[心得] 履歷撰寫教學-如何寫出引導面試的履歷

最近科技業凍結，大家工作都不好找
既然都做不了什麼，大家就來改改履歷吧！

我平時有在進行數據分析轉職諮詢
這篇是我彙整的一些常見的問題，所以會以 "數據分析" 舉例
因為撰寫履歷的原則於各行業是通用的，所以分享出來給大家

此文有文字與影片版
文字版會忽略一些舉例
影片版會更篇學生、轉職者一些

文字也可以到Dcard看
https://www.dcard.tw/f/job/p/253289812

影片版
https://youtu.be/g0RWoZnOANM

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目錄
【原則一：轉職者忽略的基礎，標準的履歷外觀】
【原則二：Section 排列的陷阱，架構設計的原則】
【原則三：Section 篇幅的制定，設計目標職位的履歷】
【原則四：不要讓主管幫你 Summary，7個常見的誤區 】
【原則五：Section 細節的藝術，引導面試官的技巧】
【履歷的自我檢視】

【原則一：轉職者忽略的基礎，標準的履歷外觀】

我們先看一個範例
這份履歷是一個10年工作經驗，設計背景諮詢者提供 (內容經遮蔽)
大家覺得這份履歷犯了那些錯誤

https://imgur.com/NQmBJ1Z.png

1. 頁面篇幅過長
大家應該有聽過，履歷篇幅應該盡量在2頁以內
而這份履歷，他的總頁數超過三頁，所以必須要縮減篇幅
讓面試官可以在短時間內看完所有的內容

2. 不是標準的履歷格式
如果我們標記它的內容，他的履歷呈現會如下圖
可以看到他履歷的第一頁的不同的 section (段落)，並不是整齊劃一的

https://i.imgur.com/NYHHiRj.png

一個標準的履歷他會是像這種直式的，每個 section 是很明確上下分開的
因為這樣更符合履歷的慣例，面試官也更容易找到需要的資訊

https://i.imgur.com/P7FnGBo.png

3. 色彩、字體精簡
由於現在的履歷很多是 AI 先讀的，所以除了格式外
也建議不要使用其他的顏色以及特殊的字體
像下面這份履歷就太花了，除了顏色多，也使用許多特殊字體

https://imgur.com/GnxjYWn.png

並且，考慮到許多公司會印出履歷，所以如果你的履歷有顏色
你應該嘗試轉成黑白來看看，看顏色會不會不好識別

【原則二：Section 排列的陷阱，架構設計的原則】

常見的分類，會將履歷排版分成兩種
第一種是畢業的新鮮人，他會把學歷擺在最上面
第二種是有工作的人，他會將工作、經驗擺上面
如下圖：

https://imgur.com/UKSLlH3.png

但這個排序並不是一定的
重點在於，怎樣的排序可以加強你的優點
而最大的原則是，你要如何讓主管由上而下
每一個瞬間看到的內容都是他要的資訊
並進一步完整的看過你的履歷、讓他看完你所有的重點

我舉個例子，如果你今天是剛畢業的新人"清華大學，機械系"
你想轉職軟體工程師、資料科學家
這時候，你把學歷放在最上面，是有加分的，畢竟你是清大的

但是，如果你今天是"私立科技大學，外語系"的新鮮人
如果你有 side project、工作實習
這時候其實不一定要把教育水準放在履歷的最上面
排序可能會如下：

https://imgur.com/xn93V6y.png

同理，如果你今天想你是 "同領域換工作"、與"轉職到不同領域"
排序方式是不同的
如果你是換工作，通常會是 "工作經驗" 在前面
因為是相同領域，上一份工作可以最好的展示妳的優勢 (下圖左)

