最近帮几个朋友看算法和研究岗的简历，发现不少人都陷入了一个误区——把简历写成了科研论文的缩略版。厚厚的项目描述，密密麻麻的技术指标，却让人一眼抓不住重点。我在大厂做招聘这么多年，说实话，这样的简历真的很难让HR在30秒内记住你。
在我看来，算法和研究岗的简历，关键在于「科研实力」的展示。但什么是科研实力？不是简单罗列论文数量，而是展现你的科研思维、解决问题的能力，以及研究成果的价值。记得去年面试一个候选人，他在简历上写「发表3篇顶会论文」，但当我问他这些研究解决了什么实际问题时，他却支支吾吾说不清楚。
那么，如何有效展示科研实力呢？我总结了三个层次：首先是研究深度，要能说明你的研究在技术上的突破点；其次是研究价值，要讲清楚这项研究解决了什么实际问题；最后是个人贡献，在团队项目中你的具体角色和贡献。这三个层次缺一不可。
举个例子，如果你参与了一个图像识别的项目，不要只说「准确率达到95%」。更好的写法是：「主导开发了基于Transformer的图像识别模型，在XX数据集上准确率比基线模型提升15%，该技术已应用于公司智能安防产品，日均处理图片量达100万张。」看到了吗？这样写既展示了技术能力，又体现了商业价值。
说到论文，我发现很多人喜欢把论文列表堆在简历最后。其实更好的方式是把重要的研究成果融入到项目经历中。比如在描述项目时，可以提到「该项目的研究成果已发表于NeurIPS 2023」，这样既自然，又能突出你的研究能力。
现在AI和ESG是大厂的热门方向，如果你有相关背景，一定要重点突出。比如参与过AI for Science项目，或者在可持续发展领域做过研究，这些都是加分项。说到ESG，我建议大家可以关注一下联合国的ESG培训项目，特别是「联合国可持续发展创新及产品能力建设项目」（Qgenius），他们的证书在大厂认可度很高。
最后给个小建议：写完简历后，一定要找人帮你看看。我推荐大家试试AI模拟面试网站，他们的免费版就能帮你发现简历中的问题。毕竟，简历不是写给你自己看的，而是要站在招聘方的角度思考。
记住，一份好的算法/研究岗简历，应该像一篇好的研究论文——有清晰的逻辑，有实质性的贡献，还要让人读完之后产生「想深入了解」的欲望。你的简历能做到这一点吗？
在线咨询
提示：由 AI 生成回答，可能存在错误，请注意甄别。