在求職中使用履歷關鍵字的指南

已發表: 2022-05-26

隨著人工智慧 (AI) 的興起，在許多情況下，製作出色的履歷已成為一種技術藝術形式。履歷不再是簡單地一頁紙概述你的工作經驗、技能和榮譽。現在，科技使用履歷中的關鍵字搜尋來幫助審查候選人。

此技術稱為申請人追蹤系統（ATS）。公司使用 ATS 來節省時間並淘汰不適合其職位描述的候選人。在本指南中，我們將介紹如何尋找和使用關鍵字，使您的履歷在人類和電腦面前脫穎而出。

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履歷表發生了怎樣的變化？

過去十年來科技的進步徹底改變了我們尋找工作、申請工作和撰寫履歷的方式。一體化人才管理平台使公司可以在網路上的一個地方列出職位、使用人工智慧掃描申請並安排面試。

履歷關鍵字現在是將履歷交到雇主手中的重要部分。您是否知道75% 的大公司正在使用人工智慧來過濾履歷？ 70 %的履歷從未送到雇主的辦公桌？

一旦履歷確實到達招募經理手中，他們也可能會瀏覽履歷中的關鍵字。關鍵字在現代求職中至關重要。

人工智慧（和招募人員）在尋找什麼？

當雇主發布職位時，他們會在 ATS 中輸入關鍵字。當您提交申請時，ATS 會掃描您的履歷。

招募人員和招募經理必須整理數百甚至數千份履歷。他們不是逐一閱讀這些履歷，而是依靠 ATS 來過濾掉那些看起來不合適的履歷。

他們對 ATS 進行編程，以掃描工作要求中的關鍵字。一旦履歷被過濾，招募人員或招募經理就會粗略地瀏覽每份履歷。他們關注的是候選人的資格、技能、工作經驗和職業發展。

什麼是簡歷關鍵字和短語？

履歷關鍵字和短語是招募人員告訴 ATS 尋找的特定單字或短語。關鍵字可以是技能、證書或工作所需的先決條件。

你應該先寫你的履歷。您申請的每份工作，請複印一份履歷。然後，更新履歷中已有的單字，將關鍵字與職位描述相符。現在，讓我們深入探討如何找到要包含在履歷中的正確關鍵字。

如何找到要在履歷中使用的關鍵字

候選人可以在三個地方找到關鍵字：職位列表中、LinkedIn 上和公司網站上。這些關鍵字將分為四類：工作相關技能、動作動詞、教育要求和相關經驗。

哪裡可以找到關鍵字：

  • 在職位清單中：關鍵字將散佈在整個職位清單中，特別是在「資格」和「職責」部分。
  • 在員工的 LinkedIn 個人資料上：查看該公司類似職位的員工如何在其 LinkedIn 頁面上談論他們的技能和職責。
  • 在公司網站上：在「關於」頁面上尋找他們如何談論他們的公司，看看如何用他們自己的話與他們交談。

關鍵字類型：

  • 工作相關技能：硬技能、軟技能和核心資格
  • 行為動詞：成就與領導期望
  • 教育要求：大學學位、高中文憑、行業認證
  • 相關經驗：您過去可能擁有的雇主正在尋找的職位

當您整理要包含在履歷中的關鍵字時，請注意列出的技能、名詞、動詞和職位的時態和格式。大多數 ATS 不理解同義詞、縮寫、複數或類似技能。他們只尋找他們被編程要尋找的東西。

例如，Adobe 的創意軟體可以稱為「Adobe Creative Suite」、「Adobe CS」、「Adobe CC」或「Adobe Creative Cloud」。此外，職位描述可以列出他們正在尋找的每個 Adob​​e 工具，包括「Adobe Photoshop」、「Adobe XD」或「Adobe Illustrator」。他們甚至可能簡稱為“Photoshop”、“XD”或“Illustrator”。注意他們如何表達他們正在尋找的工具。

對於動詞和非專有名詞也是如此。 「託管」、「管理」、「經理」和「管理」這些詞對您來說可能聽起來相同，但對 ATS 來說它們都是不同的。根據它的編程方式，它可能只會尋找“經理”。您的履歷可能會寫“管理專案”，但 ATS 正在尋找“專案經理”。

只要技能相似，就可以更改您的職位名稱、描述和技能，以符合關鍵字在職位描述中列出的方式。例如，該職位可能正在尋找“內容作家”，但您的履歷表列出了“內容創作者”。或者您可能是“前端開發人員”，但職位描述明確指出“JavaScript 開發人員”。

如何創建 ATS 友善的簡歷模板

ATS 無法讀取陰影，無法理解圖像，而且大多數人對某些字體的辨識能力比其他字體更好。許多人還會分層閱讀你的履歷。為了確保您的履歷能夠清晰地通過系統，請使用或建立 ATS 可以讀取的履歷模板。若要建立 ATS 友善的簡歷模板，請包含以下元素。

使用 ATS 可以讀取的字體

  • 宋體
  • 塔霍馬
  • 影響
  • 喬治亞州
  • 導遊
  • 露辛達
  • 投石機

將您的聯絡資訊放在頂部

如果您在簡歷底部包含您的聯絡資訊，ATS 可能會認為您沒有包含該資訊。這可能會導致您的簡歷被丟棄。

包括這些部分

ATS 和雇主要尋找的最重要的部分是職位描述中的要求概述。

請務必包含以下部分以引起注意：

  • 接觸
  • 專業總結（2-3 句）
  • 技能
  • 工作經驗
  • 教育

其他可選部分

在某些行業中，添加額外的部分來展示您擁有的技能或認證可能會對您有利。

  • 將您的技術技能和軟技能分為兩個部分
  • 培訓和認證
  • 榮譽及獎勵
  • 你說的語言
  • 技能或語言的熟練程度
  • 組織機構
  • 興趣
  • 社群媒體或作品集鏈接