但是如果你今天是轉職到其他領域
因為你需要將能加分的項目優先被看到
你會將目標的 side project 擺在前面，"工作經驗" 擺在後面 (下圖中)
並且縮減工作經驗的版面
這個縮減，可以是將一份工作，縮減成一列；甚至是不寫 (下圖右)

https://imgur.com/OSvE2tI.png

但這不是絕對的，我有諮詢者原本是MA，想轉職為數據分析師 (DA)
此時對於 DA 的職缺而言，上圖右是表現較好的

但如果他是投遞 "金融業" 的數據分析師
因為他原本就是金融業的職務
此時工作經驗放在第一眼可以看到的位置，是會有幫助的
所以可以以下面的版面呈現

https://imgur.com/wbs3o0r.png

【原則三：Section 篇幅的制定，設計目標職位的履歷】

求職成功的關鍵，是要讓你的履歷看起來像目標職位的履歷

所以標準的步驟：
就是你投遞的履歷，需要去除所有與你 "目標職位" 無關的內容
你所有呈現在履歷上的素材，都可以讓你在這個職位上 "加分"

但對於新人困難的點在於
在沒有相關的經歷，應該要怎麼調整
這種與下一份工作經驗不同的狀況，大家或多或少都會遇到
這時我們要針對 4 個 section的篇幅與側重點做調整

1. 自述的側重點 (Carrer summary)

你需要在自述上面 (或在履歷的上半部顯眼處)
明確的說妳的求職目標是 數據分析師 (or 其他任意職位)

因為對於一個 學生、轉職者或是經驗豐富的職場人士而言
它們的經歷通常都亂七八糟的
所以你需要先幫面試官定焦，不管面試官後面看到什麼鬼東西
我就是投 "數據分析師”
讓面試官，第一眼的烙印，認定是你不是來亂的

2. 技能與 side project的權衡

如果你是一名學生、轉職者，你可能沒有任何經歷
此時你會有 Side project 來填充你的履歷
這樣就能讓你的履歷，有大部分的內容與數據分析有關
讓你的整份履歷看起來像是一份數據分析師的履歷

但 Side project 也是最花時間的
當你沒有足夠優秀的 Side project 填充履歷
可以擴大 技能 的section (下圖左 下圖右)

https://imgur.com/N1bwkVg.png

3. 額外工作經驗的縮減

剛剛有強調工作經驗需要縮減
但絕大多數人在聽到建議後還是做不到

像是我遇過一個轉職者
他以前是影視業的，並且有得過很多藝術獎
所以他的一頁式履歷，有一半是成功拍攝戲劇、獎項的內容

一般來說，這些與目標職位差距過大的工作經驗
帶來的效果是，塑造你的個人特質
跟你以前學生時期的社團經歷、個人興趣 是差不多的東西
所以你不需要花超過半頁來敘述你的 個人特質
可以與目標職位有掛鉤的就改寫，其他該砍的就砍

【原則四：不要讓主管幫你 Summary，7個常見的誤區 】

1. 文章條列化、避免主管幫你Summary (新人常犯)

下面的履歷熱圖，圖左是文章式，圖右是條列式的
可以看到，文章式的下半部幾乎都沒有被關注

https://imgur.com/nVlOGwO.png

2. 建立履歷的氣質 - 條列但不要列任務 (工作人士常犯)
履歷的撰寫 有分成一般履歷 (Normal resumes) 與 諮詢履歷(Consulting Resume)

我舉例
一般的履歷：是強調 "個人的工作職責"
會寫成 "負責每月、每季產出各經營單位的會員分析報告"

但諮詢履歷，是強調 "解決問題帶來的效益"
會寫成 "負責每月、每季產出各經營單位的會員分析報告，
並提供給管理則做網站規劃決策用"

前者是更偏向行政人員的角色，後者則是一個顧問或者專家的工作
所以一個履歷的寫法，會形成你履歷的氣質是行政或是顧問

舉一個範例
https://imgur.com/aKvgFJn.png

這個履歷是我的一個諮詢者提供，職位是 "商業數據分析師"
但在我詢問後，發現他實質的工作是
"分析網站廣告的點閱狀況，以及廣告費用的使用效率，提供每季的廣告投遞決策建議"
但從原本履歷的撰寫方式，是看不出這個貢獻的

