作者 | Sowmya VB
翻譯 | Mika
本文為 CDA 數據分析師原創作品，轉載需授權

我在多倫多的一家中型軟件公司擔任數據科學家。在過去的幾個月里，我擔任了三場數據科學職位面試的面試官，這三場面試面向數據工程師、數據科學家和數據科學QA。

本文包含了我作為面試官在篩選簡歷時的一些想法。希望這篇文章能夠對想找是數據科學相關工作的人有所幫助。

在公司中，“數據科學”團隊是一個相對較新的現象，其中包括各種各樣的角色。隨著這些角色越來越多，也有越來越多的機構提供數據科學認證課程。暫時不考慮當中哪些認證是好的，我們開始看到許多帶有“認證數據科學家”標簽的簡歷，這也加大了評估簡歷的難度。

通常情況下，當你在挑選數據科學團隊成員時，你會尋找哪些點呢？

我會注重這幾點：

a）與團隊工作相關的經驗

b）在簡歷中提到的相關能力的細節。

經驗部分很明顯，關于第二點具體而言我主要看到這幾點：

1. 清楚并完整描述求職者曾在何時何地工作/學習

2. 作品集：在Github主頁或技術博客

3. 具體的技能和成果部分

4. 簡歷的長度

下面我會具體談談這幾點，以及為什么我認為這些很重要。

1. 清楚并完整的描述

有些簡歷中沒有提到求職者目前工作的國家或城市。我認為這很重要，特別對于有簽證限制或希望雇用當地人的雇主（我不評論這是好是，但這只是一些雇主的偏好）。直到面試后期才意識到這方面的問題是很浪費時間的。

還有些求職者候沒有提到畢業院校的國家或地區。雖然這并不是太大的問題，但我認為還是不太完整，因為并非所有大學都很有名。如果有人寫畢業于“斯坦福大學”，但沒有寫清楚具體國家，我仍然稱之為不完整，但不是很嚴重的那種。然而，如果有人寫了畢業于“ABC工程學院”，且之后沒有具體的說明，那該簡歷的真實性是有些可疑的。這點只是我的個人意見，但我確信不止我一個人這么想。改善這點也很簡單，寫明具體的國家或城市，這樣能讓簡歷更準確且完整。

2. 作品集

我認為這對于剛接觸數據科學的人來說尤其重要，特別是對于剛完成相關認證課程和項目的人群。列出完成的課程是不夠的，因為完成課程的人都必須完成某些項目。除此之外，求職者還必須展現給面試官，他們學到了什么，并且能夠將所學應用到具體的問題情景中。

完成個人數據科學項目。例如，不屬于任何課程的Kaggle比賽等；發布過一些文章，關于最近閱讀的內容，或喜歡的工具、算法等。

3.所提到的技能或成果

這里并不是指像MS Office、敏捷方法論、參加每日Scrum會議，在機器學習課程中取得優異成績等。我希望在技能方面看到求職者展現的是，所掌握的編程語言、機器學習庫、可視化庫、項目管理等。以及一些實際的成就，比如我構建的模型A減少了軟件B中XX％的錯誤之類。在簡歷中堆滿相關技能的關鍵字也是不可取的，這可能會通過機器篩選，但會在人為篩選中被刷下來。

4.簡歷的長度

對于簡歷的長度，不同國家有不同的規范。最近，在LinkedIn上，Andriy Burkov關于這個問題提出了他的看法。

他認為，對于工作經驗不到10年的人來說，簡歷應該只有1頁。但是，我經?？吹介L達7-8頁的簡歷，而且當中沒給我任何有價值的信息。每個小項目都詳細地進行解釋，而許多項目甚至與數據科學無關。

一些博士生和博士后會在簡歷列出所有發表的文章，但這并不太符合行業背景。我本人有博士學位，對于有些工作我會提交長8頁的簡歷，當中列出我發表的全部文章。但我還有一份2頁的簡歷，專門針對那些與工程團隊聯系更緊密的職位。

除此之外，另一件讓我感到不解的是，有些人在電話面試中表現得很冷漠。表現出對這份工作的興趣，更多地了解團隊構成，比如數據科學團隊有多少人，工作流程是怎樣的等等，以及對面試過程的好奇心。這些都體現出求職者對這份工作的興趣。在我有限的經驗中，不問這些問題是危險信號。

總而言之，在準備簡歷和準備面試時，要記住以下五點：

1.確保簡歷清晰、簡潔

2.建立個人作品集，在簡歷中附有具體的鏈接，比如GitHub個人主頁或博客

3.簡明扼要地描述技能和成果，且與職位相關

4.不要讓簡歷太長

5.表現出對公司和職位的興趣

那么，這是否意味著沒有數據科學經驗的人不應該申請呢？

當然不是。讓我們以P為例，他是一位自學的數據科學家。他上了一些在線課程，然后開始自己做個人項目。他不寫博客，也沒有在github列出所有項目內容，但他能夠詳細描述自己所做的內容。那么該如何展示在簡歷中呢？可以類一個“個人數據科學項目”的部分，羅列完成的個人項目，每個項目3、4句話。僅僅是Kaggle比賽還不夠，畢竟它們與真實情況有些距離。

最終，每個人的目標都是讓自己的簡歷在其他求職者中脫穎而出。