#91 如何寫有影響力的履歷表

根據 Facebook 社團上的成員資料,目前三百多位成員裡有將近 40% 成員的年紀在 34 歲以下,因此,希望這篇文章可以提供年輕人有關撰寫履歷表內容時的參考.

一般來說,我會把履歷表的寫法分成兩種,一種是屬於年輕工程師的寫法,另一種是資深工程師的寫法,我將年資不到十年的人定義為年輕工程師,所以可能是在 32 - 36 歲之間,就看你在幾歲從學校畢業.在這年資以下的人,撰寫履歷表時應該要著重在技能的部份.也就是說,你得在履歷表上說明你用過了那些工具與方法來製造軟體系統,以及你運用了那些專業知識 (課本上學的) 在你的工作上.比如,某個年輕工程師從事電商系統前端功能的開發,屣歷表上就需要清楚說明用 Javascript/TypeScript 寫了什麼東西,是否用到其他的 framework,如 Angular 等等,並且做過那些功能,如購物車系統,付款流程,購物體驗等等.把這些東西寫清楚來,讓看履歷表的人明確知道你過去曾用過的工具以及熟悉的產業環境是什麼,這樣能幫助雇主加快認識你的速度.

為什麼年輕工程師要寫這樣的內容呢 ? 因為年輕工程師通常被給予的任務是小而明確的,如解 bug 或做一些小功能.履歷表上寫一些技能類的事情可以幫助未來的雇主知道你過去做過些什麼,也能幫助雇主評估是否要找你來進行面試.

如果 32 - 36 歲以上的工程師 (超過十年的業界經驗),理論上來說,在業界工作了十年應該要達到資深工程師的水準了.我猜想在台灣的公司對於職稱上的給定標準並沒有一致且較寬鬆,所以中小企業或是非資訊科技領域的公司做了三五年後就能得到資深工程師的職稱.在規模大且制度嚴謹的公司裡,要在三到五年內拼到資深工程師是件不容易的事情,資深工程師的履歷表就應該著重於有關 "影嚮力" 的事情,比如,製造一個付款交易系統,讓整個網站可以在一分鐘之內完成 n 筆交易,使得網站可以承受 m 個使用者的流量.再舉另一個例子,重新製造了購物車系統,讓原本客戶評價極差的用戶體驗變成零負評的新體驗,並且讓網站提升 n % 客戶滿意度.再舉另一個例子,製造了一套基礎建設程式庫用於處理公司內所有系統的溝通機制,將原本平均一分鐘執行時間的動作提升至十秒鐘完成.或是一個更利害的例子,製做了一個很利害的 open source software,放在 Github 上得到了 n 顆星星,造福了世界上許多的軟體工程師.透過這些簡單例子,我相信你一定明白我所謂的 "影響力" 是什麼意思了.

回過頭來,並不是說年輕工程師就不用寫影響力.對於年輕工程師而言,如果你可以寫出令人信服的影響力,一定要寫下來,因為那些都是能讓你換到新公司時談職位與薪水的利器.

不論你寫的是技能比較多或是影響力比較多,千萬要記得別亂寫或是誇大地寫.若有機會面試時,這些技能和影響力是很容易被檢查出來的,一旦面試官發現你在 "唬爛" 時,你有可能永遠不會出現在這公司的面試名單裡.

履歷表內容的基本上包含了你的個人基本資料,工作經歷,學歷,技能以及一些參考資料.以我的經驗來說,我會將影響力放在工作經歷的內容裡,所以每一個工作都會是一段描述,而不是一行文字只包含公司名稱,職位名稱和時間而己.通常來說,一到兩頁的履歷表就應該要把你自己說明清楚,過長的內容,雇主很容易跳過不看,因為有名的公司每天都會收到很多履歷資料,沒有人會把細節看完.同時也要告訴一些年輕的工程師,工作要慎選,常常換工作並不是一件好事情,技能的程度高低也許不會受到換工作的影響,但我相信影響力是需要時間累積的,若常常換工作,則很難說明與說服其他人你在短時間裡能在一家公司做出有影響力的事情! 所以,找新公司時要好好想清楚,工作經歷就像是學歷一樣無法抹去也無法作假的,因此,在換公司時也要好好想想你該如何在新公司做出影響力的事情.同時這個題目也可能當成你和你老闆一對一面談時間裡的內容.

