纯文科转计算机大龄俩娃妈春招受挫，跪求各位帮忙看简历！

康翼吃大虾 发表于 2020-2-28 12:20
1. Japanese的专业还是要写，不写感觉会很奇怪
2. 转行业的背景找工作没有问题，大厂 ...

谢谢你的建议！看来还是投的少了

唯一的好处就是，这里没有年龄性别的歧视。。。但你这水平。。。。

都不容易啊，楼主加油，按我的理解，我觉得你一方面是照顾好家庭，另外最好能找一个小公司sde的实习，有这个跳板，申请全职会稍微有把握一点，另外除了做项目锻炼技术，还应该关注算法和数据结构基础，补充这方面的知识，现在先不急着刷题，到四五六月份，好好改改简历，同时开始全力刷题，然后投简历，无论什么公司，只要收sde就投，面试时候让你另一半多照顾孩子，你全力去面试，如果市场没有太坏，还是有很大机会的找到全职的，加油💪

waterstream 发表于 2020/02/28 11:35:35
试试google的residency program。和Facebook的rotational program。相当于一...

好像这俩都是开放给new grad的

简历有点太干了，很多东西都可以加上去。

我的主要背景也是ML, deep learning，所以只分析一下我知道的。

比如Customer Churn Prediction，EDA 有没有发现什么feature correlated to label, feature engineering 做了什么，machine learning model 用的什么？ SVM, boosted tree, Random Forest?

我建议你再分两份简历，DS的简历上大部分是ML，DS的project, web application 这种挑一个最好的写进去。

同理SDE的简历上大部分写web application或者app application，ML的project挑一个最好的写进去。
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现在这个简历看着有点乱，project数量够，但都不太深入。

题目我觉得精刷300道才算基本达到面试标准，否则进了Onsite也是一脸懵逼。DP可以有选择的放弃，但其他基本套路，DFS，BFS, 双指针，递归，二分搜索这种得追求bug-free。

简历的话…感覺看完就知道是各种调包…emmm你懂的
多写写用了什么model实现了什么improvement


不要灰心啦，我sde本硕cs改了半天ml dl的内容去投data scientist和machine learning engineer一样挂 感觉尤其是mle几乎都是phd才比较容易吧 ds的话不是专业对口或者技术极度对口几乎都简历挂

我的2cents哈。我是小公司转专业developer，单纯觉得你这份简历应该分开ds和sde两个版本。
ds不了解，sde版本把每个project做了什么用了什么扩充下，能deploy的project都deploy了，自己做个portfolio网站，GitHub代码链接放上
另外个人觉得language那行没必要写，programing language更重要

五个月前我线性回归都不会 现在不还是找到了intern 看你简历就知道你学到太散了 sde ds的项目都混在一起了怎么过简历关啊 决定了做ds就专心做项目 刷blog 看product题 我不信有比我基础差的人

只会线性回归 发表于 2020-2-28 18:28
简历有点太干了，很多东西都可以加上去。

我的主要背景也是ML, deep learning，所 ...

很中肯的意见，非常感谢！

简历没啥致命缺陷, 但也没啥亮点.
北美面试就讲究一个match, 你的简历看下来就是前端sde, 投ds肯定被刷.
建议花时间弄点项目, 把简历拆成frontend, ds 两个版本分别投.