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Amazon宣布再扩招3500人！今年可能是进大厂的最好时机！

CareerTu职图

2020-08-22

导读：听说今年是进Amazon最好的机会？

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最近，亚马逊正式宣布计划创造3500个新技术和公司职位。

据悉，本次亚马逊扩招的职位包括软件工程师，数据科学家，产品经理、用户体验设计师、云基础架构设计师等岗位，涉及领域包括Amazon Web Services、Alexa，Amazon Advertising、Amazon Fashion、Amazon Fresh等。

同时亚马逊还表示将在办公室投资高达预计14亿美元，并在每个位置增加更多的平方英尺。亚马逊在全球拥有超过876,000名员工，近年一直在招兵买马，扩大阵容，现在正式宣布了扩招的消息，正在求职的同学们都赶紧冲！

但想进入亚马逊这样的公司，也并不非容易，不少同学在简历这一关就被淘汰...能进Amazon的简历都写了什么？因此，今天学姐就来好好写一写，教大家怎么从头到尾客制化你的履历吧！

本文适合对象

第一种：现阶段火烧眉毛，担心自己履历不够好，准备刚开始改履历的求职者

第二种：准备出国读商业分析，还没开始改履历的留学者，是时候可以趁学校纷纷延后开学的这段时间，把你申请学校的履历从尘封已久的资料夹拉出来，好好思索一下！

商业分析简历制作步骤

第一步：看工作、投工作、建立自己的资料库

你一定会很好奇，为什么履历还没改好多个版本就要开始投职位呢？因为就如同我在某些文章中提到，我们求职从来没有准备好的一天，你如果不投履历、没接到拒绝信或是体会无声卡的真实感受，充满惰性的我们绝对不会痛定思痛去改履历和进行客制化。

而唯有不断地看工作内容、职责、不断地投递履历，就如同不断开口讲英文一样，你对岗位的「语感」和「直觉」才会慢慢产生。

我之前的文章中也有建议，你每投一个职位，都要用列印PDF、网页存档各种方式，将职缺存到你的资料夹，并且分门别类，建立自己的资料库。下面这张图片即是我去年求职的时候存放各样职位的资料夹画面截图，不同职位的资料夹即存放着不同公司但是有相同头衔的PDF、复制贴上内容的文件档、网站截图等等。而我强烈建议你可以开始练习这项操作，如此对于第二步，百利而无一害。

去年找美国正职时候建立的资料夹/职缺资料库

第二步：看职缺、画高频字、整理各职缺的常见关键字

当你的资料量逐渐变大时，你就可以开始训练你的脑内模型了(当然你可以建一个NLP的模型帮助你选字，或许会是一个不错的专案方向呢！)

你需要做的，就是好好阅读你放在你同一个资料夹里面的每个职缺内容。仔细阅读Job Description、Responsibilities/Role、Requirements/Skill Set，然后把众多相同Title内容里面，出现最多次的字圈出来。

我来就来看看两个产品分析师(Product Analyst)的职缺页面吧！

第一张图是纽约时报我去年拿到正职Offer的职缺；第二张图则是线上线下社交活动新创公司Eventbrite的产品分析职位。大家可以先练习找找看里面有没有重复或是高频出现的字眼。

纽约时报产品分析师点击看大图

Eventbrite产品分析师点击看大图

看完之后，你一定会发现，这两个职缺真的超多重复的高频字。

关键字像是：A/B Testing、Experiment、Key stakeholder、Key Performance Indicator/metrics、Define KPI、Dashboard、Audience behavior、Roadmap、Take Action/Actionable strategy等等。

技能像是：SQL、Communication skill、Descriptive Statistics、Data visualization、Exploratory analysis等等。

重复如此的步骤，针对Data scientist、Data Analyst、Marketing Analyst等等，一个常见的关键字列表就能产生，而这个行为我会建议每个求职者都能花时间好好演练一遍，因为你不是我，你可能不像我对产品分析这么感兴趣，我可能对财务分析、银行的分析职位也没有太多涉猎，这绝对是个人的修练与功课，但我仍然分享我去针对我有兴趣的职缺，整理出来的常见关键字与技能列表，放在文章里面供大家参考。

