技术人如何写简历？(文末有福利）

Posted 2023-05-26 Android茶话会

前言

笔者在滴滴、阿里和字节时候也面试了不少人，看过形形色色的简历没有上百也有大几十份了。校招季也快到了，这里总结自身经验聊一下

1. 技术人的简历如何去写
2. 面试官是怎么样从一份简历去开展后续的面试

简历的作用

简历是你向一家公司求职的“敲门砖”，决定着给面试官带来的第一印象。好的简历仿佛会说话般已经透露出求职者的实力满满与众不同，赢得一个良好的第一印象，就算发挥欠佳也能让面试官思考下要不要再给一次机会。当然发挥的好的话更是在验证"你是个牛皮的应聘者"这个第一印象，后面面试往往会更加顺利，因此不要低估简历带来良好第一印象的作用。

如何写出一份好简历

那么如何写好一份好的简历呢？简历其实是求职者用来向意向公司传递 自己是符合应聘岗位的， 项目或者说相关经验(比赛、科研等)是最好的佐证，那么这块肯定是重点 。 一份简历主要有有以下几个部分组成

1. 个人信息介绍(一定要求求职岗位)
2. 教育背景
3. 实习/工作经历
4. 项目介绍 (详细)
5. 个人技能

相信我们高中语文都学习过 文章需要“详略得当”，简历也是如此主要还是在项目介绍这个重点环节上，我们先从项目经验介绍说起

项目介绍

一、要体现能力，不要罗列经历
其实面试官最关注的不是你经历过什么，而是在这些经历的背后你所展现出来的能力和潜力，项目经历一定是面试官比较关心的部分，面试中一定会细问的，所以不要啰嗦，挑牛逼的、有意思的东西写，并且自己能讲明白的。只流水账式的介绍自己做什么是绝大多数简历的通病，是大忌。

1. 项目介绍

简单介绍下项目背景和自己负责哪个部分。
主要让HR或者面试官，对你的项目有个大致了解，只是哪块是你熟悉的，才能更好的问你擅长的部分，不然面试官问了自己不熟悉的部分后面再解释很容易留下不好的印象
常用模版：

本项目主要是目标是实现xxx，主要涉及xx技术栈，我主要负责xx部分

2. 个人工作内容

主要是突出个人能力(解决难点、方案设计等)，以及重点成果，可以有数字量化。
这块能让就是八仙过海各显神通了，显示自己能力强的地方。写清楚项目中个人负责的内容，主要思路是 自己在负责这块子项的过程中，遇到哪些问题，使用了什么技术栈或者设计了什么一个方案，解决了什么样的一些问题，最终取得了什么样的成果。这里的技术亮点要是跟招聘要求匹配那当然是加分项的
一些方法论 ：STAR原则
S：sution 情形
T: task 任务
A: action 行动
R: result 结果
常用模板实例

项目简介：实现输入法动画键盘支持，拓展皮肤多样性
我的职责：
• 动画sdk支持：在复用动画的任务中与相关皮肤设计师沟通需要支持的动画能力，设计相关的动画协议，实现键盘视图动画框架，并封装成sdk，形成标准，复用其他场景
• 方案设计：在xxx 复杂动画设计的任务中 使用Android属性动画，主导设计相关技术方案：包括对皮肤相关协议解析转化完成基础动画、复合动画、分组动画等，并形成技术文档3篇，在组内进行技术分享
• 性能优化：在按钮交互优化任务中，区分背景动画和按键动画，其中背景动画使用SurfaceView在后台线程中进行动画绘制，保证按键响应效率，提升用户体验，优化前后响应效率提升12%

其他的技术项目也是这样，挑选有代表性的项目 突出重点全方位展示自己。
二、不可过度包装，弄虚作假
上面讲了如何写，这里得提一下，写出的内容，一定要是自己能够把握住的。有的同学可能觉得自己做的不够亮点，把项目中别人的部分说成自己的，如果你确实吃透的项目中的精华倒也可以，否则就是给自己挖坑了。通常面试官肯定会顺着项目不断去深挖，了解具体的工作内容和产出，并且会追问你在项目中的思考和收获，要是被面试官发现 有弄虚作假的嫌疑，那就是涉及到诚信问题，大概率是要凉凉的。
常见的项目问题：

• 你负责了那个模块，这个模块的难点是什么如何解决的？
• 有什么印象深的问题 讨论一下
• 你在这个项目中解决最复杂的问题是什么
• xxx地方换成 xxx技术方案可不可行，你是如何权衡这两个方案的利弊

