简历，请拿数据说话

看了很多简历，招了很多工程师，谈谈个人筛选简历的一些体会，希望对求职者和面试官都能有所启发和帮助。

第一， 看毕业的学校和专业 。在中国，高考还是能说明一些问题的，能考上好的大学的人，应该不会太笨，个人能力不会太差。再看专业，程序员比较对口的专业是计算机，自动化，电子工程，物理，数学，信息系统，等等。一般来说，好学校的这些专业系毕业的，总体应该还是可以的。这是第一个数据，学校和专业。

第二， 看之前工作的公司和工作时长 。好的公司，业界比较认同的面试要求比较高的公司，他们的招聘应该是比较严格的，比较过硬的，如果能通过这些公司的面试，且能生存比较长的一段时间，那么候选人的能力，工作态度，团队协作，应该还不错。这是第二个数据，公司和工龄。

第三， 看之前做过的项目和角色 。项目是否有难度，项目是否和招聘的职位要求的经验符合，曾经做过类似的项目，能充分利用候选人积累的经验，能避免那些踩过的坑，减少试错的成本。再看角色，是团队的独立贡献者，还是合作者，还是构架师，还是负责人，简历不要只描述项目，要描述清楚自己到底负责哪个模块，模块的挑战在哪，自己怎么完成的，最好能用 LOC 数据来说明自己的工作量。通过工作量，很容易评判一个人对某种语言，某个框架的熟悉程度，而不需要自己说是专家，还是精通，还是熟悉。有些项目，通过大概的用户量和处理数据的数量级，就能大概判断是不是做过大数据，大系统，而不是嘴上说的。对于系统运维，保障的是几个九，有多少服务器，用了哪些工具，哪些系统，就能大概看出水平。对于负责人，管理的团队有多大，从什么规模做成现在这个规模，是怎么招聘的，如何激励员工的，等等。这个时候，请拿数据说话，而不是空空洞洞的描述。第三个数据，工作量化，LOC！

第四， 看有没有可演示的项目和作品 。一个有想法的热爱编程的热爱学习的热爱新技术的程序员，一定会在空闲时间也闲不住，不自觉的会把自己的一些想法用代码变成现实，学习过程中的实践记录下来，对于新技术的动手尝试，哪怕是一个hello world，是一个App，是一个网站，或是一个深度学习算法的应用，等等。这样，阅读简历是就能感受到实实在在的工作，first hand experience。这个比什么都重要。真正面试时，大家可以围绕这些作品讨论，互相切磋。当有产品和代码摆在眼前，直观就能感受产品能力，平时的代码风格，代码质量，做事方式，等等。有一次，见过一个候选人的项目和代码，然后也不用太多别的面试问题，挑一段代码，问一些问题就能大概判断是不是他写的，代码后面的思路，然后基本就能决定是否录用。另外，写的技术博客，文章，会议的演讲，直播，等等，都是很好的展示自己的作品。第四个数据，展示的作品和后面的实现。