如何在履歷中加入關鍵字

現在您已經知道要尋找哪些類型的關鍵字以及在哪裡可以找到它們，是時候將它們合併到您的履歷中了。在您花時間將它們添加到您的簡歷之前，請確保您使用的是 ATS 真正可讀取的模板。

如何整合 ATS 的相關關鍵字

一旦您有了適合 ATS 的履歷表範本並且收集了相關關鍵字，就可以將這些關鍵字新增到您的履歷中。確保您的關鍵字拼字正確！ ATS 無法理解拼字錯誤的單字。在提交履歷之前，使用 Grammarly 搜尋文件中的拼字和標點符號錯誤。

與工作相關的技能關鍵字將出現在履歷的「技能」部分。相關經驗關鍵字適合「工作經驗」。動作動詞也屬於「工作經驗」。它們應該納入您先前工作的描述中。教育要求應包含在「教育」部分。

如何為招募人員添加關鍵字

最終目標是讓您的履歷到達人類手中，儘管人類可能也不會逐行閱讀您的履歷。他們也會尋找關鍵字，但他們需要能夠輕鬆閱讀它們。

讓簡歷關鍵字以易於閱讀的方式真正適合仍然很重要。雖然 ATS 並不在乎你的履歷有多長，但招募人員卻在乎。將您的簡歷控制在一頁內。

最重要的是，招募人員將掃描他們在 ATS 中編寫的關鍵字，以尋找並驗證您的認證。招募經理也希望看到您在整個職業生涯中不斷成長，並且願意提升您的技能和知識。

範例

以下是兩個實際範例，說明如何選擇正確的履歷關鍵字並將其納入其中。在本節中，我們將重點放在與工作相關的技能和動作動詞。我們在職位描述和履歷副本中將最強大的履歷關鍵字以粗體顯示，以便您可以準確地了解如何自己尋找和使用履歷關鍵字。

平面設計師

該職位適用於專門從事生命科學行業研究和技術的公司。

職位描述：

職責

  • 使用所有AdAdobe CC應用程式來概念化和執行快節奏的環境
  • 創造性地解決問題的能力以及執行新的和現有的PowerPoint簡報、範本和幻燈片庫的能力
  • 處理整個組織內多個團隊的各種臨時設計請求，同時遵守專案目標和里程碑
  • 能夠構思並向團隊和管理層展示創新的設計理念
  • 執行數位設計，包括資訊圖表、圖像、攝影、橫幅圖像以及對類似最佳實踐的理解
  • 提供符合我們標準的各種網路視覺效果和影像，同時嘗試新的解決方案
  • 使用Ceros和類似工具設計和程式設計互動式網站模組

履歷副本範例：

使用AdAdobe CC應用程式設計模型並使用Ceros建立網站模組。與電子郵件行銷專家合作，在 Hubspot 中建立創新的新PowerPoint範本。執行數位設計，包括網頁視覺效果、電子郵件圖形和社交媒體圖形。

生命週期行銷經理

Grammarly職缺的重點是客戶保留、貨幣化和產品參與度。

職位描述： 展示綜合定量和定性數據、平衡目標作為決策因素的能力，以及使用定向數據來識別差距和機會的能力。對實驗有很強的把握，特別是在數據不完整的情況下設計合理且啟發性的實驗。培養生命週期團隊內部和外部的相互支持感。無縫協調利害關係人、細節和時間表以實現特定目標。擅長處理定量和定性資料。

履歷副本範例：

管理了數十個涉及定量和定性數據的項目，以指導我的公司取得成功。每季進行不同時間軸的實驗，以確定我們產品的最佳前進路徑。與團隊成員合作尋找創新的數據驅動解決方案。

資料架構師

這家飯店公司的資料架構師將創新技術解決方案來滿足客戶需求。

職位描述：

我們相信，這個角色的成功將透過以下屬性和技能來證明：

  • 大數據、Hadoop、資料湖、雲端服務、平台即服務、基礎設施即服務的專業知識
  • AWS RedShift、AWS Aurora、AWS EMR、AWS S3、AWS SageMaker的實務經驗
  • MySQL和 PostgreSQL經驗
  • 概念、邏輯和物理資料建模經驗
  • 元資料擷取與管理經驗
  • 擁有Apache Spark 、Apache NiFi、Apache Kafka、Python、LINUX 腳本編寫經驗
  • 主資料管理經驗
  • ETL 和 EL 技術經驗
  • 完成軟體/平台設計原則
  • 善於理解、記錄和描述複雜的技術主題；並使業務能力與技術解決方案保持一致

履歷副本範例：

使用所有 AWS 產品（包括AWS RedShift、AWS Aurora、AWS EMR、AWS S3、AWS SageMaker）來儲存、處理和處理大數據。使用Python和MySQL建立部落格後端。比較Hadoop 、 AWS Aurora和Apache Spark以優化處理和儲存。日常職責包括概念、邏輯和實體資料建模、主資料管理和記錄。