三、针对企业的需求 突出你的技能
项目是最能展示自己与当前岗位的匹配程度，不同的岗位其实在水平差不多时候，往往更加优先选择自己匹配的技能。我们能在应聘时，需要看到岗位背后的能力要求和倾向，需要针对不同的岗位调整自己的简历，比如面试阿里闲鱼，那么你得提现出你的flutter比较熟悉;飞书的话，如果能看到你有IM相关经验那是更好的，要求kotlin 那得体现自己熟悉掌握该项技能，这样往往能给自己带来一些先发优势。

其他注意点

1. 个人信息信息

这里主打一个言简意赅，主要是自己的联系方式、求职意向，要是有博客、github也可以放一放，也能体现自己对技术的追求 （简历模板见文后）

2. 简历格式

一般建议pdf，不容易在不同电脑上产生格式问题。通常是doc写完，排版好，导出为pdf，姓名-xxx大学-岗位.pdf

3. 自我评价

这个部分其实没啥太大意义，面试官会有他自己的面试评价，而且有点鸡肋，评价的太好，有自吹自擂之嫌，写的不好，又显得不够自信

4. 关于 了解、熟悉和精通

了解：仅仅使用过，知道有这么个东西
熟悉：大量实践过，了解其中原理，遇到相关复杂问题能有自己的解法
精通：深入了解过原理以及源码、大量复杂实践、能够指导他人
按照这个标准去写，大多数熟悉即可，写精通 容易拉仇恨除非你真的在这块比较擅长。

面试官如何通过简历展开后续的面试

面试其实是“淘金”过程，旨在发现应聘者的亮点，以及跟当前的岗位匹配度是否合适。面试交流过程其实也是模拟日常的工作沟通，在这个过程也能看出面试者是不是一个聪明人，即能不能抓住问题的要点，回答问题不是简明扼要直击重点，是不是一个情绪稳定热爱技术的人。
在筛选完简历之后，主要是是根据简历中项目的涉及到的技术背景，去做技术信息搜集，以便在面试者熟悉的地方发问，其实我更加喜欢问面试者认为"擅长"的，先进行深度挖掘，再进行广度挖掘，看看能不能找到亮点，这样的面试还算是相对比较客观，如果面试者在自己简历中体现的擅长领域都不能很好的表现，简历之外的其实不抱希望。
基本的套路是这样的：
了解背景 -> 了解你的方案 -> 深挖方案 -> 广度探索业内有哪些方案->相关框架及原理
比如Android面试中经常提到的卡顿优化，

1. 那么先看看你是如何做卡顿优化这个【事情】

主要看做事是不是有章法，是不是先定指标，如何测试指标、优化前后的对比，最后取得什么效果。其实我们工作中往往是结果导向，低阶的可能局限在做事细节比如使用什么x2c技术解决复杂UI渲染耗时这些细节，只顾埋头拉车，高阶的就需要 抬头看路，这样才能带领团队去做事情，段位在这一问就能看出来

2. 具体如何优化方案

需要针对简历项目方案进行深挖，这里主要就是技术实力的考察了。比如view卡顿，使用了surfaceView
那么就会围绕了surfaceView在该场景如何能提高效率，不可避免发散到Android的渲染体系，一步步往下，都是顺着你说出的场景、名词往下顺藤摸瓜，不是你背背面试题就能搞定的。挖到底或者答不上来了，基本知道深度在哪了，那再回溯一下，这里不使用surfaceView，给出准备的另外一个方案试着去发散，或者在检测卡顿上另辟一个话题开始聊。
不过通常在开始时候是会问一些八股文开开胃，可以理解为预热，不过要是八股文不熟练确实也是个减分项，相当于送分题没拿全，那就看项目聊得咋样了。通常在一面时候 基本以八股算法题为主，看看基础是不是扎实，二面开始偏重项目深度挖掘，目前市面上八股文确实多，不过还是得做好手中项目，深度和广度结合还是得靠真才实学。

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一起进步，祝大家工作顺利~

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不懂面试官想要哪种数据分析师，简历写的再好也没用！文末有福利

今天的内容非常干，不管有没有在找工作，我都建议你学习和收藏。还整理了一份大厂数据分析面经合集，需要的朋友可以到文末领取。

作为一名在数据行业摸爬滚打了十余年的老人，我面试过很多人，也参加过一些面试。所以在数据分析求职这块，我还算是有些经验，了解业内的用人需求情况。不过之前只零零散散地回答过一些相关的问题，这次赶上金九银十的招聘季，我就系统地整理了一套数据分析求职指南。

下面我会从以上三个方面来聊聊在求职数据分析岗位时应如何准备，以及数分面试时的常见套路，希望能给大家一些帮助。如果觉得老李这篇文章对你有帮助，别忘了点个赞。

一、数据岗位的简历怎么写？
数据岗的简历主要分为以下几个模块

1、基本信息

挑重点信息写，用正式的照片，花点钱去拍个最美证件照不亏，千万别整个自拍就往简历上放；

学历方面，一定要实打实地写，可以把最高学历放第一位，但别刻意隐藏弱势学历。我见过有些专升本、或者硕士学历的候选人可能觉得自己第一学历没有优势，就没写，这样一不诚实，二给人不自信的印象。这种情况就算面试过了，HR在发offer环节或者入职审核环节都会严格审查，发现之后很可能就会淘汰。