所以其實有很多的人
把自己從一個專業的角色，硬生生地寫成了一個行政
● 當你的履歷長得像數據分析，你就找的到數據分析的工作
但如果你的履歷長的像行政，你就只能找到行政的工作
長此以往，對你的職涯會有非常大的影響

3. 精簡你的條列內容

雖然你條列化了，但是如果項目超過 5 項，
你等於是要求主管，自行從雜亂的資訊中找出有利於它價值的東西
但主管看前三行，就會跳過了
你必須要只列出主管需要的部分

我舉一個開發人員的例子，他履歷的寫法是列出他過去開發過的feature
這種寫法雖然每一項都是實績，但並不是好的呈現方式

https://imgur.com/VqaUCiX.png

4. 附錄的精簡
以下列出幾種不好的呈現

(1) 論文與投影片 頁數過多
很多學生會提供論文或是成果發表會的投影片
所以是一本100頁的 pdf 檔、或是 50 頁的投影片

(2) 成發影片 影片時間過長
常有人提供20-30分鐘的影片，也是強人所難

(3) 技術呈現 github 等線上呈現軟體 沒有說明
Github 沒有 readme 或是 履歷上有 link 但沒有任何說明

(4) 專案呈現
有經驗工作者，提供過去多年的10多個專案投影片

5. 附錄的呈現原則
所以為了排除上述錯誤，幾個要點

(1) 如果是專案，不需要提供太多 5個以內足夠

(2) 附錄的素材，需要在一頁式履歷有提及
他需要在履歷中有一個 section 做介紹
讓主管大概得知道這個東西在做什麼
讓他有興趣去找你的附件

如果她沒有很重要，那你就給一條簡介
如下：
● 公用自行車使用率視覺化分析 - 使用 Tableau 建立公開面板

如果沒有事先說明，面試官可能根本不知道你有提供資料
或者看了附錄，卻不明白你提供的內容

6. 為什麼 Summary 非常重要

如果今天你呈現了一個沒有summary的履歷、附件
這其實就展示了你未來在工作上，整理報告的水平
如果你是一個學生也還好
如果你工作多年，還弄了一個沒整理的東西
我是主管一定覺得，找這傢伙進來是不是給自己挖坑

【原則五：Section 細節的藝術，引導面試官的技巧】

不知道你有沒有聽過一個故事
面試官會先花10秒的時間，看過所有title
如果他有興趣，會接著花20秒的時間
看每個 section 的第一個項目

但要先釐清一件事情，被看的久不代表會加分
要寫出有吸引力的資訊才會加分
如果你寫了一堆垃圾，就是幫主管快速把你的履歷做垃圾分類的

1. 自述 or Career summary

自述在一份履歷的最上方，是面試官的第一眼會看到的
可以 summary 你的整個職涯，定焦面試官 看這份履歷的認知

先給標準的寫法：
● 我是XXX，在XX集團有2年數據分析經驗，熟知商業議題與客戶資料分析應用，在尋找
以商業數據分析師的工作機會
=> 他說明了自己在某一個領域的年資，擅長的專業領域，並且提到自己 目標的職缺

接著我舉一個條列式的例子：
● 3 年以上數據分析團隊管理，5 年以上Python開發人員
● 出色的溝通技巧：負責協作於市場、研發及客戶支援 3 個單位
● 出色的組織能力：同時規劃5個合作專案並完美達成
● 證明有能力提供最佳解決方案，在公司創新評選競賽中，於100個提交項目獲得第一

第 1 點說明自己的領域經歷
第 2、3 點，在強調自己的特質的時候，有說明實際的項目
第 4 點是表示客觀成就

所以標準的寫法：
(1) 寫上自己工作經歷。像剛剛的我在哪個領域有幾年的專業
(2) 寫上自己擅長的技能，有可能是python、數據分析，並且搭配一些實務
(3) 寫特質的時候，可以搭配實績
(4) 寫上你的目標職位

