破纪录了！根据劳工部昨天公布的最新数据，4月全美就业市场上的岗位空缺高达930万个。这一数字，是自2000年以来招聘需求的最高峰。
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疫情带来的就业寒冬期正在远去，求职者的春天已经到来。对于今后的发展，研究人员表示，这才刚刚揭开复苏的大幕，6月份才是美国经济“满血复活”的关键节点，让我们拭目以待！
需求缺口如此之大，为了能够招揽更多人才，越来越多的公司开始向“不拘一格降人才”的招聘style转变。
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正如《财富杂志》最近的报道所言，岗位空缺带来的巨大招聘压力，迫使企业们不得不想办法广开门路。
以Google、Microsoft、Apple、IBM、EY为首的各大公司纷纷表示：我们不care学历和背景，只以能力和经验论英雄。
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降低学历门槛，无疑为不同背景和教育出身的人打开了一扇大门。但是对于留学生，尤其是New Grad来说，这可并不是什么好事。
就如同近年来美国各大名校纷纷在入学申请中取消SAT等标化成绩要求，但这并不代表录取门槛降低，反而是增加了难度，因为没有标准答案的考试才是最难拿满分的。
缺少了学历背景这一优势，求职者的比拼，那可就要在场外“加时赛”上见真章了。
对于数据科学这一完全开放的领域来说，更是如此。没有标准化测试，也没有固定成体系的知识清单，人们完全可以通过各种渠道进入这个领域。
那么，比起学历背景，想要敲开秋招的第一扇大门，更重要的究竟是什么？数据科学简历究竟如何写，才最能体现优势？
01
Business-oriented Achievements
数据岗尤其看重求职者简历中的Business Impact，即你做的工作能够为公司/项目带来怎样的商业价值。
相比于其他技术岗位，数据科学工作尤其注重与实际业务的结合。因此，求职者是否具备“技术变现”的能力，就尤为重要。
比如，你做的预测和推荐系统是否增加了用户对产品的subscription？增加了多少？你做出的模型是否提高了工作效率？提升了多少？
举个例子：
a.
Bank loan default rate model — improved model’s Precision-Recall AUC from 0.94 to 0.96.
b.
Bank loan default rate model — increased business unit’s annual revenue by 3% ($500K annually) while maintaining constant default rates.
描述同一工作内容，只要转变侧重点就能带来完全不一样的观感。以成果为导向、能够技术、业务两把抓的求职者，才能让面试官眼前一亮。
02
Tech Stack & Keywords
在招聘AI化的今天，大部分公司都已经采用机器筛选简历，最常见的就是Applicant Tracking System（ATS）。
求职者的简历最终能否有缘和HR/面试官相见，取决于简历内容能否通过ATS算法优化。因此，简历关键词就成为求职者survive的重要因素。
在这里，我们罗列了一些ATS系统中数据科学领域的硬技能关键词供大家参考（排名不分先后）：
不过，想要押中关键词，最靠谱的依据还是Job Description（职位介绍）。提高简历与职位的相关性及公司常用技术架构的关联性，才是增加竞争力、顺利拿到面试的法宝。
03
Projects
学历背景之所以能够成为招聘的重要门槛，是因为大家普遍认为：学习经历是求职者基本能力和未来潜力的保障。
如今，随着学历的重要性越来越低，相关项目经验就成为求职者最好的能力自证。这一点，对于New Grad来说更是十分必要。
很多时候，学校里的课程和项目跟工业界需要的技能存在“脱节”。而一个好的、有含金量的个人项目，可以让New Grad接触到很多学校里学不到的重要技能。
此外，追求质比追求量更重要。具备2-3个高质量的项目，远比简历上罗列8-10个中等甚至更差质量的项目要有效果。
看到这里，你脑海里可能还会有无数问号：
道理我都懂，但是——
如果项目经历没有实质impact，怎么办？
我的经历屈指可数，如何根据不同岗位修改？
岗位要求Python但我用其他语言，有关系吗？
…… 
别着急！
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曾先后在Wish和eBay担任
数据科学主管+面试官的Zoil
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Zoil 
  • 前Wish数据科学主管、面试官
  • 前eBay数据分析组负责人
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讲座时间
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内容编辑：荨麻籽
责任编辑：安逗
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