Summary для резюме Data Scientist

Автор: Анна Перова. МГУ, факультет психологии 2011, магистр. Опыт в ИТ рекрутменте более 12 лет, в Samsung AI Center, Huawei. Занималась с 0 наймом технических специалистов в Samsung AI Center, наняла в Huawei ряд команд, специалистов и лидеров команд. Нанимаю более 5 лет специалистов и лидеров из областей Data Science, ML, DL, CV, NLP и многих других. Основатель Science, Tech and AI community, Ladies in Tech and AI community (более 1200 человек). Многие мои друзья и клиенты работают в компаниях FAANG (MAANG) в Европе, Азии и США. Консультирую клиентов по обновлению резюме, развитию карьеры в сферах ИТ, Data Science, AI.

Что будет в этой статье:

• Пример успешного Summary для Data Scientist который при обновлении под Ваш опыт, можно использовать как шаблон для Summary в Вашем резюме (такой шаблон уже использовался моими клиентами и друзьями в стартапах в России, Европе и США, компаниях MAANG, кандидаты были приглашены на интервью и получили Job Offer в Amazon, Google и других компаниях)

• Инструкция как написать Summary для своего резюме

• Ответы на часто задаваемые вопросы по Summary

Что такое Summary в резюме?

Summary — это первый блок резюме, который видит работодатель, когда начинает читать резюме.

Summary — это краткое введение, помещаемое в верхней части резюме. Оно описывает краткую, обобщенную информацию о Вас, Вашем опыте работы, описывает профессиональные достижения и навыки.

Это верно, что на резюме будут откликаться и без Summary, но Summary помогает решить целый ряд задач и при текущей ситуации на рынке труда в ИТ-сфере, при поиске работы Remote и c целью Relocation, Summary может играть решающую роль, как при начале коммуникации, так и при обсуждении Job Offer.

Зачем вообще нужно Summary?

1. Summary необходимо так как облегчает работу рекрутера — помогает найти аргументацию, почему именно Ваш опыт может быть полезен компании

2. Summary поможет HR и Лидеру команды — определить грейд, которому соответствуют Ваши знания и опыт работы и уровень зарплаты в Job Offer.

Таким образом Summary может повлиять на:

1. Отклики — количество откликов, фокус именно на Вашем резюме. Часто именно в Summary формулируется ответ на вопрос — нужно ли приглашать этого кандидата на интервью? Почему именно он?

2. Понимание — вашего опыта.

3. Запоминание — часто в Summary указывают что-то, что сильно отличает Вас от других кандидатов. Например, можно указать, что вы победили в соревнованиях Kaggle 10 раз, стали Kaggle Master, защитили PHD по темам, связанным с беспилотниками и так далее, у Вас есть публикации на конференциях ICML, CVPR, ECCV и тд.

4. Job Offer и зарплаты

Как еще можно использовать материалы Summary:

• Материалы Summary использовать можно для рассказа о себе на 1 интервью с рекрутером, при знакомстве

• Для Ваших Cover Letter при первом общении с работодателем

Требования:

Summary — это краткий текст на 4-5 строк в предварительной части резюме. Иногда допускается больше строк, если есть проекты, области профессиональной экспертизы, которые Важно указать.

Принято писать Summary в формальном стиле, в 3 лице, неопределенной форме.

В Summary хранится информация о:

• Образовании

  • Университет

  • Уровень образование ( Masters, Bachelor Degree, PHD и тд)

  • Средний балл, укажите, если у Вас красный диплом

  • PHD — укажите, если защитили диссертацию

  • Если вы обучались в аспирантуре, но не окончили, собираетесь продолжить — пишите что PHD — in process или 3 years of education, plan to continue in future. Лучше этот момент проговаривать с HR консультантом ( важно оставаясь честным, все же сохранить информацию о том, что опыт обучения в аспирантуре есть)

  • Курсы на Coursera и тд — указывать необязательно, но можно, если речь идет о начале карьеры, смене сферы и опыт пока небольшой, а в рамках курсов, вы выполняли практические задания.

• Вашем опыте — в ИТ, программировании, Data Science и тд.

  • Полезно перечислить компании, где Вы работали. Можно указать должности, проекты, области профессиональной деятельности, технологии с которыми приходилось работать.

