데이터 과학과 같은 첨단 기술 분야에서는 여전히 이력서를 제출해야 한다는 것이 아이러니하게 들릴 수 있지만, 채용 목록을 가장 피상적으로 살펴봐도 이것이 사실임을 증명해야 합니다. 가장 기술 지향적인 회사의 관리자와 HR 부서 직원조차도 실제로 인상적인 이력서를 가진 후보자를 찾고 있습니다. 이것은 일부 지원자들이 진실을 확장하도록 부추길 수 있습니다.
IT 또는 데이터 과학 분야에 지원하는 경우에는 이 일을 하고 싶지 않습니다. 통계 추가를 고려하고 다른 데이터 포인트 정확한 숫자가 없더라도 이전 직업에 대해 이것은 사실이 아닌 것을 제안하지 않고 자신을 전문가로 홍보할 수 있는 자유를 줄 것입니다.
데이터 과학 이력서에서 진실이 중요한 이유
인사 이사는 그들이 대표하는 대부분의 회사의 기술 자원과 직접적인 관련이 없을 수 있지만 그렇다고 해서 해당 회사의 다른 모든 사람들이 의존하는 동일한 도구를 활용할 수 없다는 의미는 아닙니다. 그것은 그들이 거짓말을 발견할 것이라는 것을 의미하므로, 당신은 당신이 진실을 말하고 있는지 확인하기 위해 이력서의 모든 것을 검토하기를 원합니다.
즉, 이력서의 이상적인 길이는 475-600단어 정도, 그래서 당신은 거기에 필러를 넣어야 하는 어떤 압력을 받고 있다는 느낌을 받아서는 안됩니다. 특히 일부 검토자가 하루에 검토해야 하는 이력서의 수를 생각할 때 짧고 달콤한 규칙이 있습니다. 앱은 실제로 이력서를 자동으로 처리하고 검토 프로세스에 개인적인 편견이 누출되는 것을 방지하는 데 사용되지만, 최고의 데이터 과학 회사에서도 최종 결정은 여전히 사람이 합니다.
결과적으로 간결하고 진실하기를 원합니다. 아마도 가장 중요한 것은 지원하는 직업 유형에 적합한 방식으로 정보를 제공하기를 원할 것입니다.
선호하는 방식으로 이력서 서식 지정
전문 직원을 위해 자동화된 이력서 지원 프로세스를 사용하는 회사는 상대적으로 적습니다. 이들은 일반적으로 소매 운영과 같이 회전율이 높을 것으로 예상되는 시설에만 배치됩니다. 많은 양의 정보를 관리하는 곳에서 전문가 수준의 경력에 지원하는 사람은 구식 이력서를 제출해야 할 가능성이 큽니다.
점점 더 많은 회사들이 실제로 잠재적인 고용자들에게 이력서를 거의 모든 소프트웨어에서 편집할 수 있는 기존의 플랫 텍스트 파일로 제출하도록 요청하고 있습니다. 컴퓨터 전문가들이 GNU/Linux, Windows 및 Mac 플랫폼 대결에서 균등하게 분할되는 경향이 있다는 점을 고려하면 이는 꽤 좋은 소식입니다. 이력서 작성 이러한 요구 사항을 충족하는 것은 즐겨 사용하는 메모장 응용 프로그램을 실행하고 입력하는 것만큼 쉬울 수 있습니다.
다른 조직들은 지난 XNUMX~XNUMX년 동안 법조계에서 처음으로 두각을 나타낸 Roman Executive 형식에 더 많이 의존하기 시작했습니다. 이렇게 하면 포함할 섹션에 대해 더 주의해야 할 수 있지만 여전히 고용 기록에 휘둘리고 싶지는 않을 것입니다.
사실, 일부 관찰자들은 이제 업계 내부자들이 과거에 일했을 수 있는 장소보다 기술에 더 신경을 쓴다고 생각합니다.
역사와 현재의 균형
과거에 IT 또는 데이터 과학 분야와 아무 관련이 없는 여러 가지 일을 했을 가능성이 있습니다. 특히 인상적인 경우 포함시킬 수 있지만 고등학교 여름 직장까지 거슬러 올라가는 완전한 고용 이력을 작성할 필요는 없습니다. 대신, 당신은 당신이 가지고 있음을 보여주는 직업으로 범위를 좁힐 수 있습니다. 데이터 분석의 배경.
관련 교육 경험이나 전문 자격증을 포함하고 싶을 것입니다. 하지만 요즘 더 많은 고용주들이 지원하는 직무를 수행하는 방법을 알고 있다는 증거를 찾고 있을 것입니다. 전용 추가 고려 기술 섹션 그것은 당신의 다양한 능력을 모두 설명합니다.
자랑하거나 뻔뻔하게 자기 홍보를 하고 싶지는 않지만 개인적으로 탁월하다고 느끼는 분야에 대해 정직해야 합니다. 잠재적 고용주는 이 목록에 있는 모든 것을 할 수 있기를 기대합니다. 정직하지만 가능한 한 최고의 빛으로 자신을 드러내는 것을 두려워하지 마십시오.
완료되면 최종적으로 이력서를 제출하기 전에 몇 번을 읽어보십시오. 교정에 약간의 추가 시간을 들이면 다른 방법으로는 찾을 수 없는 오류를 잡는 데 도움이 될 수 있습니다.
출처: https://www.smartdatacollective.com/writing-ideal-resume-for-next-job-in-data-science/
