简介：阿里算法，浙大博士带你写我的项目经验！
简历模块
校招应届生的简历次要包含：根本信息、教育背景、工作 / 实习经验、科研 / 我的项目经验、荣誉 / 获奖名称，组织 / 社团经验以及其余集体评估等。其中后面四项是必选项，也是招聘者最关怀的信息。荣誉 / 获奖名称和组织 / 社团经验能够作为应聘者综合能力的额定补充。集体评估等信息通常不会特地受关注，有利于应聘的信息能够放上去。
- 根本信息：给出的联系方式要尽量确保能够即时分割，否则容易耽搁重要信息。
- 教育背景：如果在校期间的问题比拟不错或者研究生期间的导师或者实验室十分出名的话，也能够在简历外面体现进去。
- 工作 / 实习经验：优良的实习经验是十分加分的，能够具体地形容一下实习期间本人次要的工作内容和成绩。
- 科研 / 我的项目经验：随着大学科研实力的晋升，校招生领有科研或者我的项目经验变得越来越广泛。对于一些技术要求比拟高的岗位（例如算法岗），我的项目钻研经验也是十分重要的。论文专利或者实验室参加的横向我的项目都能够应聘者在某一个畛域的业余水平，有相干经验能够详细描述一下。
我的项目经验
1. STAR 法令
形容我的项目 是一份简历外面最外围也是最头疼的中央。好的我的项目形容很清晰地就能让别人看到应聘者的奉献和能力，反之差的我的项目形容给人感觉就是他做了这件事件但如同又不晓得做了什么事件。
而我的项目形容的外围指标就是答复分明三个问题：
（1）为什么要做这件事？
（2）采取了什么行为来做这件事？
（3）最终获得了什么成绩？
一个十分驰名的法令就叫做 STAR 法令，STAR 是 Situation（情景），Task（指标），Action（行为），Result（后果）四个单词的首字母：
- Situation: 我的项目产生的背景是什么？
- Task: 我的项目的工作是什么，要达到什么样指标？
- Action: 面对这个工作采取了什么的解决方案？
- Result:（量化）形容最终获得了什么样的成绩？
2. 具体案例
具体咱们能够通过一个理论案例（曾经取得作者的受权）来了解，作者参加了一个 BERT 预训练网络 QAT 量化钻研的我的项目。
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- Situation: 红色框阐明了我的项目的背景，因为模型参数量很大所以难以部署。
- Task: 蓝色框阐明了我的项目指标，须要对模型进行量化来减速推理。
- Action: 绿色框是具体采纳了什么样的行为来达到目标，通常会以动词进行结尾，这里体现一些的关键词会是面试过程中重点探讨的内容。
- Result: 深蓝色框是最终获得的后果，最终在精度无损的状况下减速了四倍，在形容获得的成绩时，举荐尽量「量化」地去形容，主观的数据相比于主观的形容会更加具备说服力。
从这个案例咱们能够看到，整个形容的字数用的并不多，然而没有一句话是多余。并且逻辑非常清晰，分成了三条来形容 STAR 的四点内容。与之绝对应，背面例子就是花了一大段篇幅来形容一个我的项目，却表白不分明本人做了什么。
3. 三个问题
在形容一个我的项目的时候咱们能够对照一下 STAR 法令，看看这几个关键点是否都表白分明了。之后咱们能够在自问一下本人以下 三个问 题：
- 是观点还是行为？
- 是本人的行为还是他人的行为？
- 是概括的总结还是具体的事件？
如果以上三个问题答复的都是红色的选项，就阐明我的项目形容是合格的。
简历是一个人过往经验的出现，平时付出了致力都会有回报，置信学弟学妹们都能在简历外面把本人 100 分的程度展示进去，都能在校招季获得现实的 offer。
流动初衷
阿里巴巴提倡“人人公益 3 小时”，以此来激发大家心田的善念，并通过集体的业余度，来开释善能。咱们组建了一个民间公益组织，叫做焚烧吧少年幸福团，就是心愿找到更多有这份善心及善能的“学长学姐”，基于各自的行业积攒，业余实际和生存经历，为关注求职及个人成长的高校同学们及集体开发者，提供力不从心的信息和帮忙。同时，我始终感觉，这样的分享、对话是平等互利的。咱们能在繁碌之余，有机会和年老的灵魂产生碰撞，看到更多优良的人们在奋力前行，也是一种美妙和幸福。
——王可心，阿里巴巴，流动志愿者
除了简历领导，还提供阿里内推机会（报名地址）：
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