如何写一份AI求职简历？

秋招陆续拉开帷幕，你是否开始海投简历，在为简历是否可以通过初筛而发愁？茫茫简历池，如何制作一份亮点突出的AI求职简历, 传达有效信息，在短暂的时间内迅速抓人眼球，向公司正确展现你的优势？今天小编带领大家来了解一份AI求职简历，如何才能具有吸引力且一目了然将优势展现？

1.序言

简历是对个人基本情况、工作经历以及工作技能所作的个人摘要，是求职者通向面试阶段的重要一环。英文关于简历通常有两种说法： Resume 和 Curriculum Vitae（CV）。Resume 通常简单明了地介绍你的教育程度、工作经历以及工作技能，一般比较简洁，不超过两页。而CV通常会详细地列举个人经验和相关技能，尤其是个人学术背景，包括：研究成果、获奖情况、论文列表等细节。因此，CV通常可以看作详细版的Resume。在AI求职中，尤其是算法岗，简历最好按照CV形式进行准备，内容丰富又不失重点，有的放矢将有用信息准确传达。

一份好的简历需要展现两个核心内容：你的能力以及你和求职岗位的匹配程度。这意味着简历需要围绕这个核心进行展开。这也就意味着，简历的内容需要集中在最相关、最令人印象深刻的项目上。如果你为了丰富简历，而呈现过多无关信息，则会分散招聘人员的注意力，适得其反。例如，你目标岗位是一个NLP算法研究岗，那么爱好唱歌、文艺主持并不能展现你的岗位竞争优势，反而浪费了简历的空间，稀释了你的核心优势。

在AI算法岗求职中，一份合格的简历通常需要包括以下6个部分：（1）基本情况、（2）专业技能、（3）研究经历、（4）项目经历、（5）实习经历、（6）获奖情况，实际面试中，可以视个人情况以及岗位需求酌情增删。

2.基本背景

基本背景包括教育经历、主要研究方向、导师以及预计毕业时间。教育经历一般从硕博阶段倒叙写到本科，根据具体情况，可以标注GPA和专业排名。此外，如果有个人主页和github账号，也可以在基本信息里列出，作为补充。这里需要注意的是，基本教育背景在简历中是必需的，不能为了缩减篇幅而省略，对于公司而言，筛选简历，尤其是应届生的简历，第一了解要素便是基本背景。

3.专业技能

专业技能是向公司说明你与岗位需求的匹配程度，一般招聘岗位需求会有具体的专业技能描述，可以根据匹配岗位优先展示你的相关技能，例如编程语言/脚本(C/C++, Python) 以及相关深度学习框架（Pytorch、Tensorflow）等。同时，为了增加竞争力，可以列出一些具有技术含量的技能，如Linux Shell脚本开发。在同时列出多种并行技能时，最好列出每种技能的熟悉程度，例如：

编程语言：掌握Python、熟悉C/C++、了解Linux Shell 脚本；
深度学习框架：掌握Pytorch、熟悉Tensorflow、CUDA。

4.项目与比赛经历

项目与比赛是理论思考与实践结合的最好展现，是工程经验的重要积累。因此，也将是简历筛选的关键参考要素。项目描述通常需要包括项目名称、项目简介、使用的语言和技术，以及最终实现的效果。即，项目描述最好能展现你在整个项目中对问题的思考与洞察力，以直观“可评估”的形式展现项目成果，具体地，可以尝试通过以下描述方法讨论你的项目：

由于项目中存在Y的问题，尝试通过从A、B、C 三个方面解决问题，提出了方案M，将系统性能提升 10%, 并应用到X平台。

此外，如果是比赛经历，可以直接指出比赛名次。值得注意的是，简历中的项目描述最好是你深度参与的项目，且指出你完成的部分，切忌为了丰富简历罗列不属于自己深度参与的项目。

5.科研经历

科研经历最直接的评估方式可以说是论文了。因此，在展示论文列表时，需要注意规范，包含作者、论文名称、期刊（会议）名称以及发表日期，具体地，可以按照谷歌学术的参考文献引用格式列出。同时，当论文有多个合作著者时，可以对自己的名字进行加粗标出。此外，为了更直观向HR和面试官说明文章质量，会议文章可以标出CCF排名，期刊文章可以标出JCR区间、影响因子及引用次数等，举个凯明大神的文章例子，直观感受一下：

[1] He, Kaiming, et al. "Deep residual learning for image recognition." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016.
[2] He, Kaiming, et al. "Deep residual learning for image recognition." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR）. 2016. （视觉领域顶会，CCF A, Google Scholar 引用次数54781）

显然，同样是一篇文章列表，第二个描述更能直接展现文章的质量。当然，对于刚发表的文章没有引用次数，可以不额外列出引用次数。此外，对于在投文章，除了按照如上格式列出之外，需要标明在投状态。

6.实习经历

实习经历的描述首先需要标出实习公司和实习时间，其次与项目描述类似，需要注意以“可评估”方式介绍实习项目、实习内容以及实习产出。此外，最好标出实习时带你的mentor，以增加实习内容的可信度。在当前的AI求职环境中，一份好的实习经历绝对是一个简历加分项，尤其对于本科生和硕士来说，一份具有算法探索性质的实习经历可以视作对科研经历的一个重要补充。

7.获奖情况