专栏名称: 待字闺中
深度分析大数据、深度学习、人工智能等技术,切中实际应用场景,为大家授业解惑。间或,也会介绍国内外相关领域有趣的面试题。
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简历,请拿数据说话

待字闺中  · 公众号  · 程序员  · 2016-11-28 18:19

正文

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。


第五,之前公司的同事的参考意见。还在任职的公司,一般不大好去和现在同事问询。但是,之前的公司的同事,是可以去参考意见的。一般之前去问候选人给的reference打电话询问是用处不大的,因为大家心知肚明,预先都是打好招呼的。好的稍微有些辛苦的做法是,看看朋友圈,或是朋友的朋友中,是否有认识或是曾同事候选人的人,然后通过询问这些人,去侧面了解,这种情况下,得到的信息会比较真实,真正具有参考价值。第五个数据,真实的口碑。


现在很多的简历都是描述性的,希望以后越来越多的人会将自己的简历数据化,量化,这样,对候选人有一个定量的评测,增大职场命中的概率。对面试官无论是筛选简历,还是评估能力,都是数据说话,而不是光凭感觉。


总之,简历,拿数据说话!双赢!