2、技能

作为数据分析师，大家多少都会一些工具，但每个公司重点要求的分析工具和能力不一样，比如很多国企喜欢用FineBI，外企则喜欢用Tableau，再比如业务方向的分析师会SQL、BI、基础的Python就可以，但技术方向的得会机器学习模型，所以在写技能时，一定要根据你投递的公司岗位要求来写，岗位要求里提到的往前放。

这里多说一句，除非水平确实强，有证书，否则不要随便在简历里写“精通”二字，不知道其他面试官会不会这样，反正我看到精通二字的时候，就喜欢重点考察，在我看来，大部分面试者给我的回答反馈，达不到我认为的精通水平。推荐按照水平写掌握、熟悉、了解会比较安全。

3、工作经验

岗位对口的：

数据岗位的细分方向很多，工作经验首先要往你投递岗位的要求上去靠，需要体现出自己所做的职责范围、工作内容以及在职期间取得的工作成果，尽量使用总结性的语言，重要和细节的项目内容，可以放到项目经验里进行重点描述。

建议使用STAR法则进行描述，情境(situation)、任务（task）、行动(action)、结果(result)，划重点：工作成果能量化就量化！

岗位不对口的：

尽量挖掘你之前的岗位中利用数据、分析数据的内容，或者能够体现你分析思维和逻辑思维的内容。

比如运营转数分，可以重点强调一下你从事运营岗位时，怎么通过分析、通过了哪些分析手段最后促成了运营目标的达成。

这里也分享一下大厂数据分析师赵小洛曾经总结过的一份正反面示范，写得很不错，给大家进行参考：

错误示范：x

负责分析指标异常的原因，多维度拆解，并反馈给业务方；

写了xx个底层hive表，搭建了xx个数据可视化看版；

分析xx数据，得出xx策略；

正确示范：√

核心指标异动分析：(行动)对每日核心数据进行监测分析，在平日核心数据的异常波动的专项分析中提炼出可沉淀的(效率提升)固化分析框架，搭建智能数据监控体系，(结果)大幅降低了异常问题定位的时间成本，及时了解指标异动原因，并反馈推动，提升信息获取效率；

专项策略输出：(目标)以用户拉新和促活为目标，深度参与业务策略设计。(分析方法)基于多元线性回归、用户行为漏斗分析、决策树等建模分析方法，拆分量化用户各行为价值，挖掘促进用户价值的关键行为，寻找业务提升潜力。(结果)并输出业务洞察，协同产品、运营和技术团队设计业务策略并推动落地，达成了xx；

4、项目经历

简历中放2-3个重点项目经历为佳，尽可能是你主导或者主要参与的，时间跨度长、涉及人员部门多、能够充分体现你各项能力的项目，比如常见的有指标体系搭建项目、xx专题分析项目，写项目经历的时候要注意以下4点：

项目描述不是说废话，而是用简短的几句话证明你有某方面的能力。依旧可以遵循上方的STAR原则，比如通过XXX方法、解决了XXX问题，获得了XXX样的效果；或者为了xx目标，通过分析xx，搭建了xx，优化提升了某指标的xx%
适当的给面试你的人挖坑。简历的核心作用是“争取到面试机会”，不要把自己的底牌都放在简历里，适当的挖坑，引导面试官问你擅长的问题。重点展示项目的成果数据，但是具体是如何做的，等到面试时再详细说。
如果有能够脱敏对外的项目成果，最好能放到简历里。比如你做过分析报告、可视化看板，可以脱敏整理成链接放到简历中，搞数据的一看是蓝色还有下划线，就默认知道是超链接，证明你确实做了，而不是糊弄他。
不要去抄袭别人的项目或者编项目！我们面试官问点细节的内容就有可能露馅，当然如果你真能糊弄过去，也是你的本事。
3个注意的点：

以上模块，除了基本信息，其他都可以调换顺序，机灵点，把自己最有优势的地方放在最显眼的地方，优点和工作产出，该加粗就加粗；
数据岗的简历和其他岗位简历结构差不多，直接套用网上的模板进行编辑即可，我本人喜欢简洁的的简历，能清楚看到各个模块的内容；
作为数据从业者，写简历一定要严谨，我在看简历时，如果看到错别字，这位候选人我直接不予考虑；
二、数据分析的面试会问哪些问题？
在数据分析师岗位的面试中，面试的问题一般来说可以分为五个方面：常规面试问题、分析工具问题、分析思维问题、学习能力问题和案例验证问题。

