Образец резюме по машинному обучению: как составить сильное резюме по машинному обучению

Советы по созданию резюме по машинному обучению

Сегодня компаниям сложно найти хороших специалистов по машинному обучению. Любые конкретные требуемые навыки, конечно, зависят от ролей и профилей машинного обучения, но некоторые навыки, которые должны присутствовать в вашем резюме по машинному обучению, одинаковы для разных профилей. В основном компаниям нужны кандидаты, у которых уже есть большой пул разнообразных навыков машинного обучения, теорий и навыков программирования, чтобы при необходимости они могли работать совместно с проектами машинного обучения.
Специалистам в этой области необходимо не только хорошо знать алгоритмы машинного обучения и когда какие применять, но и как интегрировать и взаимодействовать. Основные требуемые навыки - технические, с хорошим пониманием математики, аналитическим мышлением и решением проблем. Хотя конкретные требования к навыкам для каждого профиля различаются, существуют основные навыки машинного обучения, которые являются постоянными для всех ролей.

Какие навыки необходимы для резюме по ИИ

1. Вероятность и статистика. Теории вероятности - это основа большинства алгоритмов машинного обучения. Знакомство с вероятностью позволяет вам справляться с неопределенностью данных. Понимание теорий вероятности, таких как Python, модели гауссовой смеси и скрытые марковские модели; является обязательным условием, если вы хотите, чтобы вас рассматривали на работу по машинному обучению, которая сосредоточена на построении и оценке моделей.

Статистика тесно связана с вероятностью. Он предоставляет меры, методы распределения и анализа, необходимые для построения и проверки моделей. Он также предоставляет инструменты и методы для создания моделей и проверки гипотез.
Вместе они составляют основу построения модели машинного обучения. Это первое, что нужно учитывать при составлении резюме по машинному обучению.

2. Информатика и структуры данных. Машинное обучение работает с огромными наборами данных, поэтому фундаментальные знания в области информатики и базовой архитектуры являются обязательными. Необходимы навыки работы с аналитикой больших данных и сложными структурами данных. Таким образом, для карьеры в области машинного обучения требуется степень или формальный курс в этих областях. В вашем резюме должны быть отражены ваши навыки работы с параллельной / распределенной архитектурой, структурами данных, такими как деревья и графики, и сложными вычислениями. Их необходимо применить или реализовать во время программирования. Дополнительные сертификаты для отработки задач и программирования улучшат ваши навыки работы с большими данными и распределенными вычислениями. Опыт применения компьютерных наук будет иметь большое значение для обеспечения вам работы в этой области.

3. Языки программирования - R, Python, Java: Чтобы подать заявку на работу в области машинного обучения, вам необходимо выучить некоторые из наиболее часто используемых языков программирования. Он реализует любой язык с основными компонентами и функциями, даже если он в значительной степени связан с концепцией и теорией. Некоторые языки программирования считаются особенно подходящими для сложных проектов машинного обучения. Таким образом, рабочее знание этих языков программирования повышает ценность вашего резюме по машинному обучению.

Использование C / C ++, когда критичны память и скорость, помогает ускорить код. Многие библиотеки ML также разработаны на C / C ++, поскольку они подходят для встроенных систем. Java, очень хорошо работает со статистикой. Python имеет несколько библиотек для машинного обучения, которые используют эффективную обработку, несмотря на то, что он является общим языком программирования. Знание Python помогает обучать алгоритмы в различных вычислительных архитектурах. R - это простая в освоении статистическая платформа, она все чаще используется в машинном обучении и задачах интеллектуального анализа данных.

Общие навыки, которые работодатели ищут в резюме по машинному обучению

Помимо обязательных деталей, вот базовый контрольный список, который может улучшить ваше резюме.

Степень бакалавра компьютерных наук или смежной области.
Большой предыдущий опыт работы с вычислениями на GPU и интеллектуальным анализом данных.
Общий опыт работы с НЛП и глубоким обучением, а также соответствующие инструменты и методы.
Базовый опыт гибкой разработки программного обеспечения.