В Summary важно указать четкие цифры о Вашем опыте:

• Сколько лет опыта в ИТ в целом вы имеете ( некоммерческий опыт так же желательно указать, если опыт работы не очень большой)

• Сколько лет есть в опыте программирования на интересующих работодателя языках — например, Python, C/C++

• Сколько лет опыта в ML/DL Вы имеете

Для Team Leaders, тех, кому интересно развитие в этой области:

• Ваш опыт в управлении командами. Если такой опыт есть, укажите, количество лет, количество специалистов под управлением. Укажите такой опыт, даже если пока управляли только командами-исследователей.

• Вашем Опыте в управлении командами

• Опыт олимпиадного программирования и тд.

Если это еще и научная карьера, карьера в AI, Research:

• Количество публикаций

• Индекс цитирования

Может быть полезно указать:

• Наиболее крупные, сложные проекты ( так как это Summary, можно просто перечислить проекты, или указать проекты, технологии и результат)

• Области профессиональной экспертизы

Что еще можно включить в Summary:

• Спецкурсы, которые вы проходили, особенно когда Вы знаете, что для вакансии подходите неидеально. Можно добавить релевантные профессии спецкурсы, например “анализ данных”, “технологии блокчейн” и так далее.

• Хобби, если они могут быть релевантны профессии или могут указывать, на Ваши спортивные достижения, достижения в искусстве. Хорошо, если хобби и достижения, с ними связанные могут указать на знания, талант, силу воли или просто общие интересы, совпадающие с корпоративной культурой компании.

Например, если кандидат увлекается серфингом, это может здорово импонировать корпоративной культуре компании, где принято поддерживать здоровый образ жизни и занимаются видами спорта, связанными с водой ( пример из реальной жизни)

Всё это довольно трудно поместить в краткий текст, поэтому я бы хотели привести в пример — хороший пример Summary одного из моих клиентов ( данные изменены)

Пример классного Summary для Data Scientist краткая версия

Summary:

MSU graduate (with Honors), PHD 2010. Has 6+ years of programming experience, 4+ years Data Science & Research Experience, 5+ years of Team Leadership of Research team (6+ ppl). Experience: Yandex, Google. Finished 10+ ML research projects. Has 27+ publications, Hirsh Index 10. Has publication at CVPR on AutoML for Face detection 2021.

Пример Summary для Data Scientist подробная версия ( может быть полезна для Summary, интервью в стартапах, в случае, когда резюме — на 2 страницы и Summary содержит всю необходимую информацию)

HSE graduate, Master of Science in Mathematics, 2012*. Has 6+ years of programming experience, 4+ years Data Science & Research Experience, 5+ years of Team Leadership of Research team (6+ ppl). Experience: Yandex, VK, Facebook. finished 10+ ML research projects. Has 15+ publications, Hirsh Index 8. Has publication at ECCV on RL for Face detection 2021.*

Projects in ML: Face Recognition, Face Detection, Diabets prediction, Hand gesture recognition, Brain MRI analysis (3D image and video processing), NLP: words detection, image recognition & NLP etc,

Technical Skills: ML, DL, GANs, GNN, AutoML, RL, Time Series, Graphs Methods, Computer Vision, Face/Pose recognition, NLP, Image/Video Processing, NLP, Berts.

Core projects areas: FinTech, BioInformatics, Medtech etc.

Как написать Summary для своего резюме

Важно сформулировать весь свой общий опыт в кратком изложении, с участием фактов, которые будут использованы для принятия решения о том, стоит ли позвать кандидата на работу, тот ли это кто, нужен команде и компании

Для написания Summary:

1. Возьмите все версии своего резюме, включая старые версии и профиль аккаунта в LinkedIN

2. Найдите те вакансии, которые Вам, действительно, интересны 2-3 ссылки

3. Далее, возьмите за основу пример приведенный в статье. Пример основан на тех деталях которые важны HR и Тех специалистам при оценке резюме кандидата, а так же при определении соответствия резюме — вакансии.

