上一篇提到提高履歷回應率的基礎——「造樣造句」與「量化成就」,有些夥伴說要更細節的操作步驟,這邊來提供給大家。
求職的第一步就是撰寫一份能吸引 Recruiter 目光的履歷,這往往是進入下一階段的關鍵。正如前面提到的,從量化求職的角度來看,一份能拿到正面回應的履歷就是「好」履歷。本篇將重點介紹兩個實戰技法——「造樣造句」和「量化成就」,幫助你具體操作,提升履歷的正面回應率。
在進入具體技巧之前,先來了解一下 ATS(Applicant Tracking System,申請者追蹤系統)的運作方式。ATS 是許多公司用來管理求職者資料的軟體,它可以自動篩選、排序和管理大量的履歷。ATS 通常會根據關鍵字、技能和經驗等因素,來篩選出最符合職缺要求的候選人。
關鍵字篩選:ATS 會掃描你的履歷,尋找與職缺敘述(JD)中的關鍵字匹配的部分。如果你的履歷包含了足夠多的關鍵字,系統就會認為你的資格與職缺相符,將你的履歷推薦給 Recruiter。
排名打分:某些 ATS 系統會對履歷進行打分,根據關鍵字的匹配度、出現頻率和位置,給予每份履歷一個分數。Recruiter 會優先查看高分的履歷。
自動淘汰:如果你的履歷中缺少關鍵的技能或經驗,ATS 可能會自動將你的履歷淘汰,Recruiter 甚至不會看到你的申請。
語意理解有限:大多數 ATS 無法理解複雜的語言或同義詞。它們主要依賴關鍵字的直接匹配,因此,如果你沒有使用與 JD 完全一致的詞彙,可能會被系統忽略。
格式要求嚴格:ATS 對於履歷的格式有一定要求,過於複雜的排版、表格或圖片可能導致系統無法正確解析你的履歷內容。
簡單來說,建議履歷用最簡單、無聊的版本也沒關係。於複雜的格式或圖片可能會導致系統無法正確讀取你的履歷。
「造樣造句」是一個強化履歷針對性的簡單但有效的技巧。核心原理是:使用職缺敘述(JD)中的關鍵字和句型,來編寫你的履歷。這不僅能幫助你通過 ATS 系統的篩選,還能讓 Recruiter 迅速理解你的技能與該職位的匹配程度。
以下我們同樣以這份媒體業職缺(非業配)作為舉例。上次有提到它的 JD。
基本條件有
* 4 年以上構建可擴展 Web 應用的經驗
* 熟悉 Python、Git、MongoDB、Redis
* 深入了解 Flask 和/或 Celery 加分
* 優秀的分析和溝通能力
* 對 HTTP 和相關技術以及 API 開發有深刻理解
* 有在 Google Cloud 上開發的經驗
* 熟悉各種架構風格
加分項:
* 曾經使用或實現 real-time API
* 有 cluster environments 和/或 containers 的工作經驗,例如 Kubernetes、Docker
識別關鍵字:在 JD 中找出關鍵的技能和經驗描述。例如,「4 年以上 API 開發經驗」、「熟悉 GCP」這樣的要求。這些就是你需要在履歷中強調的關鍵點。
使用關鍵字修改履歷:將 JD 中的關鍵字融入你的履歷中。例如,如果 JD 要求「熟悉 API 開發」,你可以在履歷中寫「在 XXX 專案中開發並維護多個 RESTful API,並應用於高流量環境中」。這樣的描述不僅對應 JD,還能量化你的成就。這步驟先不要怕寫的這步驟先不要怕寫的一樣或很陽春,這步驟叫做「造樣造句」的目的就是讓你可以「先求有,再求好」。
JD 要求 | 初步履歷撰寫 |
---|---|
熟悉 Python、Git、MongoDB、Redis | 熟悉 Python、Git、MongoDB、Redis 等技術,並在過去的項目中廣泛應用。 |
對 HTTP 和相關技術以及 API 開發有深刻理解 | 深刻理解 HTTP 相關技術,具備 API 開發經驗 |
如果目的只是要通過 ATS 的話,上述會非常夠。但要進入 Recruiter 的法眼,你還需要進一步的「量化成就」。
將你的成就量化,可以讓 Recruiter 更直觀地了解你的影響力和能力。這邊我建議使用結果導向法(Result-Oriented Approach)。
結果導向法是一種在履歷中強調你所取得的成果和成就的寫作方式,特別注重可量化的成就,以突出你的價值和對組織的貢獻。與僅僅描述職責和任務不同,結果導向法強調你如何為過去的雇主或項目帶來實際的、可衡量的結果。
JD 要求 | 造樣造句 | 量化成就 |
---|---|---|
1. 4 年以上構建可擴展 Web 應用的經驗 | 具有 4 年以上構建可擴展 Web 應用的經驗。 | 主導開發了 3 個可擴展的 Web 應用,每分鐘支持超過 200 萬次請求,系統可用性達到 99.99%。 |
2. 具有 Python、Git、MongoDB、Redis 的經驗 | 熟練使用 Python、Git、MongoDB、Redis 等技術。 | 使用 Python 和 MongoDB 開發的後端服務,每日處理 1000 萬次數據查詢,將數據檢索速度提升 30%。 |
3. 深入了解 Flask 和/或 Celery 者優先 | 對 Flask 和 Celery 有深入了解。 | 使用 Flask 構建的 API 服務,支持 50 萬用戶的訪問;利用 Celery 實現 OOO 技術,將任務處理效率提高 40%。 |
4. 優秀的分析和溝通能力 | 擁有優秀的分析和溝通能力。 | 領導一個 6 人團隊完成為期 6 個月的項目,按時交付並超出預期目標;跨部門協作使項目進度提升 20%。 |
5. 對 HTTP 和相關技術以及 API 開發有極好的理解 | 對 HTTP 和相關技術以及 API 開發有極好的理解。 | 設計並實現了 25 個高性能 API,日均請求量達 800 萬次,將 API 響應時間減少 35%。 |
6. 具有 Google Cloud 開發經驗 | 具有 Google Cloud 開發經驗。 | 在 Google Cloud 上部署並管理了 5 個應用,利用自動擴展功能,將服務器成本降低 25%。 |
另外一個很重要的點是「排序」,一個是對應職缺需求的排序,另一個是自身「履歷」的排序。通常來說,寫在越前面的表示越重要,這是大方向,至於要不要遵守則會看你履歷的故事怎麼說。但建議對你來說,越重要的「經歷」就需要放在越前面。
在求職過程中,履歷的重點是清楚回應公司需求,並展示你的技能和經歷如何滿足這些需求。透過「造樣造句」和「量化成就」兩個技法,你可以更有策略地編寫履歷,確保你能通過系統和 Recruiter 的雙重篩選,並提升正面回應率。
不論是根據 JD 修改關鍵字,還是對成就進行量化,這些實戰技巧都能幫助你更好地針對每一個職缺進行量身打造,讓你的履歷脫穎而出。這兩個方式都需要經過練習,但熟能生巧,大概在二十篇履歷後你會更深入抓到訣竅。如果你還有問題,歡迎進入 Facebook 交流群,可匿名分享你的狀態。
https://www.facebook.com/groups/data.driven.oversea.career
通關密語:量化求職