by熊猫酱
看到好几个姐妹发帖说在找工作很struggle，投简历石沉大海，所以开一个贴，写一下new grad student应该如何写简历。我自己找工作的时候简历改了七八版，找到工作之后指导n个师弟师妹改过简历，做了ds之后写business review doc更是对简历有了更深刻的认识，现在基本上一个project做到一半我就可以把这个project在简历上的框架写个七七八八。我的经验适用于在美国找data职位的姐妹，不过别的职位应该也有可以借鉴的地方。因为我自己也没有工作几年，所以就只能给new grad students一些tips，如果是找工作跳槽的人可能就帮助没那么大。
个人信息
在美国的简历最上面一行，写的是自己的名字，不一定要写legal name，可以写自己的preferred name，但是一定得是一个正经名字啊。
注意哦，美国的简历上，千万不要透漏自己的性别、年龄、种族等等信息，也不要放照片，你的雇主不想背上任何歧视的锅。
在姓名的下面，写上自己的电话、邮箱（邮箱名请正经一点）、地址（不用详细到家门牌号，让hr知道你在北美的哪个城市就可以了）
简历上位置放不下所有project的，可以附上自己的linkedin主页链接，linkedin主页可以customize（google有steps），你可以把它改成一个整齐一点的url (比如linkedin/in/你的名字)，然后放到简历上。
简历寸土寸金，我下面会说如何节省空间。简历上写不下的经历，包括project、教学经历和志愿者经历都可以写在linkedin上。
写码多的小伙伴可以放上自己的github
以上所有信息不应该超过两行（不含姓名），大多数情况下一行就可以全搞定
Summary
optional的选项。一句话介绍自己的强项以及target的岗位。
示例：I’m a new graduate student with solid background in xx and xx seeking xx intern/full time position in May 2021.
这一项应该占1到2行
Education
毕业三年以内，education可以写在简历上半部分。三年以上的话，education最好写在project下面。
现在在读的学位写上自己的expected毕业时间
如果gpa在3.5以上的话，写上，是个加分项（除非你申的是MBB）
如果你的学校不是非常牛逼的话（比如本科哈佛牛津斯坦福），我个人觉得写现在的学位和上一个学位就行了，比如master就写硕士学位和本科学位，phd学位就写博士学位和硕士学位，高中就不要写了。这一点存疑，我提出的原因是简历上大部分位置都应该留给project而不是education，education太多的话（尤其转专业），太占篇幅了。education的学校部分最好不要超过5行。
relavant course部分，请用字体小一号的斜体，请只写跟申请的岗位相关的课程名称，如果课程名字过长的话，课程名称不需要写全称，谁也不会在意你们学校的课程全称叫什么名字，这一部分存在的意义是告诉recruiter你上过什么相关的课程，写一些关键词就可以了，比如optimization, statistical learning, experiment design等等等等。不要写课号！！！！！！！ 写课号还不如不写，谁知道你们学校cs189，stat205是啥，就算你是名校吧，你们学校的课程在互联网上如雷贯耳，一旦recruiter不是校友，不是本专业，没听说过呢。
relavant course部分不要超过两行。
Professional Experience
终于到了这个最重要的section。首先，工业届的简历是project driven，不是paper driven、fellowship driven或者是course driven，所以不管你是发了paper，做的course project还是怎么着，都要把成果写成一个project的形式。
project我一般是按照跟申请岗位的相关性排序的，有的时候时间线会有点错乱，不过没关系，这说明你换过行业或者工作的方向，准备好你的story，只要能解释清楚你为何转行或者换方向就可以。
每个project写成几个bullet，每个bullet代表这个project的一个步骤，描述你做了什么，用了什么模型算法，甚至什么语言什么包，是为了什么目标，有没有实现这个目标，project的impact是什么
以上所有用data佐证，data scientist的工作之一就是用data来衡量project的impact大小，作为自己的简历，如果简历上一个data都没有，那怎么让人相信你是一个优秀的data scientist呢？就算你不是找ds工作，每个recruiter看一份简历的时间只有5秒钟，数字比文字要抓人很多。
