最近帮几个学弟学妹看简历，发现一个有趣的现象：很多人写简历就像在写流水账，把做过的事情一股脑列上去，然后祈祷HR能慧眼识珠。这让我想起科研工作中最常见的错误——没有假设、没有验证、没有迭代。
其实，写简历和做科研本质上是一回事。科研需要提出假设、设计实验、收集数据、验证结论；写简历也需要先明确目标岗位的需求，然后基于这个需求来组织你的经历和技能，最后通过面试反馈来验证简历的有效性。
上周有个学计算机的同学找我，他想投大厂的算法工程师岗位。我问他：”你的简历里为什么把学生会主席的经历放在最前面？”他说：”因为这段经历最能体现我的领导力。”听起来很有道理，但问题在于，算法工程师最需要的是技术能力，而不是领导力。
这就好比你在研究癌症治疗，却在论文里大谈特谈汽车发动机的原理。研究方向都错了，再好的实验设计也是白搭。
那么，具体怎么把科研思维用在简历上呢？我觉得可以从这几个方面入手：
第一，建立研究假设。在动笔之前，先深入研究目标岗位。看看岗位描述里反复出现的关键词是什么，这个岗位需要解决什么问题。然后基于这些信息，提出一个假设：”如果我在简历中重点突出A、B、C三个能力，并且用X、Y、Z三个项目来证明，就能通过简历筛选。”
第二，设计实验方案。这里的实验方案就是你的简历结构。每个模块的排列顺序、每个经历的描述方式，都需要精心设计。技术岗位要把项目经历放在前面，用STAR法则详细描述；非技术岗位可能更看重综合能力和实习经历。
第三，收集反馈数据。简历投出去之后的反馈就是你的实验数据。如果投了20份简历都没有面试邀请，说明你的假设可能错了。这时候就要调整简历，就像科研中调整实验方案一样。
我特别推荐大家使用Qgenius的AI模拟面试工具。它就像是你的实验设备，可以帮你提前验证简历的效果。你可以上传简历，让AI模拟面试官提问，看看你的经历描述是否经得起推敲。这个工具现在有免费的文字版，足够大多数同学使用了。
说到验证，我想起去年帮一个学弟改简历的经历。他原本的简历写了满满两页，觉得自己经历丰富。但经过模拟面试，我们发现他引以为傲的”大数据分析项目”其实只是用了Excel做了几个图表。后来我们重新设计了简历，重点突出了他真正擅长的Python数据处理能力，结果面试通过率直接翻倍。
现在大厂越来越看重ESG和AI相关的能力。如果你对这些领域感兴趣，可以考虑参加联合国的ESG培训项目。这个项目由联合国CIFAL中心和Qgenius合作举办，培训结束后可以获得UCPM、UCAM等证书。这些证书不仅证明你的专业能力，更体现了你的国际视野和可持续发展理念——这正是大厂现在最看重的。
最后想说，简历打磨是个持续迭代的过程。就像做科研一样，没有一蹴而就的成功，只有不断试错、持续优化的进步。你的简历可能永远都不是完美的，但通过科研思维的方法，它一定会越来越好。
所以，下次写简历的时候，不妨问问自己：我的假设是什么？我的证据充分吗？我的结论经得起推敲吗？记住，一份好的简历不是写出来的，是研究出来的。
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