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定制
简历的核心目的是向招聘人员清晰地展示候选人的关键信息,以便他们能迅速识别出候选人的潜力和适配度,从而决定是否提供面试机会。然而,许多求职者未能有效地表达自己的关键信息,导致简历内容显得粗糙。为了改善这一点,候选人应当注意以下几个方面:
1、明确关键信息:确保简历中包含教育背景、工作经验、技能和成就等与职位相关的信息。
2、简洁表达:使用简洁的语言和清晰的布局,避免冗长和不必要的细节。
3、针对性强:根据申请的职位特点,突出与岗位最相关的经验和技能。
4、无误准确:仔细校对简历,避免任何拼写、语法或格式错误,确保信息的准确性。
通过这些方法,候选人可以提升简历的质量,使其更具吸引力,从而增加获得面试的机会。
招聘人员在审查简历时,通常会关注以下几个关键方面:
1、相关性:简历中应避免过多无关的技术细节,尤其是那些与申请职位不相关的信息。例如,一个化学系学生在申请非化学领域的职位时,不应过度使用专业术语描述化学项目。
2、准确性:简历中的排版、语法和文字错误会给招聘人员留下不专业的印象。候选人应该在提交简历前仔细检查,确保所有信息准确无误,保持一致性。
3、简洁性:简历应当简洁明了,避免冗长。招聘人员往往只关注简历的第一页,因此重要信息应放在显眼的位置。
为了吸引招聘人员的注意,简历撰写者需要考虑以下几点:
教育背景:清晰列出毕业院校和专业,特别是对于那些对教育背景有特定要求的单位。
学术成绩:包括GPA、排名、奖学金、竞赛获奖和论文发表等,这些能够体现候选人的学术能力和潜力。
项目经验:选择与申请职位相关的代表性项目,突出个人在项目中的贡献和所展现的技能。
社会实践:介绍在校期间参与的社团、志愿活动和实习经历,以及在这些活动中的角色和成果。
个人爱好:简要提及业余爱好,展现个人的多样性和生活态度。
由于招聘人员在校园招聘中可能只花几秒钟审查每份简历,候选人应确保简历内容能够迅速抓住招聘人员的眼球,展现自己与岗位的匹配度和独特的竞争力。
简历撰写关键点
信息传递:简历应快速有效地传递关键信息,使招聘人员对候选人有全面了解。
招聘人员关注点:毕业院校、专业、学习情况、项目经验、社会实践和业余爱好等。
简历布局:
联系信息:姓名、手机号、电子邮箱等。
教育/培训经历:学校、专业、成绩、相关课程等。
工作经历:实习、义工、助研工作等。
荣誉/获奖:奖学金、竞赛奖励等。
专长/证书:语言、计算机技能等。
兴趣爱好:文体活动、公益活动等。
视觉呈现:简洁明了,一页纸内完成,使用易读字体,合理排版,适当使用粗体突出关键信息。
简历撰写技巧
突出成就:将最重要的成就放在前面,以便招聘人员快速识别。
STAR法则:使用Situation(状况)、Task(任务)、Action(行动)、Result(结果)的框架来描述经历。
行为动词:使用行为动词来强调个人贡献和成就。
定制化:根据不同岗位和单位定制简历,突出与岗位相关的经验和技能。
检查:确保无错别字、语法错误、标点符号错误和排版问题。
求职信撰写要点
简短明了:不超过一页,直接说明申请原因和适合岗位的理由。
内容组织:
开场介绍:说明写信原因、应聘岗位和信息来源。
技能匹配:介绍与岗位相关的知识、技能和经历。
单位匹配:说明对单位的兴趣和如何为单位做贡献。
总结跟进:总结并提出后续联系方式。
真诚表达:在求职信中展现对岗位和单位的热情和认真态度。
示例简历
锤子简历
电话:13800138000| 邮箱:BD@100chui.com
□ 教育经历
华东师范大学 20xx.9 至今
本科 | 数据科学与大数据技术
平均绩点:3.70/4.0
优秀学生一等奖学金
□ 工作经历
自动驾驶预测算法实习 | 上汽人工智能实验室 20xx.1 至今
○对自动驾驶障碍物预测模块的轨迹预测的结果评估算法进行文献调研。
○对 ROS 进行解包,使用 Python 独立实现 ADE 和 FDE 两项指标的度量工具,并已落地使用。
项目助教 | 华东师范大学数据学院 20xx.7 20xx.12
○参与设计了 3 个 Python 实验课课件并指导实验课程,内容主要涉及方差分析以及线性回归。
○对学生的理论和实验作业进行评分。
□ 项目经历
基于深度学习的 CTR 预测模型 | 毕业论文 20xx.11 20xx.4
○使用 TensorFlow 实现了集中式 Embedding&MLP 的点击率预测模型的构建。
○使用 PySpark 完成大规模数据的预处理,使用 Ray Dataset 和 Ray、Train 提高模型训练速度, 实现了分布式、可扩展的 CTR 预测模型。
○通过百万数据量的点击日志数据对集中式模型和分布式模型的训练性能进行测试、比较和调优,目前部署3台云服务器时,与集中式模型相比获得 44% 的训练速度提升。