舉一個反例

https://imgur.com/L9io8Xb.png

這個例子是篇幅過長的
並且，這篇裡面寫了很多反應自己熱情的部分
很多人會詢問，是否在履歷中反映我轉職的熱情或其他個人訊息

簡單的說
只有在你是面試官想要的人，他才會想認識你
當他不想認識你，這些人生的故事都是廢話
所以使用人格特質作為吸引的策略，是本末倒置
建議還是從專業技能下手

當然，履歷的格式是自由的
但建議，當經歷相對比較複雜時
像是你上一份工作是PM、下一份變成BA
那有一個自述幫你 summary 會是一個好的選擇

2. 程式與工具

我先給一個範例，看你覺得這個範例寫得如何

https://i.imgur.com/dGuq5mX.png

這裡面有非常多的實用的軟體，所以你可能覺得會加挺多分的
而實際上，這是一個非本科系的轉職者的履歷
但如果他是轉職者，不可能熟練這麼多軟體，所以可信度是很低的
反觀如果這是10年工作經驗從業人員的履歷，內容就非常合理

所以當你是一個轉職者或是學生，我不建議這樣寫
你可以寫成 技能：我可以用這個技能做什麼

● Python：擅長使用pandas、numpy 進行數據清理，並利用 matplotlib 做數據可視化
● Excel： 擅長使用xlookup和index-match進行資料搜尋和對照。

這樣就可以讓面試官確切認知你可以用這個技能做什麼
畢竟對於學生，都會有懷疑 ”一個學生能真的能很熟悉這個軟體嗎？”

但這個是當你沒有Side project時，使用的方法
更好是直接在Side project中呈現技能時做的成果
然後，作業系統與MS Offer，可以視自己的領域決定是否撰寫
如果是行政類就寫，如果是軟體業，大家都會，寫了也沒加分

3. 專業技能

另外一組是專業技能
與 程式與工具 相同的邏輯，有人會寫成

https://imgur.com/bPgL2i4.png

但你可以寫成
● 機器學習：擅長使用Tree-based Model進行模型預測，並應用於鐵達尼號資料集
● 時間序列：使用ARIMA和LSTM針對股票資料進行預測
● 統計分析：擅長使用信度、效度分析，對捐血意願度問卷進行比較

所以當你履歷不知道寫什麼
就把你上過跟目標職缺相關的課程，搭配課堂上的範例
這會比你放坐櫃台、行政的經驗要更符合 目標職缺 的職位

4. 專案經驗的寫法

(1) 專案來源

因為很多 學生、轉職者 不清楚怎樣產出第一個專案
先從如何產出第一個專案開始講
常見的專案可以有幾個來源
第一個是：課程專案；第二個是論文；最後才是做自己的項目
因為要前兩者是原本就有的，成本最低

a. 課程專案：

如果你是本科系的學生，課程上的期末報告與作業就是了
會有兩種方向
第一種是 理論基礎 (Ex：實現、必較、改進某一論文的算法)
第二種是 實務導向的 (Ex：應用算法在某一個領域的數據上)

當你什麼都沒有的時候，不管這些內容多爛也放
但如果有時間，可以挑選有潛力的內容進行加強
如果潛力不夠，但覺得有加分，可以把他寫在 專業技能 (科目：我用哪個數據實作)

b. 論文：

如果你是一個碩士生，也建議把你的論文寫成一個專案
多數人會將他寫在學歷下方的一列，但多數人很難透過一列了解
所以當成專案，在履歷有一個section、有3-4列介紹，會很優幫助

但要修改Title，因為通常論文標題沒人看得懂
舉例而言：改良拉東變換對遮蔽圖像分群效果分析
他實際可以改寫成 半導體 晶圓瑕疵 的 自動分群
然後再把詳細的技術內容，寫在下方

c. Side project：
如果這些你都沒有，那就開始自己做 Side porject
會有兩個來源
1. 網路課程裡面的課程範例
2. Kaggle的數據集，從經典數據集開始，進階到你目標領域的數據集