Example1:

MSU graduate (with Honors), PHD 2020. Has 6+ years of programming experience, 4+ years Data Science & Research Experience, 5+ years of Team Leadership of Research team (6+ ppl). Experience: Google, Facebook, finished 10+ ML research projects. Has 27+ publications, Hirsh Index 10. Has publication at CVPR on AutoML for Face detection 2021.

Example2 ( with tech details):

MIPT graduate, PHD 2017. 5+ years of Team Leadership of Research team (6+ ppl), 5+ years of programming experience, 4+ years Data Science & Research Experience.

Experience: Amazon, Facebook, finished 10+ ML research projects. Has 15+ publications, Hirsh Index 12. Has publication at ICML ( NLP, Berts), 2021.

ML Projects: NLP: words detection, image recognition & NLP etc,

Technical Skills: Python, Pytorch, ML, DL, RL, NLP, Berts etc.

Core projects areas: Fintech, Telecom etc.

После того, как Вы написали Summary в соответствии с примером и требованиями — напишите знакомым HR — из международных компаний, крупных компаний, попросите оценить резюме. Так же — попросите оценить его тех, кто проходил в компании FAANG/ MAANG

Здесь важно быть осторожными с оценками. Одного моего знакомого рекрутер Google попросил прислать стандартное не детальное резюме — без Summary. Это ошибка, которая усложнила переговоры.

Здесь Важно знать, что у рекрутера даже в крупной компании не всегда есть достаточная экспертиза и время, чтобы Вам помочь.

Наличие или отсутствие SUMMARY — не является обязательным требованием шаблонов резюме для FAANG. Но по опыту общения с многими друзьями, клиентами кто в итоге получил оффер в российские и международные стартапы, компании такие, как MAANG ( Meta, Amazon, Apple, Netflix, Google — резюме с описанием деталей рассматриваются лучше, и с наличием Summary переговоры по Job Offer становятся легче).

Альтернативный пример: с хорошим Cover Letter, в котором есть элементы Summary, удалось согласовать для клиента на карьерном консультировании оффер на 25000$ выше, чем он предлагался изначально.

Крайне желательно — не доводить до этого этапа, сделать можно хорошее Summary, Сover Letter сразу, и с самого начала вести переговоры о Job Offer когда Вы подготовлены на хорошем уровне.

Таким образом, хорошее резюме с хорошим Summary — это полезный инструмент для начала взаимодействия с компанией, позволяющий презентовать Вашу экспертизу, знания, помочь Вашему резюме выделиться на фоне других, помочь рекрутеру ответить на вопросы:

• Кто вы? В какой области вы эксперт?

• Что вы знаете и умеете?

• Соответствует ли Ваш опыт вакансии?

• Стоит ли позвать вас на интервью?

• Какой грейд и уровень зарплаты Вам предложить?

Часто задаваемые вопросы о Summary (FAQ):

Что еще пишут в Summary специалисты из других областей?

1. Перечисляют завершенные проекты ( количество, названия, содержание проектов, роль в проектах, технологии, результаты)

2. Указывают области профессиональных интересов

3. Области личных интересов, которые могут быть совмещены с работой, соответствуют корпоративной культуре компании.

4. Указывают достижения, награды, победы на соревнованиях и тд.

Можно ли указывать некоммерческий опыт работы в Summary?

Да, можно, иногда даже нужно. Когда кандидату 20-25 лет, опыт в компаниях пока небольшой, но есть опыт программирования еще со школы, хорошие навыки.

В таких случаях можно отдельно указать

• опыт в программировании в целом

• коммерческий опыт

Таким, образов, Вы укажете, как реальный опыт в ИТ, повысите доверие к своим знаниям и навыкам, так и сохраните достоверность данных и понимание Вашего реального опыта со стороны работодателя

Стоит ли в Summary перечислять учебные проекты, проекты в Kaggle?

Да, если опыт работы пока не очень большой, в таких случаях так же желательно — показать разнообразие Вашего опыта. Например, полезно такие соревнования пройти в Kaggle, которые смогут задействовать и навыки в CV, и в NLP, GANs, лучше пройти соревнования от Google, Facebook, результаты представить в Github, привести ссылку в Summary или в контактах резюме.

Если Вам необходима помощь с составлением Summary или резюме, консультация по карьере, есть еще вопросы, со мной можно связаться по Telegram

Telegram: @funcareer Анна Перова