如何让你的简历脱颖而出

本文分享了在IT行业中如何使简历脱颖而出的四个关键点:列出博客地址、提供GitHub链接、展示阅读记录、翻译文章及出版书籍。这些方法有助于突出个人能力、学习态度和专业知识,从而在激烈的求职市场中获得优势。

2014-02-24 13:55 黄博文@无敌北瓜 博客园 字号: T | T
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IT行业的招聘是个怪圈。企业缺人,很难招到合适的人才;程序员想要工作,找到理想的工作却不易。企业的要求应聘者达不到,应聘者的期望企业却无法满足。好工作职位不多,应聘者却于过江之鲫。

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    年后的2、3月份是每年换工作的高峰期。可能很多人在过年以前早都萌生了换工作的想法。过年时在亲朋好友的刺激下,更坚定了这个想法。年终奖既已到手,对前公司的最后一丝留恋也随之逝去。在各大招聘网上更新自己的简历,主动和猎头联系让其帮忙物色,新一轮大潮已经开始。

    IT行业的招聘是个怪圈。企业缺人,很难招到合适的人才;程序员想要工作,找到理想的工作却不易。企业的要求应聘者达不到,应聘者的期望企业却无法满足。好工作职位不多,应聘者却于过江之鲫。

    如果你是个大牛,那么恭喜你,不是你找工作,而是工作找你。如果你自认为是一个屌丝,那么在找工作的时候只能自求多福。如果你自认为自己是个小牛,只是苦于没有伯乐发现你,那就要看看你准备了那些东西来博得眼球。在当今在是个阿猫阿狗都敢在简历上写上精通XX,熟悉XX的时代,如何让自己的简历能够第一时间博得HR的芳心,顺利进行面试的环节,甚至通过面试最终环节,升职加薪,当上总经理,出任CEO,赢取白富美,走上人生巅峰那?

    笔者在IT行业已经呆了5年多,时间不算长也不算短。期间有很多面试和被面试的经历。随着工作年限的增加,如何能够让自己的简历更加出色,是我一直在思考的问题。结合自己最近的面试经验和从HR那里得到的情报,我发现如果能在简历上列下以下东西,绝对会让你的简历立马脱颖而出。

    1. 在简历中列出自己的博客地址。IT行业是个很特别的行业,似乎没有其他行业能够像IT行业这样能够从网络中学到几乎所有专业所需的知识。如何能展示出自己学习到的知识,证明自己肚里有货,博客无疑是一个既用不了多少成本,却能给自己带来丰厚回报的手段。关于写博客的好处我已不想累述。在简历中列出你的博客地址,会让HR直观的感受到你的积极主动、热爱学习的态度,无疑会给你加分不少。

    2. 给出自己在GitHub上的链接。当2008年GitHub横空出世时,用户轻而易举就超过了10万人。现在就连我那学校里的研究生师弟、师妹都开始使用GitHub,Social coding势不可挡。饭店应聘厨子都要试菜,公司招聘程序员当然希望能够看到应征者的程序作品。到底应征者能不能满足要求,在他的Github上随便查阅几次check in历史便可快速判定。你的项目有没有自动构建脚本?有没有单元测试?有没有自动化功能测试?你的代码是否clean?命名是否合理?应用了那些设计模式?使用了那些语言的特性?如果你真的有货,那么就不用和招聘方多费口舌,直接看以前写过的代码吧,那上面啥都有。

    3. 列出自己的豆瓣读书记录。网络虽然是IT行业萃取知识的最大途径,但是我们仍不能忽略书籍的力量。读一本好书远远胜过你在网上读100篇文章。网络资源的特点是碎片化、细节化。这样的知识大而全,没有脉络,读者往往捡了芝麻,丢了西瓜。而一本好书能够有效的将你学到的知识串联起来,形成体系。去年自己计划全年读30本书,后来读了将近20本,感觉收获巨大。应征者的读书记录也能在一定程度上反映出应征者的能力水平。如果能够再花时间写一些读书笔记那更再好不过了。

    4. 列出自己的翻译的文章、书籍,甚至出版自己的技术书籍。如果身为一个IT工程师,英文不行,那么你注定成为不了一个牛逼的工程师。练好英文,会给自己打开一扇大门,就像一条鱼从湖里游到了海里。自己在学习到第一手知识之余,将其翻译为中文,造福国内其他的程序员,百利而无一害。这也能让你的简历增色不少。翻译的文章多了,会有编辑找你翻译书籍,甚至自己出书也不无可能。

    以上四点足以让你在众多千篇一律的”精通XX,熟悉XX”的简历中脱颖而出。但是以上四点有个共同的特点,就是需要积累,需要坚持,这样才有实质的内容。这需要你好好的经营,短则一年,长则整个职业生涯。

    从现在开始,坚持每周至少写一篇技术文章,一年就有50多篇。给自己定一个目标,一个月读2本书,那么一年就有24本。注册一个GitHub账号,将自己平时做练习的代码、做的小项目放上去,争取一年有超过200次提交。英文不行的开始学习英文,至少达到阅读技术文章无压力,一年的时间也够了吧,每个月翻译一篇自己喜欢的技术文章,一年也有12篇。

    这样子坚持一年,就算一年前是个屌丝,现在你一定有底气说自己这一年来绝非一事无成。相信你应聘工作的时候会多份从容,少分自卑。如果一年时间你都坚持不下来,那么你就就要扪心自问究竟你比别人强在哪里?凭什么要求面试者多给你机会?

    贫者愈贫,富者愈富,是马太效应在经济界的直白阐述。其实在IT届也可以应用马太效应,即知识丰富的人随着时间推移会越来越出色,得到机会更多,而平庸的人会越来越平庸,最后泯然众人。我毕业2年后才开始如饥似渴的学习知识,现在毕业不到5年,已经感受到了马太效应的力量。

    现在是今年的招聘高峰期,还未找到理想工作的同仁不要气馁,厚积薄发一年,绝对会有惊喜。

    原文链接:http://www.cnblogs.com/huang0925

    内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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