【找工作资料】英文简历的几种常见形式

本文介绍了英语简历的三种主要形式:以学历为主的简历、以经历为主的简历和以职能为主的简历,帮助求职者根据个人具体情况灵活设计简历。
 

英语简历并无固定不变的单一形式,应聘者完全可以根据个人的具体情况来确定采用何种形式,灵活设计。一般来说,根据个人经历的不同侧重点,可以选用以下三种形式:

  (1)以学历为主的简历 basic resume  这种形式适应于应届毕业生或中学毕业后仍在待业的求职人员,因为没有工作经历,所以把重点放在学业上,从最高学历往下写。

  在basic resume中,一般包括下列元素:

  a. personal date(个人资料):name(姓名)、address(通讯地址)、postal code(邮政编码)、phone number(电话号码)、birthdate(出生日期)、birthplace(出生地点)、sex(性别)、height(身高)、weight(体重)、health(健康状况)、date of availability(可到职日期)、number of identification card(身份证号码)。因为是应届毕业生或中学毕业不久,一般没有结婚,因而可省略marital status(婚姻状况)和children(儿女情况)两项。当然,如果是研究生毕业已婚,则应写明。

  b. job/career objective(应聘职位)。

  c. education(学历):就读学校及系科的名称、学位、始止时间和应聘职位相关的课程与成绩、社会实践、课外活动、奖励等都应一一列出。

  d. special skill(特别技能)。

  e. hobbies/interests(业余爱好)。如果在学历项目的课外活动中已经注明,此项则不必重复。

  (2)以经历为主的简历 chronological resume

  以这种形式出现的英语简历,往往侧重于工作经历,把同应聘职位有关的经历和业绩按时间顺序书写出来,把工作经历放在学历之前。经历和学历的时间顺序均是由近至远。

  毫无疑问,这种形式的英语简历适合于有工作经验的求职人员。

  在chronological resume中,通常包括以下元素:

  a. personal date(个人资料)。具体内容同以学历为主的简历相同,不过,因为你参加工作多年,已进入结婚年龄,所以不管你是否结婚,都应注明婚姻状况和儿女情况。

  b. job/career objective(应聘职位)。

  c. work experience(工作经历)。务必写明自己在每个工作单位的职位、职责和业绩以及工作起止时间。

  d. education(学历):因为你已工作多年,雇主重点考虑你的工作经验是否能胜任你所应聘的职位,所以学历只是一个参考的因素,因而不必象以学历为主的简历那样写得详细,只需注明你就读的校系名称、始止时间和学位即可。

  e. technical qualifications and special skills(技术资格和特别技能)。

  f. scientific research achievements(科研成果)。

  (3)以职能为主的简历 functional resume

  这种形式的英语简历,也是突出工作经历,因而所含元素和以经历为主的简历相同。以经历为主的简历和以职能为主的简历的根本差别在于:以经历为主的简历是按时间顺序来排列工作经历,而以职能为主的简历则按工作职能或性质来概括工作经历,并无时间上的连贯性,旨在强调某些特定的工作能力和适应程度。比方说,你曾经在两个不同的工作单位担任相同的职务或负责相同的业务,便可归纳在一个项目之中。


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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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