我感兴趣的职缺相关关键字与技能点

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第三步：决定你要分化几版履历

将你的关键字与技能列表整理完成后，你接下来要做的就是思索你要如何将一份履历分成几个版本，而这完全也是考验你到底想要什么跟你对自己的认识多少，也和你投递职缺的策略有关。

我基本上将履历分成三个版本。一个版本是产品分析、一个版本是Data Scientist/Data Analyst、最后则是Marketing Analyst。就如同我在第二步骤分成四大类型的职缺，而将其整合成三个。而将Data Scientist与Data Analyst整并成一份，无非是发现其关键字与所需技能非常相近，适合共同发展成一个版本。

个人觉得三版本履历的量体是一个面试者可以负荷的量，当然如果你提早进行这个操作，你当然可以尽可能分化多个版本，但过犹不及，你身为面试者，你一定要知道什么是适合你的、什么样的职缺是你的背景与经验是较有机会点的，分裂过多版本的履历，还不如好好精雕细琢即将分裂的两三份，将每份履历整合好，更容易让人资看到。

第四步：着手调整与构筑

最后一个步骤，当然是将你整理出来的关键字库，与你现有的履历版本进行推敲，并且在同一经验、背景、技能点、故事上进行置换。简而言之，该职缺需要什么样的关键字、需要什么样的技能，你能塞就塞给他。我们先来看看技能的例子：

Product Analyst

Marketing Analyst

Data Scientist/Data Analyst

可以看到在技能点的区块，针对不同的职缺，有进行微调与增删，像是DS/DA将原本PA/MA的Analyses，改成Modeling；MA增加了Channel Analysis；DS/DA将Dashboard拿掉换成NLP、Bayesian等等。而这些微调也是针对我已经进行分析整理过的职缺关键字，所做的决策。

接下来看看在经验上的调整，我以在钜亨网的工作经验为例。

Product Analyst

强调Tracking product metrics、Retentionrate by cohort analysis、In-app chat room features、分析Bounce rate优化产品功能、还有一定要提及A/B testing。

Marketing Analyst

強調Marketing campaigns、Digital marketing channels、Buildingdashboard、ampaign sites等等。

Data Scientist/Data Analyst

强调Model Building的经验(Logistic regression/KNN)。

当然不可能每个条目都大改，你一定可以保留你觉得核心且成效显著的列点，例如第一点是我每个版本的履历都有放的，因为他是我在钜亨网的一大专案与成就，成果是一样，但我可以加上一些额外的点缀(例如marketing campaigns)，可以因此服从部分职缺的关键字。

重点是你怎么从你过去的每个工作经验里，找到机会点与闪光点，并且融合你整理出来的关键字，让人资可以在五到十秒扫过你履历的时候，看到关键字，得以停下来，仔细品味你的履历。

或许很多人会问说，如果我就是没有工作经历、应届毕业就来美国读书、只有少少几个月的实习经验，根本无法有这么多列点可以拆分和符合这些关键字与技能点，那该怎么办？

对于这件事情我真的没有答案，我始终是「要有正职工作经验，再来读商业分析研究所」的大力鼓吹者。作为一个应届毕业生、没有正职、也没有像样的实习经验，你应该就要有心理准备你无法有太多的职缺类型可以选择，而对于有限的职缺类型选择，也就没有必要花时间进行履历客制化。

你应该做的是更提早地有所觉悟、更早的认识自己、更早地将履历调整至完美、更早在校内找实习、接研究案、更早的开始做类似的专案：如果你想做产品分析的工作，而没有任何与产品工作的经验，为什么你不用在校的第一第二学期，找一些开源的产品资料库，好好分析、并且对产品提出见解呢？这样起码你在履历上有经验可以勾得上边、可以去尽可能媒合职缺的关键字。

你的履历是你过去的经验之点连成的线与面，而任何求职的旅程都是如此，你没有那些点，没有主动去创造经验与专案，导致的结果就是履历的贫乏，也进而导致你后续面试之际，回答的深度与生动性不够，但这些都是可以解决的，你只要在一年之初、踏上美国求学那个当下，开始思索、开始装备自己，尽量地做一些课堂之外额外的准备，就一定会有机会！

在职图飞跃计划中，你将有一段高含金量远程实习，足不出户跟随一线名企导师巩固数据分析相关技能！你将一边学习技能和工具，一边进行实践，学+练的模式让同学们能够熟练掌握，岗位必备的技能，体验和大厂同款流程，丰富你的简历！

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