资深猎头眼中的优质简历是如何炼成的?

猎头公司如何筛选中高级人才的简历?优质简历需具备名校背景、知名企业高职位经历、较高稳定率等特点。本文详细解析了优质简历的构成要素及其重要性。
猎头公司是专门为企业猎讯中高级人才的,每天看的简历从几十份到上百份,由于猎头顾问大多是hr出身或是具有一定管理背景,“眼毒”自然就不奇怪了。那么什么样的简历能入猎头的法眼呢?听听猎头老刘的看法。

首先看看通常情况下的优质简历公式。优质简历=名校高学历+行业背景+名企高职位+较高稳定率+年富力强

第一、现在仕途要讲出身,其实一些企业也瞒讲的。很多企业特别是跨国公司很崇尚名牌大学的背景,尤其是企业的老板或是高层有名牌学府毕业的,他们就更有这个倾向了。
对于通常的思维逻辑来说,名牌学府门槛较高,能进入名牌大学的自然是高人一筹。知名企业也是相同的逻辑推断,能进入至知名企业本身就是一种资格认证,能在里面任高职位,并且有较高的稳定性,说明其才干和业绩得到认可,对企业有一定忠诚度。

第二、知名企业里面有先进的管理理念、规范的管理模式、成熟和创新的经营模式、优秀的企业文化等,在知名企业里面接触的资源和人脉是一般企业里面不能比的,这也是用人企业比较看重的。

第三、学历方面对于高管来说一般是本科起步,硕士优先,但有的企业要求至少是硕士。如果是大专学历,建议马上专升本。虽然企业用的是人才的实际能力,但本科以下肯定是不带玩了,也许企业会认为你的学历会影响企业形象呢。
对于博士和博士后,除非是特殊的行业和岗位,在一些人的眼里不但不能加分,还可能要减分。
另外,不要在简历里过多表现你的教育背景、培训背景和各种职业资格证书的取得。毕竟,用人单位用的是你的实际工作能力、管理能力、经验技能、理念、综合素质和资源。学历只能说明你学了多少知识、学到什么程度。

第四、用人企业对行业的相关性要求比较高,比如猎头职位是地产营销总监,那么如果最近几个任职公司不是地产行业的,就很可能被pass了。
不少人对行业相关度不以为然,他们认为有才干的人无论做哪个行业和产品都是出类拔萃的,国家领导人部委至今掉换,从地方大员到部委大员的不是很多吗。但是在企业里是不一样的,按照惯性的思维逻辑,有行业背景的,比没有的就是有资源优势、经验优势和管理优势的。

第五、对于稳定率,目前和10年前的理解是不一样的。现在2年就算过关,3年就算稳定了。一年换一个单位甚至几个单位的简历绝对属于垃圾简历。
也不是在一家企业的时间越长越好,如果一个人在一家企业同一职位5年以上没有升迁,会被理解为或是安于现状、不思进取,或是靠老资格,要不就是凭借老板的关系。当然,如果是从基层、到中层再到高层,一步一个脚印走上来的,是不错的。
因此,高管选择企业时要谨慎些,要对企业的背景、老板的情况、产品的前景等有一个比较充分的了解,绝不能仅仅看薪酬,不要因为企业的因素,造成流动率高的现实。

第六、如果外语好的话,很多时候是可以加分的,特别是对外企,或是有外企客户的企业来说。很多人其它方面都不错,就是外语不行,这就非常可惜了。有时候,外语对于经理人的身价有倍增的作用,而且,机会也更多些。因此大家平时还是要把外语捡起来。

第七、要年富力强,一般高管的黄金年龄段是35-45岁之间。当然有些职位例外,比如营销策划类、研发设计类等。如果超过50岁,企业考虑的可能性就不高了。特别是对于工作强度比较大和工程类职位来说更是如此。

第八、不要过多介绍你的企业,特别是知名企业。对于不很知名的企业只介绍企业的行业、产品、规模等就可以了,一般不超过三行,介绍过多,会給人以只能靠企业的规模和知名度来提升个人形象和水平的印象。

第九、不要写出叙事性的简历。简历就要条理清晰,重点突出。除个人基本信息外,要写上工作经历、教育背景和自我评价。工作经历中,要有工作单位全称、起止年月、企业简介、职位、汇报对象、直接下属人数、职责、业绩等。不要写出叙事体的作文。简历一般不要超过三页。

第十、公司名称要具体明确。有些简历里的公司名称写着某某公司。如果是目前在职的一个单位还可以理解,如果是所有的单位都如此,就会得到不好的理解了。

本文转自
http://huyoo.blog.techweb.com.cn/archives/2007/200786151253.shtml
数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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