(2) 專案在履歷的撰寫格式

基本的數據分析專案寫法，大致會有以下元素
專案概要、資料工程、數據分析、其他技術
a. 專案概要：說明這個專案的目標，預計解決的問題
b. 資料工程：可能資料是網路爬蟲來的、某政府網站、資料量是多少
用什麼資料工程技術處理
c. 數據分析：使用的模型、特殊的方法
d. 其他技術：建立資料庫、API、視覺化結果

所以會出現如下的內容：
● 建立生產線水果瑕疵識系統，提供作業員快速進行產品分級，解省40%人力
● 實地收集現場20箱水果圖像集，了解人員作業困難，並標記1000張瑕疵圖像
● 使用旋轉、平移等數據增量技巧，並使用 Yolo 模型建立AI服務
● 建立品質瑕疵數據庫，並透過 Tableau 展示品質變化

而有一種說法是，你要盡量將履歷的內容以數值呈現
這我並不完全認同，舉例而言：
● 在XXXX領域使用Python 建立 CNN模型，模型訓練準確度 95%；測試準確度 95%

但其實在不同的情境與資料集下，模型準確度的標準都不同
所以這時的數值其實是一個無效資訊
所以雖然面試官通常會優先看"數字"
但如果看了沒有加分，只是浪費面試官的專注力而已

比較好的寫法會是有對比的方式，如下：
● 透過XXXXX方法，讓模型的ACC 從90%提升到95%，改善N%的人力

(3) 專案中引導面試官的方法
前面有提到各種不同section排序等，都是引導的方式
而在專案中當 "你的技術寫的越精細，對面試官的引導性就越強"
而你是否要引導面試官，跟你履歷的整體策略有關

我舉幾個例子，以下都是同一句話：

● 利用 AI 技術進行圖片瑕疵檢測 => 關鍵字 AI
● 利用 深度學習 技術進行圖片瑕疵檢測 => 關鍵字 深度學習
● 利用 CNN 技術進行圖片瑕疵檢測 => 關鍵字 CNN
● 利用 Fine-greined 技術進行圖片細微瑕疵檢測 => 關鍵字 特定分析領域
● 利用 CMAL-Net (SOTA 2023) 進行圖片細微瑕疵檢測 => 關鍵字是特定模型

這幾個案例，是我把專有名詞從粗糙到細緻依序寫出來
這時候你會發現，如果你今天是用 CMAL-Net 這個模型
面試官大概率就會問你，為什麼特別要用這個模型 ?

但是如果你今天是用 深度學習
這時候面試官就會從，你使用哪個模型開始問，從大觀念開始問起
所以寫的精細與否，將能將問題引導到你擅長的領域

(4) 專案中履歷引導的層次

但這時又有另外一個問題了，你想引導，但你怎麼知道主管看得懂？
正常一份履歷，他會經手的人可能有 HR、技術同事、副理、經理
所以當你寫得太細，絕大多數的人是不知道你在做什麼的

我建議，如果你有要引導的需求，可以分成四個層次
第一個層次是 專案的大綱總結，讓所有人都看的懂你想做什麼，並且了解你的貢獻。
第二個層次是 寫一些基礎的技術，引起技術人員的興趣
第三個層次是 技術的細節，讓第二層次有興趣的人進一步查看、詢問
第四個層次是 附件，如果她們非常有興趣，再去看你專案的完整細節

舉例而言：
● 建立東南亞常見山林毒物植物辨識系統，提供爬山民眾識別避免誤食
層次一：總結
● 將模型 Restful API 納入網站架構，並在AWS環境中部署，達成即時運算的目標
層次二：技術人員
● 結合 物件偵測 與 圖像分類模型，使系統可精確辨識超過1000種植物
層次二：技術人員
● 使用 Ultrafine Grained 技術，使準確度提升10% ，解決植物葉脈相似度過高的問題 層次三：更深的細節
然後再給QR code或是web連結，當作層次四

當你這樣寫後，就可以兼顧各種看履歷的角色
很多從業人員，會習慣把非常多專有名詞寫在履歷上
所以除非你是面試非常專業的技術 Team
否則各領域的專有名詞，可能會讓整份履歷，連技術人員都看不懂

