к повышению скорости на 24 % в рабочем веб-приложении.
Цифры более убедительны, чем расплывчатые заявления о достижениях. Всякий раз, когда вы можете (даже если это оценки), попытайтесь количественно оценить влияние работы, которую вы проделали в прошлых ролях.
Независимо от того, где менеджер по найму просматривает ваше резюме, он должен уйти с чувством, что вы заслуживаете телефонного интервью. Лучший способ привести такие убедительные доводы — позволить цифрам говорить от вашего имени.
Просто чтобы еще раз донести мысль, скажите мне, какой опыт работы более убедителен:
НЕПРАВИЛЬНО — неопределенный опыт работы
АТ&Т
Апрель 2015 г. — январь 2018 г., Нью-Йорк, штат Нью-Йорк.
Data Scientist
- Автоматизированные процессы ETL для оптимизации рабочих процессов данных
- Создан конвейер данных, который принимает потоковые и транзакционные данные и выводит очищенные данные в Redshift.
ПРАВИЛЬНО — количественно оценить влияние вашей работы
АТ&Т
Апрель 2015 г. — январь 2018 г., Нью-Йорк, штат Нью-Йорк.
Data Scientist
- Автоматизированные процессы ETL для миллиардов строк данных, которые ежемесячно снижают ручную нагрузку на 33 %.
- Поддерживается время безотказной работы конвейера данных на уровне 99,9 % при приеме потоковых и транзакционных данных из 7 основных источников данных с использованием Spark, Redshift, S3 и Python.
Проекты резюме Data Scientist начального уровня
Если вы начинающий специалист по обработке данных без опыта работы (или «новее», как сегодня называют это дети), вам нужно убедить менеджера по найму, что вы достойны собеседования.
Как вы можете это сделать? Говоря о прошлых проектах, над которыми вы работали. Работодатели любят, когда кандидаты делают все возможное, выделяя личные проекты, над которыми они работали, связанные с их карьерой.
Для Data Scientist начального уровня важно все! Пока вы принимаете данные и делаете их пригодными для использования какой-либо другой стороной, стоит включить их в свое резюме.
Если у вас нет таких проектов, сейчас самое время поработать над одним из них. Вот некоторые идеи проекта, которые вы можете включить:
Примеры проектов для начинающих Data Scientist
- Создал веб-скрапер на Python для фэнтези-футбола и создал конвейер данных для вывода этих данных в базу данных MySQL.
- Создана хранимая процедура в базе данных для клуба D&D, чтобы отслеживать производительность всех игроков с течением времени.
- Вместе с местной компанией по доставке цветов вызвался автоматизировать сбор данных о поставщиках, экономя 25 часов ручной работы каждый месяц.
- Работал с труппой университетского театра над созданием базы данных всех посетителей, пришедших на платные спектакли за последние пять лет.
- Использовали API Rottentomatoes для создания надежной базы данных временных рядов всех сцен фильмов с 2015 года.
Неважно, соответствует ли проект, над которым вы работали, вашей роли. Для должностей начального уровня менеджеры по найму просто хотят знать, что у вас есть ноу-хау и страсть, чтобы узнать, что нужно, чтобы стать успешным Data Scientist.
Адаптируйте свое резюме для каждой работы
Знаю, знаю. Это новости, которые вы не хотели слышать. К сожалению, индивидуальная настройка резюме Data Scientist для каждой вакансии, на которую вы претендуете, значительно повышает ваши шансы на получение приглашения на собеседование.
К счастью, только 15% Data Scientist на самом деле настраивают свои резюме для каждой работы, поэтому, если вы сделаете все возможное, вы автоматически попадете в 15% лучших (#математика)!
Как вы адаптируете свое резюме для данной работы? Во-первых, ознакомьтесь с описанием работы, обязанностями и квалификацией. Когда вы их читаете, не приходит ли вам на ум какие-нибудь проекты, над которыми вы работали?
Точно так же, когда вы читаете о компании, вам ничего не приходит в голову? Даже если то, о чем вы думаете, кажется натянутым, это стоит включить в свое резюме.
Еще один способ оценки — спросить себя, как лучше всего сформулировать свой прошлый опыт работы, чтобы он соответствовал должности, на которую вы претендуете. Например, если вы претендуете на роль, которая ищет кого-то, кто создаст ETL с нуля, и у вас есть опыт работы в стартапах, вы должны говорить об этом как можно больше!
Вот несколько идей, как адаптировать свой опыт работы к конкретной должности:
Советы по резюме Data Scientist AWS
- Если вы ищете роль Data Scientist AWS, вы должны быть в состоянии показать, что знаете правильный инструмент или платформу для использования в нужное время.
- У AWS так много различных сервисов и предложений данных, что у вас закружится голова. Вместо того, чтобы пытаться продемонстрировать знание всех этих инструментов, покажите контекст, в котором вы использовали наиболее удобные инструменты.
Советы по резюме Data Scientist Azure
- Если вам удобно работать с любым другим облачным провайдером, вы, скорее всего, сможете адаптироваться к Azure.
- Наличие Azure в вашем резюме позволит вам подать заявку на любую должность, которая ищет Data Scientist с опытом работы в Redshift или GCP.
- Azure — классический пример того, что «если вы знаете одного, вы знаете их всех».
Советы по резюме Big Data Data Scientist
- Я не хочу вас раздувать, но «большие данные» — это бессмысленная фраза, используемая профессионалами бизнеса, чтобы убедить себя в том, что они знают, о чем говорят.
- Для любого проницательного менеджера по найму включение «больших данных» в резюме — это своего рода красный флаг. Это заставляет менеджера по найму думать, что Data Scientist — это больше шумиха, чем вещество. Используйте «большие данные» только в том случае, если вы можете количественно подтвердить их надежными показателями.
- Придерживайтесь ощутимых результатов и результатов. Опять же, цифры говорят громче слов. Вместо того, чтобы говорить «большие данные» в своем резюме, укажите фактический масштаб данных, с которыми вы работали.
Вывод
Следуйте этим шагам, и ваше резюме Data Scientist будет в числе 5% лучших кандидатов. Это было много, поэтому вот основные выводы:
- Включайте только сложные навыки в раздел «навыки». Включите навыки, по которым вам действительно было бы удобно проходить собеседование.
- Ограничьтесь одной страницей. Убедитесь, что ваша грамматика и правописание верны. Включайте цель резюме только в том случае, если вы можете настроить ее в соответствии с ролью, на которую претендуете.
- Используйте цифры, чтобы передать влияние ваших проектов на прошлую работу. Цифры говорят громче слов.
- Адаптируйте свое резюме для каждой работы, когда это возможно. Прочтите описание вакансии и укажите любые проекты, которые сразу приходят на ум.