简历制作

简历内容

1. 个人信息
2. 教育经历
3. 实习经历
4. 项目经历
5. 专业技能
6. 其他

==所有的尽量写在一页上，实习经历，专业技能，项目经历要占到2/3，排版简洁，不要花里胡哨==

个人信息

联系方式很重要，一般要两个，一个手机号一个邮箱，照片可有可无(可以不用放)

常见问题：个人信息占比太大，民族，党员不用写， github csdn地址可以放在最后

教育经历

专业排名，成绩排名(没有太好就不要写)，顺序就是先写最近的再写本科的经历，不是重要的信息就简化，==注意TOP 20%代表专业排名还是成绩排名==

实习经历

实习的时间，职位，工作

工作要简短指标化，STAR法则==情景，任务，行动，结果== 。用指标去量化他，性能提升多少等等。体现出学到的内容以及某些方面的提升

项目经历

把重点的放在最前面，==写进去的一定要懂、要明白，含金量高的放在第一位==

==面试官一般会要求有别的东西，有没有扩展，小项目也可以写，一定要体现出,根据自己的爱好去学习这个项目，从在这个项目中学到了什么东西，能力的提升，项目不用太多一个到三个==

主要有以下三个内容

1. 项目背景(一句话说完)
2. 简述负责的内容(要贯穿知识点，比如使用XXX技术，解决了XXX)
3. 使用到的技术栈，遇到的问题，怎么解决，最终达到什么效果(具体化)，例如：==原来使用select io复用3000 后面使用epoll达到10000==

要有对比，说明优劣，最后得出结论
要思考有没有可以优化的地方，以后的改进方向
面试官是很喜欢有扩展的定西

==特别注意要分点进行解答，比如1. 2. 3.==

举例

项目描述： 一个用于XXX系统，支持多设备管理，整个系统主要由XX系统，XX系统，XX系统，XX系统组合而成。最终实现XXX

涉及技术: Linux OpenCV Cmake C/C++ Ros  Yolo Pytorch Cuda MarkDown

- 使用JSON文件格式进行系统参数配置。
- 使用外观者设计模式管理四个子系统，完善代码架构。
- 使用线程池技术，充分利用多核性能，采用生产者-消费者模型进行数据处理使系统障碍物检测达28FPS。
- 使用OpenCV对深度图像进行处理，XXX普通障碍物检测系统。
- 使用智能指针，同时使用RAII手法，自动获取释放资源。
- 使用Pytorch语言采用Ghost框架训练二分类模型，使用YoloV5框架训练XXX。
- 使用TensorRT进行加速部署到Nano开发板上。
- 使用MarkDown进行相关测试和说明文档的书写。

专业技能

要进行适当的的扩展，要注意用词，自己不熟悉的千万不要写熟悉

基础->进阶->高阶
了解->熟练->掌握(熟练掌握)

==写到简历一定要会==，不要泛泛而谈，要简单扩展。

在一个范围内的，不要都写出来，留一两个，防止面试官拓展。

eg，熟悉排序算法，快排、堆排序、希尔排序。(别的排序也要知道，但是不用都写出来，留几个)

==写5-8条，不要太多==

其他

不要千篇一律写自己，热爱学习，吃苦耐劳。这些别人跟你不了解根本不会去看的。你应该体现出你的习惯适合这份工作。自己是一个成长型人才。

eg

1. 写英语等级。
2. 贴上博客地址，多少原创文章，多少阅读量以及多少排名
3. 自己阅读过多少技术书籍，喜欢定期总结反思。

最后，一定要复查简历，确保无错别字。同时，准备多份简历，在投递岗位的时候，要充分阅读JD并及时调整简历内容，使自己更加匹配岗位。

示例