5. 工作經驗的寫法
這裡是給有實習經驗、工作經驗的人寫的

(1) 工作職稱

工作職稱很多人會寫，前公司給的職稱
但建議寫 接近目標職位的工作職稱
像如果你的目標是 "商業數據分析師"

你前工作是 助理，但有做一些簡單的數據分析
那你可以寫 "助理數據分析師"

像我前公司的職稱是 高級工程師
這個職稱完全看不出我的工作內容
寫在履歷上完全是無用資訊
所以我會視目標情況改寫成
"資料科學家"、"演算法研究員" 或是 "機器學習工程師"

(2) 工作細項

這裡與 Side project 的差異在於
你寫的內容會分為 "工作內容" 與 "專案貢獻"
我舉一個範例，來說明常見的錯誤

https://imgur.com/nHKUo0P.png

以下為修改點
a. 撰寫的順序，不能依據工作量，要依據目標職位

如果他的目標是 數據科學家
(a) 技能欄，即使VBA使用頻率較高，仍會建議 python 擺前方
(b)工作內容，跟數據分析有關的為第三列 "數據分析"，應要擺第一項

b. 無須放無關職位的內容
工作內容中的 "專案文件處理" 跟目標工作無關，可以去除

c. 將履歷修改為諮詢履歷寫法
像是 "管理Server" 太精簡了，需要寫出效果
如 "管理Server：撰寫記憶體、硬碟容量管理腳本，確保伺服器的安全和穩定"

d. 撰寫專案成就的注意事項

(a) 專案名稱的補充說明

第一個寫法，是以專案的名稱搭配成效
但要注意 "智慧選線" 非科技廠可能不知道在做什麼
可以改成
● 開發智慧選線決策系統，"以最佳化演算法自動選取生產機台"，解省1.5人力成本

(b) 專業技能的補充說明

第二個寫法，是寫詳細的技術名稱
可以寫出他具體解決的痛點
● 瑕疵產品辨識準度，利用 Prototypical Network 搭配 Attention 技術於"解決瑕疵
細小及相似問題"，使模型準度從70%上升至85%

【履歷的自我檢視】
我在諮詢的過程中，有許多自稱經歷完善，但履歷一蹋糊塗的
所以當如果你履歷寫好，可以做以下的檢視：

1. 履歷有沒有2/3版面跟目標職位有關
● 增加相關內容，去除無關經歷

2. 履歷 Section的順序，是否有呈現出你的優點、掩蓋你的缺點
● 視情況遮掩學歷、轉職凸顯 side project、減弱工作經歷
● 排序工作使用工具，非以工作量排序工作內容

3. 履歷的內容，是否有吸引力
● 是否使用諮詢履歷模式撰寫
● 工作經歷、專案是有足夠吸引力、特色
● 是否去除無效內容，如看似有意義但無效的數字

4. 試圖引導面試官
● 根據你的優勢，進一步提供更粗糙或是細致的內容，引導面試提問

【結語】

履歷撰寫的基礎還是絕對實力
但只要你的目標是找尋比現在更好的工作
熟悉履歷撰寫的技巧都會對你有幫助

基本上，所有你的對手，都掌握這些履歷撰寫的原則
所以你需要把過去的經歷做120%的展示
才能夠跟別人站在同一個起跑點上
希望這篇文章對大家有幫助

如果覺得文章有幫助，歡迎去看影片版看 2 倍速
文字版主要列出重要規則，影片版多了更多的觀念、舉例
謝謝大家~

Reference：

Yolo 大神 joseph redmon：
https://pjreddie.com/

履歷熱圖：
https://www.getsetresumes.com/blog/218-resumes-and-heatmaps/

https://resumeperk.com/blog/resume-heat-map-how-employers-see-your-resume-in-2019
https://mconsultingprep.com/management-consulting-resume#definition

Consulting Resume Examples：
https://www.beamjobs.com/resumes/consulting-resume-examples
https://zety.com/blog/consultant-resume-example

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