如今的Data求职，仿佛一场大型的相亲会。

大厂Recruiter就好比人民公园里的大爷大妈，而找工人们需要把个人信息、教育背景、能力经验一一展示，面试有没有，全靠眼缘一线牵。

不过近期的“相亲”，要比以往还多了一种形式——

直接看LinkedInProfile！

在Dating方面颇有造诣的Tinder就表示：只要信息足够updated，我们接受大家直接投递自己的LinkedIn！

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而Tinder并不是唯一一家接受新方式的科技公司。

最近也有正在跳槽的小伙伴反映：Meta的Recruiter没问我要简历，只要了我的LinkedIn链接！

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虽然申请职位的方式变简单了，但求职大军千千万，大厂挑花了眼是常事，你可能一不小心就变成了那个被冷处理的对象。

想让自己的LinkedInProfile优质且出圈，成为大厂一眼相中的Data人才？其实你只需要做好以下4点！

Tip

1

吸睛Headline为自己代言！

Headline位于你的LinkedInProfile的名字下方，主要的作用就是：一句话介绍你自己。

写Headline的时候要尊崇2大原则：

1

吸睛原则

想象一下，如果你在乘电梯的时候遇到了一位recruiter，你只有30秒的时间与他交谈，你会如何跟他介绍自己？

2

说明白原则

在描述时，保持简单易懂，让“外行人”帮你检查一下，看他们读完后，能否马上明白你的特长、你能做什么。

Tip

2

上过Data相关课程？展示！

要知道DataScience可是当今的最吃香行业之一，人才的需求量有增无减，因此不少高校都在近几年设立了Data相关专业，以此来满足业界激增的需求。

当然，除了通过校内课程学习，网上也有许多系统的职前培训课程。据调查显示，40%的DataScientist都在LinkedIn上公布，自己上过线上培训类的课程。

如果你上过任何DataScience相关的课程，一定要在Education或LicensesCertifications体现，并把你在课上学到的知识点一一列出。

Tip

3

用Coding技能“卷走”其他人！

可能有人会问，为什么做Data需要懂Coding？

简单来说就是：工作需要。

几乎所有数据相关岗位，都至少会Python，SQL，R和Bash/CommandLine中的一种，具体所需的编程语言会因公司而异。

还有人会问，那找Data工作和找SDE工作有什么区别？

就面试层面来说，Data岗位的面试，更重视对Coding基本题的掌握，较少出现难题和偏题。

另外，Data岗的Coding面试轮次少于SDE岗,一般只有2轮（程序员一般4轮）。

在求职市场竞争激烈的当下，千万别忘了在自己的Skill栏添加上Coding相关技能，这样才能被Recruiter快速捕捉到，在Data的求职市场上竞争力plusplus！

Tip

4

干瘪的文字描述项目经历？达咩！

有些同学其实在求职前，就已经积累了一定的Data项目。

而这些宝贵的经历，不要单单只用文字描述出来，而应该用更直观、更生动的方式呈现。

把做过的项目上传到Github或Slideshare上，然后生成链接，放在LinkedInProfile中，就是最常见且有力的展示方式。

如果是团队合作完成的项目，你要记得写出其它合作组员的名字，给予其他人Credit。

同时，单独说明你自己在团队中的任务，以及用到的Tools和Techniques。

作为求职新手，假如你实在没有机会接触到相关项目，也可以找一些业界现存的DataProblem，把自己的解决思路和方案写在LinkedIn上，以此来弥补经验不足。

★

当你成功做好以上4点，完善了自己的LinkedInProfile，你被大厂相中的几率就已经大大提升！

但想要真正“牵手成功”，拿下Data岗offer，大家也不能忘记：拥有扎实的技术能力、项目经验、沟通技巧，才是攻破面试的关键。

要不然，即使你侥幸博得了大厂眼球，也会被统计知识、算法编程、CaseStudy、BQ虐得体无完肤，在接下来的多重考验中败下阵来！

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