求职数据科学类实习，简历求狠批，回复加米！

大家好，本人现在博四，统计专业，目前正在投简历找明年暑假的实习，不管是内推还是海投，几乎都是泥牛入海，杳无音讯，求大家给点宝贵的意见，回复一定加米，救救孩子吧！

简历链接
https://drive.google.com/file/d/ ... jh/view?usp=sharing

你不是一个人，我女票也是stats第四年，简历各种被拒，其实我觉得主要问题是stats的定位很尴尬，如果申请ds方向，业界一般喜欢会hadoop，sql，Tableau 的人，所以很多位置被cs的人占了。如果是learning方向，又要跟cs的machine learnijg方向的人竞争，更内卷了，cs背景的人coding跟项目经验多，所以很竞争激烈。

补充内容 (2020-11-6 02:00):
后来我让她在resume加了一个自己的项目开发经验，说: I'm the main contributor to XX package.，后来她收到了fb跟其他几个小公司的面试，就很神秘，hr可能觉得统计背景的人工程能力不够？？

简历看起来不像求助简历，更像学术简历。建议每段经历要有机构和职位。同时，skill那块ML NLP这些词更像buzz word，可以在经历描述中体现这些背景。

Research experience 不咋滴，第一个摆一个 seq2seq 的NMT model，这都是好几年前大家全做烂了的，这model网上一翻，一大片一大片，你的贡献是什么？你的创新是什么？没看明白，网上扒个这model，基本几小时就能做完。花了这么一大段，感觉是废话。

求加米

每一行 多加些 数字吧 量化你的贡献 还有 简历里的项目要精挑细选突出亮点 各种方向的都有 会很杂 面试官看着脑子疼 挺多烂大街许多本科生都玩过的model 就不要放里面了吧？ 会显得你很水 简历要大写加分项……

同是统计，也在申请实习，提几个小建议
1. professional experience （我猜你把公司删了，这个是实习经历？）如果是实际应用的话，应该写的更量化一些，更易懂一些。有些具体的内容就算同是统计人可能第一遍读起来也不太清楚。比如这项的第二行，就看不出你做的工作是什么。我一般是这样，想象一下你在给人elevator pitch你的研究项目，你怎么用一两个词概括，你是让估计变得更准确了么？是让算法变快了么？是解决了某个没发解决的问题么？如果是实习，那你的项目launch了什么impact，再不济，说说你的model improvement metric都行
2. Dissertation topics我觉得完全可以吸收进research experience里面，把这个section 改成你的publication list
3. research experience这个部分也是同样的问题，不要列举你的步骤，说一些你的贡献，之后如果你做到的是sota也说一下。

总之我觉得你的内容其实很丰富，但是写的有的过于具体，没法让看简历的人一眼看出来你是做的模型，还是理论，还是应用，还是都做了。稍微改一改就好啦，另外也改一改有些句子的句式，可以短一点。