Hope it helps,

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#90 淺談 Dynamic Programming (2)

 前面說過 dynamic programming 的應用很多,這一篇文章來說明其中一種應用,Maximun subarray sum.這個問題是在一個整數的 array 裡找一個連續空間的元素,其元素的總和的值是最大的.如下圖:


source: https://www.geeksforgeeks.org/largest-sum-contiguous-subarray/

從 index 2 到 index 6 之間的元素總和等於 7,這個區間是這個 array 裡最大的區間總和. 要解決這個問題其實不難,因為用最直接的暴力法就可以解決了,其程式結構如下:

這一個暴力法的時間複雜度是 O(n*n*n) ,n 是 array 的長度. 如果 n 很小,影嚮不大,但若 n 很大,這一個運算雖然在空間複雜度很表現的很好,但浪費許多 CPU 的運算資源,因為許多加法的計算是重覆了. 將這個問題的時間複雜度降低的方法不只一種,在這篇文章裡,我們用 dynamic programming 的策略來試著降低時間複雜度.如前一篇文章提過的內容,dynamic programming 的策略在於用空間換取時間,所以我們必須找出在什麼地方可以減少重覆的計算.要減少重覆計算之前,我們可以先從暴力法來看到底真正的計算是花在什麼地方了. 從上述的程式碼,你可以看到決定 subarray 的總和值是從最裡面的迴圈來運算的,所以第一圈會計算 start = 0 , end = 0 的總和值,第二圈會計算 start = 0, end = 1 的總和值, 第三圈會計算 start = 0, end = 2 的總和值,以此類推下去.透過觀察,你便能發現第二圈要計算的內容在第一圈已經算過了部份答案,第三圈要計算的內容在第二圈已經算過了部份的答案,因此,最裡面的迴圈其實是重覆了做了許多相加.

Loop 1: -2 

Loop 2: -2 + -3 = -5  (Loop 1 + -3)

Loop 3: -2 + -3 + 4 = -1 (Loop 2 + 4)

Loop 4: -2 + -3 + 4 + -1 = -2 (Loop 3 -1)

因此,透過以上的運算呈現,便能知道最後一個迴圈是可以去除的.我們只要將上一圈計算後的內容先暫存起來,留到下一圈時便能拿出來用,直接做一次加法就可以得到這一圈的答案了.因此,那個查表法的 "表" 也只不是一個臨時的變數,在空間複雜度上並沒有增加,而時間複雜度卻降了一階變成了 O(n*n),如下列的程式碼.

接著,或許你還會問,空間複雜度還仍再降嗎 ? 剛好這一個題目是可以的,它的名字是 Kadane's algorithm,這個演算法在許多讀者還沒出生之前就已經發明了,這演算法能用 O(n) 的時間複雜度解決這問題,而發明人是一位教授,現在已經非常高齡了. 若你晚些才看到這篇文章, Kadane 教授也許不在人世了,我們大家都是站在巨人的肩膀上.

最後,你可能會問這個演算法我們該用在那裡.這完全取決於你是否會遇到類似的題目.如果你遇到一個問題,而這問題剛好可以 Reduce 成 maximum subarray sum 時,Kadane's algorithm 便能幫助你寫一個超快速的程式來解決問題,例如,你老闆要你找出過去十年裡,那幾個連續的月份其營業額是最好的.

Dynamic programming 的策略確實應用在許多地方,未來介紹更多的主題時,一定都還會碰到 dynamic programming 策略所產生的解法.

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