【干货】手把手教你根据JD写intern/entry level简历
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TLDR:
这篇文章主要讨论如何根据Job Description（JD）信息，写出符合岗位描述的简历。这一方法普遍适用于大多数intern/entry level（三年以内经验）的 technical岗位。楼主找的是2024 summer SDE intern，曾有幸给很多其他SDE的小伙伴看过简历，也指导过DS/DA，ML方向的简历修改，收获不少好评。
这一方法主要分为以下几个步骤：确定想要去的岗位的title -> 收集JD -> 提取JD中的关键字 -> 使用gpt/其他人简历连词成句。
1. 确定想要去的岗位的title
有人可能会对此感到疑惑，“为什么还要确定title? SDE intern这个title还不够吗？” SDE intern当然是个title，但它是个大包大揽的title，也许你想找的岗位可能也有其他描述，或者更精准的描述呢？以SDE intern为例，根据我的过往经历，我可以给它加上backend/infrastructure/embedded/c++/graphics等各种修饰词语。对于做其他方向的同学，frontend/fullstack/java/devops/test也是很常见的修饰词，这些修饰词可以帮助我们在下一步，“收集JD"里找到更匹配的岗位。
如何确定想去的title呢？我们可以从最基础的关键词开始，在linkedin jobs 中搜索相关岗位，然后根据搜索到的岗位title和job description的描述，得到自己想去岗位的title的不同可能。
举个例子，我想做machine learning，所以我的搜索关键词从ML engineer开始。
根据搜索出来的结果，我发现AI/ML是一种可能，research intern是一种可能，而computer vision这一条更精准地匹配了我过往的经历。于是我继续用computer vision作为关键词进行搜索。
我又学到了一些title，比如perception，比如SLAM。当然，有些时候我们会发现搜索到的title并不对应我们想找的岗位，那么简单地把它删除就可以了。
2. 收集JD
在上一步结束以后，我们已经得到了一些可能的title，接下来我们要根据这些title收集JD。这一步非常简单，只要把对应的title输入，就可以得到很多JD了。
由于intern/new grad有不少公司是统招而不是组招，我们找到的JD可能会比较笼统。我个人推荐选择3-5年经验的JD进行整理。3-5年经验大多已经是组招，对技能的要求更加细化，适合用来学习。另外3-5年经验大多还是IC岗，不带人，对technical部分要求的占比比较大。
我个人建议收集30份左右方向有差异，不同年限的JD。我们可以先简单地把这些JD粘贴到一个文档，等待下一步处理。
3. 提取JD中的关键词
如果你对想找的方向有概念，那么提取JD中的关键词是非常简单的。如果没有的话，那可以先通过linkedin看看其他目前在做这个岗位的人对自己experience的描述，多看几份就知道什么是关键词了。我选择在文档中标黄关键词，这样比较显眼。当然，我们也可以用一些NLP的工具做关键词的提取，但我个人认为手动标在这里就够用了，也可以在过程中阅读JD描述。
4. 使用gpt/其他人简历连词成句
拿到了关键词，就类似于找到了“得分点”，剩下的就是如何把这些关键词放入项目里了。这一步可以通过给gpt输入合适的prompt来实现。输入的prompt最好包括业务场景和你希望有的句子，每个bullet point依次生成。在生成完毕以后，根据其他人的简历修改自己的描述，连词成句。
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p.s. 我的帖子永远是收藏数>>回复数。有人愿意教我怎么写出能火的帖子吗？我帮你改简历，改到你满意。
补充内容 (2023-12-28 10:17 +08:00):
更新八股文相关：
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这篇文章主要讨论如何根据Job Description（JD）信息，写出符合岗位描述的简历。这一方法普遍适用于大多数intern/entry level（三年以内经验）的 technical岗位。楼主找的是2024 summer SDE intern，曾有幸给很多其他SDE的小伙伴看过简历，也指导过DS/DA，ML方向的简历修改，收获不少好评。
这一方法主要分为以下几个步骤：确定想要去的岗位的title -> 收集JD -> 提取JD中的关键字 -> 使用gpt/其他人简历连词成句。
1. 确定想要去的岗位的title
有人可能会对此感到疑惑，“为什么还要确定title? SDE intern这个title还不够吗？” SDE intern当然是个title，但它是个大包大揽的title，也许你想找的岗位可能也有其他描述，或者更精准的描述呢？以SDE intern为例，根据我的过往经历，我可以给它加上backend/infrastructure/embedded/c++/graphics等各种修饰词语。对于做其他方向的同学，frontend/fullstack/java/devops/test也是很常见的修饰词，这些修饰词可以帮助我们在下一步，“收集JD"里找到更匹配的岗位。
如何确定想去的title呢？我们可以从最基础的关键词开始，在linkedin jobs 中搜索相关岗位，然后根据搜索到的岗位title和job description的描述，得到自己想去岗位的title的不同可能。
举个例子，我想做machine learning，所以我的搜索关键词从ML engineer开始。
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根据搜索出来的结果，我发现AI/ML是一种可能，research intern是一种可能，而computer vision这一条更精准地匹配了我过往的经历。于是我继续用computer vision作为关键词进行搜索。
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2. 收集JD
在上一步结束以后，我们已经得到了一些可能的title，接下来我们要根据这些title收集JD。这一步非常简单，只要把对应的title输入，就可以得到很多JD了。
由于intern/new grad有不少公司是统招而不是组招，我们找到的JD可能会比较笼统。我个人推荐选择3-5年经验的JD进行整理。3-5年经验大多已经是组招，对技能的要求更加细化，适合用来学习。另外3-5年经验大多还是IC岗，不带人，对technical部分要求的占比比较大。
我个人建议收集30份左右方向有差异，不同年限的JD。我们可以先简单地把这些JD粘贴到一个文档，等待下一步处理。
3. 提取JD中的关键词
如果你对想找的方向有概念，那么提取JD中的关键词是非常简单的。如果没有的话，那可以先通过linkedin看看其他目前在做这个岗位的人对自己experience的描述，多看几份就知道什么是关键词了。我选择在文档中标黄关键词，这样比较显眼。当然，我们也可以用一些NLP的工具做关键词的提取，但我个人认为手动标在这里就够用了，也可以在过程中阅读JD描述。
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4. 使用gpt/其他人简历连词成句
拿到了关键词，就类似于找到了“得分点”，剩下的就是如何把这些关键词放入项目里了。这一步可以通过给gpt输入合适的prompt来实现。输入的prompt最好包括业务场景和你希望有的句子，每个bullet point依次生成。在生成完毕以后，根据其他人的简历修改自己的描述，连词成句。
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补充内容 (2023-12-28 10:17 +08:00):
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