德英新闻机器翻译 20xx.11
○在 PyTorch 中实现了 Seq2Seq 模型,分别使用 GRU 和 LSTM,解决德语新闻到英语的机器翻译问题。
○使用 164 万句句子训练模型,进行参数调整和模型比较,在测试数据集上获得最终 BLEU值 43%。
□ 技能及兴趣
技能:Python, C/C< scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, SQL, Spark
爱好特长:芭蕾、活动组织
在中文简历撰写中,同样强调使用行为动词来增强表述的积极性和主动性。行为动词能够明确指出是简历撰写者采取了某些行动,并取得了具体成果。
以下是一些使用行为动词的中文简历表述示例:
1、原句: "部门销售额提高了20%。"
优化后: "实现部门销售额20%的增长。"
2、原句: "我帮助部门提升了销售额20%。"
优化后: "助力部门销售额提升20%。"
3、原句: "在我的管理下,团队效率显著提高。"
优化后: "优化团队管理流程,提高工作效率30%。"
4、原句: "我参与了项目的策划和执行。"
优化后: "策划并执行项目,成功达成项目目标。"
5、原句: "我负责了客户关系的维护。"
优化后: "负责并深化客户关系,提升客户满意度10%。"
通过这些优化后的句子,招聘人员可以更直观地看到简历撰写者的能力和成就,从而更有效地评估其适合度。在撰写简历时,应尽量使用这样的行为动词来描述工作经验和成就,以便更好地展示自己的实力和潜力。
在撰写简历时,使用STAR法则(Situation、Task、Action、Result,即状况、任务、行动、结果)是一种高效的方法,可以帮助你清晰、有条理地展示自己的经历和贡献。以下是对STAR法则的简化说明和应用示例:
STAR法则简化说明:
Situation(状况):描述你所处的环境或面临的挑战。
Task(任务):阐述你需要解决的问题或你的责任。
Action(行动):介绍你采取的具体措施。
Result(结果):展示你的行动带来的成果,最好用具体数据支持。
STAR法则应用示例:
1、销售提升:
Situation:父母经营的服装店面临销售量持续下滑的问题。
Task:被赋予任务,扭转服装店的经营状况。
Action:管理15名员工,开展为期30天的市场推广活动,重新谈判供应商合同。
Result:实现了年利润20%的增长。
2、技术问题解决:
Situation:Intel编译器无法编译Linux内核,影响开发效率。
Task:解决兼容性问题,使Intel编译器能够编译Linux内核。
Action:研究Intel与gcc编译器的兼容性,与Linux内核团队合作,修改编译器。
Result:成功编译Linux内核,并提升了15%的性能。
简历定制化:
根据不同的应聘单位和岗位要求,调整简历内容,突出与岗位最相关的经验和技能。
认真检查:
完成简历后,仔细校对,确保无错别字、语法错误、标点符号错误和排版问题,展现专业性和认真态度。
通过这些方法,你可以在简历中有效地展示自己的能力和成就,提高求职成功率。
求职信
求职信是展示个人对岗位热情和适应性的重要工具,它可以补充简历中无法详尽阐述的信息。以下是撰写求职信的关键点和结构化指南:
求职信关键点:
简短精炼:保持在一页纸的长度,直接传达核心信息。
明确目的:清楚地说明申请该岗位的原因和自身适合该岗位的理由。
个性化:展示对岗位的理解和对行业的熟悉,分享个人准备情况和相关经验。
真诚表达:让招聘人员感受到你对岗位的热爱和对单位的兴趣。
求职信结构化指南:
1、开场介绍:
说明写信目的和申请的岗位。
简述岗位吸引你的特定信息。
说明如何得知该岗位机会。
2、技能匹配:
详细介绍与岗位相关的知识、技能和经历。
阐述为何认为自己与岗位匹配。
3、单位匹配:
说明单位的哪些方面吸引了你。
描述如果加入单位,你将如何开展工作并为单位做贡献。
表达通过岗位工作期望实现的成长。
4、总结跟进:
总结关键点,重申对岗位的兴趣和适合度。
提供后续联系方式或表达期待进一步沟通的意愿。
求职信范例:
尊敬的招聘经理:
您好!我通过贵公司官网了解到您正在招聘XX岗位,我对此岗位非常感兴趣,并相信我的背景和技能与之高度契合。
我在XX大学主修XX专业,并在XX公司担任XX职位,积累了丰富的XX经验。我熟悉XX行业的最新趋势,并具备XX技能,这些都让我有信心胜任这一岗位。
贵公司的创新文化和对XX领域的专注深深吸引了我。我相信,如果有幸加入贵公司,我将充分发挥我的专业技能,为团队贡献力量,并在工作中不断学习和成长。
感谢您考虑我的申请。我期待有机会进一步讨论我如何为贵公司带来价值。请随时通过我的联系方式与我联系。
此致
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