И, наконец, некоторые черты характера, на которые обращают внимание, также включают:

Аналитические и критические мыслители
Исполнители, ориентированные на данные
Четкие коммуникаторы для перевода и понимания сложной информации.
Решатели проблем и новаторы.

Как освоить языки программирования?

Степень, сертификат или онлайн-диплом на этих языках гарантирует хорошее резюме. Как инженер или студент, изучающий естественные науки, возможно, вы уже имеете опыт работы с C ++, Java и Python. Вы также можете выучить эти языки онлайн в свободное время и попрактиковаться в проектах для особых упоминаний в вашем резюме. Такие языки программирования, как Python и R, упрощают работу с данными и моделями. Следовательно, разумно ожидать, что специалист по данным или инженер по машинному обучению достигнет высокого уровня знаний в области программирования и поймет основы системного проектирования.
Читайте также: 100 самых распространенных вопросов на собеседовании по машинному обучению

Алгоритмы машинного обучения. Применение библиотек и алгоритмов машинного обучения является частью любой работы машинного обучения. Если вы освоили языки, вы сможете реализовать встроенные библиотеки, созданные другими разработчиками, для открытого использования. Например, TensorFlow, CNTK или Apache Spark’s MLib - хорошие места для работы. Вы также можете начать с практики алгоритмов программирования на Kaggle. Вы также можете упомянуть об этом в своем резюме по ML.
Разработка и дизайн программного обеспечения: Разработка программного обеспечения и проектирование систем - типичные требования для работы по машинному обучению. Хорошая система работает без сбоев, позволяя масштабировать ваши алгоритмы с увеличением объема данных. Практика программной инженерии - необходимый навык в вашем резюме. Как инженер машинного обучения вы создаете алгоритмы и программные компоненты, которые хорошо взаимодействуют с API. Таким образом, технические знания в области разработки программного обеспечения необходимы при приеме на работу в сфере машинного обучения.

Создание резюме по машинному обучению

Теперь, когда у вас есть представление о необходимых навыках и предпосылках для карьеры в области машинного обучения, следующий шаг - собрать все это воедино в хорошо спланированное резюме. Важно помнить несколько общих советов, в том числе:

Не нужно преуменьшать свои достижения и успехи. Если есть место, где можно смело рассказать о своих достижениях, то это в вашем резюме.
Нет необходимости заполнять каждый дюйм вашего резюме текстом. Пробелы придают документу более четкий вид, что значительно упрощает его понимание читателем. Хорошей идеей будет адаптировать существующие онлайн-шаблоны, которые соответствуют вашим предпочтениям.
Убедитесь, что текст краткий и по существу; исключите лишнее словоблудие, если это необходимо.
Не ограничивайте свое резюме одной страницей, одностраничного мандата не существует. Пока есть соответствующий опыт, дополнительная комната оправдана.
Сделайте корректуру онлайн (с помощью таких инструментов, как Grammarly) или членом семьи. Это полезно, чтобы обнаружить невидимые ошибки и взглянуть на ситуацию со стороны.

Важная информация, которую должно включать ваше резюме по машинному обучению:

Заголовок
Личное Сводка
Опыт
Проекты
Образование / сертификаты
Навыки
Ссылка

Примеры резюме по машинному обучению для справки

Совет 1: если вы новичок или профессионал начального уровня, предоставьте подробную информацию о проектах, которые вы сделали. Совет 2: не стесняйтесь рассказывать все возможные подробности о своем опыте работы и достижениях. Выставляйте напоказ то, чего вы достигли.

Совет 2: не стесняйтесь рассказывать все возможные подробности о своем опыте работы и достижениях. Выставляйте напоказ то, чего вы достигли.

Заявка на роль вакансии в машинном обучении требует тщательного планирования и рассмотрения. Машинное обучение - это все об алгоритмах, которые, в свою очередь, основываются на хорошем знании аналитики больших данных и необходимых языков программирования. Звуковая инженерия или техническая подготовка являются обязательными. Включив эти навыки в свое резюме по машинному обучению, вы увеличите свои шансы на то, чтобы быть выбранным. Итак, вы готовы к карьере в области машинного обучения?
Сделайте карьеру в машинном обучении.