อยากได้ Resume ที่โดดเด่นกว่าตัวอย่างนี้?

ใช้ตัวอย่างเป็นแนวทางได้ แต่ Resume ที่ชนะต้องเขียนให้ตรงกับตำแหน่ง และประสบการณ์ของคุณ เราเป็นมืออาชีพรับเขียน Resume และ Cover Letter ภาษาอังกฤษ รับประกันความพึงพอใจ

ตัวอย่าง Resume วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ฉบับที่ 193

Resume Example Data Science #0193 ประมาณ 718 คำ

เรซูเม่ฉบับนี้เป็นตัวอย่างสำหรับตำแหน่ง WEBSITE, PORTFOLIO, PROFILES มีประสบการณ์รวมประมาณ 9 ปี เรานำมาวิเคราะห์เพื่อให้เห็นว่า โครงสร้างมีจุดเด่นอย่างไร และส่วนใดนำไปปรับใช้กับข้อมูลของคุณได้

จุดเด่นของฉบับนี้ แสดงประสบการณ์ทำงาน 4 ตำแหน่ง พร้อมหน้าที่และผลงานของแต่ละช่วงอย่างเป็นลำดับ

สิ่งที่ควรสังเกตในตัวอย่างนี้

เนื้อหาในเรซูเม่ฉบับนี้

WEBSITE, PORTFOLIO, PROFILES
WEBSITE, PORTFOLIO, PROFILES

Experience

Consultant / Deloitte - Florham Park, NJ08/2019 - Current
  • Client: CIO (Oct 2022 - Present)
  • Modernizing Endpoint Security & Operations Infrastructure Project
  • Client: Healthcare provider (Sep 2021 - Aug 2022)
  • Provided development and leadership support to end-to-end execution and validation of data migration from legacy on-prem (oracle, DB2) to cloud using GCP services (Cloud Function, Cloud Composer, GCS etc.), Databricks. Databricks structured streaming is used to move CDC data (Kafka). It, also, involves configure, sizing and optimization of Databricks Clusters.
  • Develop machine learning capabilities on streaming data (streaming analytics) using PySpark/MLlib and ML Pipelines. This is to provide Realtime prediction capability (i.e. member outreach, flight risk etc.) on large volume of data.
  • Client: Healthcare provider (Feb 2021 - Sep 2021)
  • Develop NLP based machine learning and deep learning models (TensorFlow) to analyze and predict claims outcome (Azure/Databricks). Automated pipeline using HIVE metastore and Databricks Workflow.
  • Provide data and analytics support in Risk Adjustment and CMS Star Quality (experiences of Medicare beneficiaries). Work involves understanding health insurance risk and quality concepts, Data transformation (Azure/Databricks), automated pipeline (Databricks Jobs) and load (ArangoDB) for frontend D3.js reporting. - Client: Global Pharmaceutical (Sep 2019 - May 2020)
  • Capacity modeling of clinical development network using process prediction (Bayesian regression) and discrete event simulation (DES). Models include development network of oral solid dosage (OSD) drug product, small molecule and biologics drug substance.
  • Training data prepared and automated using AWS Redshift, SageMaker, Lambda and EventBridge. Frontend developed and deployed using R-Shiny and Domino Data Lab.
  • Client: Postal Services (Jul 2020 - Sep 2020)
  • Develop end-to-end analytics and modeling strategies based on current processes and client's business need. This involves connecting data sources to visualization platforms using database connectivity or REST API.
  • Develop multi-class text classification model using Scikit-Learn on survey data (SurveyMonkey).
  • Client: Natural Resources (Sep 2020 - Feb 2021)
  • Implemented automated Data Pipeline using SAP BW, Power BI, powerapps and Data Gateway. It provides real- time reporting of financial transactions, cost models and cost forecasting to the stakeholders.
  • Utilize Azure ML Studio to develop model (multiple linear regression (MLR)) to predict cost per operating unit and integrate with Power BI.
Continuous Improvement Lead / Tenneco Automotive - Elizabeth, New Jersey04/2014 - 08/2019
  • Develop end-to-end data solution using R-based data acquisition (on-premise SQL server, OSIsoft PI, LIMS), transformation, predictive modeling (product classification, production outputs), visualization (R-shiny) and deployment (LAN server).
  • Implemented Power BI analytics and reporting capability.
  • Develop engine failure model using Mine Haul Truck data for Hortonworks Hadoop environment (PySpark/ MLlib).
  • Time series forecasting of sales/demand and DES model development to determine EOQ.
Process Engineer11/2011 - 04/2014
Glencore Plc
  • Statistical process control (SPC) and process capability analysis using Matlab.
  • Copper-Nickel separation process optimization using predictive modeling (multiple linear regression) and design of experiments (DOE).
  • Implement maintenance contract management best practices by improved scheduling using MS Project, tracking progress and conducting lessons learned.
  • Develop maintenance KPIs using SAP and VBA to track PMs and cost overruns. Facilitate plant wide idea generation.
Position
PUBLIC APPLICATIONS
  • Web app to develop machine learning models (
  • Processing Social Media (Twitter, Reddit etc.) feeds using Databricks, SQL and Data Visualization pipeline ( snowflectanalytics.shinyapps.io/socialNet/)

Education

  • Ph.D.: Materials Science & Engineering McGill University - Montreal, QC
  • Master of Science: Materials Science & Engineering
  • McGill University - Montreal QC · Project Management Professional (PMP), PMI Six Sigma Black Belt (CSSBB), ASQ · Professional Engineer (P.Eng.), PEO

Skills

ML models (RegressionClassificationClustering)PCAVIFLassoSMOTE)ML deployment (Hyperparameter tuningCross validationML PipelinesStreaming Analytics)ML lifecycle (MLflow trackingregistration)ML framework (RScikit-learnPySpark)TS forecasting (ProphetARIMA)DL (TensorFlow)NLP (vectorizerword embedding - transfer learningsentiment analysis - VADER)Data visualization (TableauPower BIQlik SenseOACMicrostrategyR-shinyPlotly)Data Engineering (DatabricksStructured StreamingHadoop ecosystemTeradataEDWCloud migration)RedshiftSageMakerLambdaEventBridge)Azure (Data Factory

สรุปว่าจะได้อะไรจากตัวอย่างนี้

ตัวอย่างนี้ช่วยให้เห็นแนวทางการเขียนเรซูเม่สำหรับตำแหน่ง WEBSITE, PORTFOLIO, PROFILES ประสบการณ์ 9 ปี ตามด้วยประสบการณ์ทำงาน 4 ตำแหน่ง และข้อมูลการศึกษาที่จำเป็น พร้อมทักษะที่เกี่ยวข้องกับงาน คุณสามารถนำลำดับและวิธีนำเสนอไปปรับใช้ โดยเปลี่ยนรายละเอียดให้ตรงกับประสบการณ์จริงของคุณ

อย่างไรก็ตาม เรซูเม่ที่ชนะต้องเขียนให้ตรงตำแหน่งที่คุณสมัครโดยเฉพาะ ตัวอย่างนี้คือต้นแบบ ไม่ใช่สำเนา ทีมเรซูเม่ของเรารับเขียน Resume และ Cover Letter ภาษาอังกฤษให้โดดเด่นจากคู่แข่ง ส่งงานใน 2 วัน รับประกันความพึงพอใจ

← ตัวอย่างก่อนหน้า (#0192)กลับไปหน้าวิทยาศาสตร์ข้อมูลตัวอย่างถัดไป (#0194) →