示例1：如果我说我抓取了数据然后清理一下，我不能说I extracted data in SQL and clean the data in R, 我得说 proposed and extracted 50+ features from ~20M products （带有数据量级的具体action）from Redshift and Spark (使用的编程语言名称), applied K-Means （用了什么算法） to cluster data, replaced missing values by average in each cluster （用简略的语言概括action） to improve completeness of dataset （这一步的目的） from 64% to 97% （数据佐证有没有实现目标）。
示例2: 如果我想说我训练了什么模型，达到了什么效果，那我不能说I trained model in xx, 我得说 Built decision tree and linear regression model (模型名称) to estimate the revenue lift （目的） with r-squared of 0.89 （数据佐证有没有实现目标）
总之，万物皆可quantify，所有的project都可以用数据来衡量impact，如果你的目的是亲手实现一个算法，你可以写你的算法复杂度和你算法运行的平均时间，甚至代码的行数，如果你的目的是提升一个算法，你可以写你的准确率上升了多少你的错误率下降了多少，如果你的目的是automation，你可以写你的automation每周节省了多少headcount的多少时间，如果你的目的是data visualization，那你可以说多少customer subscribe了你的dashboard，平均在上面花了多少时间，如果你的目的是参赛，你可以说你参赛的名次，和模型的准确度。不仅每个project，你的project的每个小的步骤，也都可以用同样的方式quantify，目的就是告诉recruiter，虽然你可能看不懂我用了什么算法，但是我做到了我想做的事情。
简历寸土寸金，如果每个bullet的最后一行只占用了不到半行，请想办法增添细节把它凑成一整行或者将近一整行，或者删减到上一行结束，这样就可以多出一行描写其他的project
写project的标准是一个不认识你的内行拿到你的简历就可以自己picture出你在这个project里具体做了什么，模棱两可=自己不清楚，所以一定要多加细节！！！有些细节重复了可以删减，比如说你上一个machine learning的project里面已经说过了你用sk-learn，下一个ml project你就不用再说了，可以加一些别的细节，比如不一样的模型或者算法等等。
出现在project的每一个词/词组你都应该知道它存在的意义，比如是描述你具体的action呢，还是模型算法的名字呢，还是描述目标呢，还是表述结果呢，如果不属于任何一类，那就删掉吧，写简历的具体句式是 do sth (start with a verb描述具体干了啥) in/with xx (模型算法编程语言package的名字) to do xx （目标是啥）with an accuracy of xx (辅助data佐证完成了目标，这个地方可以用其他句式)
一份简历至少要写3-4个project，每个project下面要写3-4个bullet。如果你上课，课上有好多小project，可以把这些小project写成一个project collection合集，就相当于一个大project。project不够的话，可以多上有project的课，也可以去kaggle上找你需要的技能的project。
简历完成后可以对比你申请的job description看看是不是上面提到的所有技能都在project里面提到了，如果没有的话就需要增加细节或者更改project。
其他
paper、得奖、fellowship、teaching除非是真的业界有名或者job description上提到了，否则可以不写，尤其是当你只有一页简历的时候，如果有两页简历，可以提到，不建议花大篇幅写。
skills的部分写上技能的关键字即可，不需要自己打分，毕竟自己打的分数不重要，面试官打的分数才重要lol
简历写完找已经找到你心仪工作的前辈帮忙看看，TA们能找到工作肯定是已经有一份靠谱的简历
正常的new grad简历都改5678版，写简历的时候struggle是常态，你不是一个人
想在业界找工作的同学，建议一入学就开始写简历，这样你就知道你缺少什么project，可以尽快通过各种方法补足
祝大家一切顺利！
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编辑：竹淡刻骨，ma99ie