1、常规面试问题

一般就是针对简历上的信息问一问，个人的基本情况，对岗位的认知，项目经历陈述等等。在回答项目经历相关的问题时，一定要回答到点子上，很多应聘者的简历中写了各种各样的项目经历，但面试官一问，发现说的东西和数据分析相关的内容很少，基本是在数据统计、数据整理、数据表格的输出这样一个阶段。

以前有个应聘者在项目经历里写了这样一句话：“负责项目整个过程的数据分析并定期输出分析报告”，当时我就根据这句问他“你能详细阐述下你的分析报告中包括哪些内容吗，你的报告有脱敏版本可以给我看的吗？”结果发现他所谓的分析报告，其实就是基本的数据统计和数据堆积，连发现问题和导致原因都没有达到。

从面试官的角度，我问这个问题首先是想看看他的这个“分析报告”属于哪个层次，真实性有多少，其次也是想给他一个展示能力的机会。所以，面试当中有成果的展示是最具说服力的。

2、分析工具问题

面试数据分析岗位，工具的考察肯定是少不了的，以Excel为例，如果你重点写了Excel，那面试官就可能会问“常用的函数”、你用过最复杂的函数嵌套解决什么问题”、切片器、超级透视表等等问题，几个问题下来，基本就能知道你的Excel能力在哪个水平。

并且也不排除现场让你操作工具的情况，有次我隔壁部门招一位BI分析师，需要熟练使用FineBI，正式面试前就进行了一场笔试，现场给了一份数据，让候选人在一个小时内基于这份数据用FineBI做一份数据看板。最后面试时会根据你做的东西考察你的工具操作、数据处理、分析思路等能力。

3、分析思维问题

分析思维考察，同样是数据分析师的必备，也是薪水差异最主要的地方。思维考察，一般会贯穿整个面试过程，通过应聘者回答问题的思维条理性、完整性、清晰性等考察，当然也会抛出1-2个案例来，看看应聘者的应试能力。

比如指标异动问题：“x产品的x项指标下降了x%，你会怎么分析？”，或者一些常见的分析需求场景”某业务部门在上周结束了为期一周的大促，你会怎么进行评估?”

之前我们的数据分析群里也会不定期组织大家进行这类的讨论，分享一些之前讨论的内容：

某电商APP上个月的交易总额下降了20%，该怎么分析？来看优秀回答

如何高质量分析一场促销活动的效果？

4、学习能力

这是是不论面试什么岗位都要具备的，一般面试官会问问应聘者在平时的工作过程中进行了哪些自我充电，主要考察的应聘者是不是擅长学习以及学习什么方面的知识。

5、案例验证问题

除了上面的系列问题之外，部分企业还会有一个案例考察的环节。

对初级数据分析师，一般考察的是excel工具知识，包括函数、透视表、图表、基础的数据分析解读等，主要考察应聘者的抗压能力、数据敏感度、是否仔细等。

对有经验的数据分析师，一般考察重点会放在分析思维方面，会给一些实际的案例题，比如评估一个某个产品的市场规模，演练一下一个项目的看能不能达到盈利，你的切入框架是什么样子的？

如果应聘者没有策略性偏向或者熟练的分析思维，一般都达不到希望的要求。这个环节综合考察应聘者的工具应用能力、分析思维能力、图表制作能力、问题挖掘能力、可行性方案能力

三、作为面试官，我最关注什么？
1、硬技能

岗位介绍上我写明需要掌握的技能，候选人必须要能熟练使用，虽然“我不太会，但我可以学”这种话听起来确实很真诚，但是竞争是激烈的，我希望求职者进到公司后能快速进入到工作状态，除非候选人有特别打动我的地方，能让我愿意花时间去培养。
此外，统计学也是我特别看重的一个技能，我一直认为统计学是数据分析的基础，假设检验、回归分析等要了解，我面试也喜欢问点相关问题。
除了分析工具，PPT做的好在我这里也非常加分
2、软实力

软实力方面我重点会看以下几点。

经验对口

这是我第一考虑的。比如我的岗位要求里有搭建指标体系这一项，那么有过指标体系搭建经验的候选人一定更有优势；

业务思维

这里看中的是行业和业务理解。我老东家是干零售的，所以我当时在招聘分析师时会希望候选人有零售行业的工作经验，起码你要熟悉零售行业“人货场”这套流程体系。

逻辑分析思维

当扔完一个问题后，我会重点关注候选人的反应，我更青睐接受完问题会思考30秒-1分钟，在纸上简单列好回答框架的人，这种候选人给出来的回答，通常不会太差；

沟通能力

这是数据分析师的重要能力之一，毕竟经常要跟业务人员沟通需求，所以沟通时自信大方、能合理坚持自己观点，在我看来是很加分的行为。

以上，就是我这么些年的经验总结，希望能够帮到各位。

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