Chúng ta luôn biết rằng CV ứng tuyển là điều kiện tiên quyết và là bước đầu tiên trong bất kỳ một quy trình tuyển dụng nào. Nhưng liệu bạn có biết một CV Data Analyst gồm những gì sẽ gây ấn tượng mạnh mẽ với nhà Tuyển dụng?

cv-ung-tuyen-unigap-2

HIỂU RÕ “NGƯỜI ĐỌC” CV ỨNG TUYỂN

Trước khi bắt đầu ứng tuyển cho vị trí Data Analyst, bạn cần biết được ai sẽ là người đọc CV ứng tuyển của mình và họ muốn gì để có thể chuẩn bị đầy đủ hành trang.

Vậy nhà Tuyển dụng bao gồm những ai?

1. HR: là người lọc CV đầu tiên và thường dựa trên các yêu cầu của JD và người yêu cầu tuyển dụng vị trí (Line manager) với hai mục đích:

  • Kiểm tra về mặt bố cục và trình bày CV để biết được mức độ nghiêm túc và đầu tư vào chiếc CV của bạn.
  • Kiểm tra mức độ “đạt” của CV ứng tuyển dựa vào các yêu cầu cơ bản về kỹ năng, kinh nghiệm cần có trong vị trí công việc.

2. Functional Manager/ Data Manager (Line Manager): sau khi đã qua vòng lọc hồ sơ của HR, CV ở bước này sẽ được kiểm tra kỹ về kinh nghiệm, kiến thức và kỹ năng liên quan:

  • Từ CV ứng tuyển có thể kiểm tra về mức độ trình bày logic và có cấu trúc trong cách bạn truyền đạt thông tin
  • Kiểm tra chi tiết về kinh nghiệm, project liên quan đến vị trí Data Analyst

CẤU TRÚC VIẾT CV DATA ANALYST CHO NGƯỜI TRÁI NGÀNH

Đối với ứng viên trái ngành hoặc có rất ít kinh nghiệm, đây sẽ là cấu trúc CVứng tuyển bạn nên áp dụng để ghi điểm trong mắt nhà Tuyển dụng:

  • Thông tin liên hệ: Tên và vị trí ứng tuyển  cần to, rõ ràng, phương thức liên hệ có tối thiểu số điện thoại + email (có thể thêm LinkedIn & Github).
  • Giới thiệu/ Mô tả bản thân: Viết từ 3-4 câu, nội dung gồm kiến thức, kỹ năng, kinh nghiệm liên quan đến vị trí đang ứng tuyển + các thành tựu đặc sắc + mục tiêu nghề nghiệp.
  • Các dự án đã làm liên quan đến Data: phần dự án có thể là điểm sáng thể hiện kỹ năng, kiến thức liên quan đến vị trí Data Analyst, vì vậy cần đảm bảo các nội dung chính như sau:
    • Situation: Project giải quyết bài toán gì – mục tiêu của project này là gì?
    • Task: Các bước chính để giải quyết mục tiêu trên có thể chia thành gì?
    • Action: Mình đã sử dụng các tool/ technique nào (data mining/wrangling/cleansing) trên platform/ phần mềm nào để xử lý
    • Result: Kết quả/ insight rút ra được từ project đó là gì => giải quyết được bài toán/mục tiêu đầu tiên ở phần Situation như thế nào? 

Lưu ý: nội dung phần Project thể hiện trong CV ngắn gọn, rõ ràng còn cụ thể về source code và phân tích bạn nên đưa lên Github và dẫn link project vào CV nhé!

  • Kỹ năng: gồm kỹ năng cứng về data (SQL, PBI, Python) + kỹ năng mềm (kỹ năng liên quan/ được yêu cầu đối với vị trí DA)
  • Kinh nghiệm: 
    • Viết đầy đủ tên công ty + vị trí đảm nhiệm + thời gian làm việc
    • Viết theo trình tự thời gian NGƯỢC – công việc gần nhất sắp xếp lên trước (tháng/ năm bắt đầu và kết thúc)
    • Chọn lọc công việc có nhiều kỹ năng, thành tựu liên quan đến JD công việc apply hiện tại
    • Viết theo mô hình STAR (Situation – Task – Action – Result) – mục tiêu công việc, hành động thực thi để đạt được mục tiêu và lượng hoá kết quả đạt được
  • Trình độ học vấn & Chứng chỉ:
    • Tên trường đại học và chuyên ngành theo học 
    • GPA Thành tích học tập nổi trội và các giải thưởng trong quá trình học tập (nếu có)
    • Các chứng chỉ liên quan đến Data
    • Ngoại ngữ và kỹ năng Microsoft Office (mức độ thông thạo) 

cv-ung-tuyen-unigap

CẤU TRÚC VIẾT CV ỨNG TUYỂN CHO ỨNG VIÊN NHIỀU KINH NGHIỆM

Đối với ứng viên đã có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực cụ thể, cấu trúc CV đảm bảo các phần nội dung cần thiết tương tự và có sự thay đổi về sắp xếp như sau:

    1. Thông tin liên hệ
    2. Giới thiệu/ Mô tả bản thân
    3. Kinh nghiệm: bạn đã có những một lộ trình phát triển kỹ năng và kinh nghiệm đáng kể. Do đó, bạn nên đưa phần kinh nghiệm làm việc lên trên để nhấn mạnh vào chuyên môn, thành tích và sự thăng tiến của mình
    4. Các dự án đã làm liên quan đến Data/ Ngành bạn đang làm
    5. Kỹ năng: gồm kỹ năng cứng về data (SQL, PBI, Python) + kỹ năng mềm (kỹ năng liên quan/ được yêu cầu đối với vị trí DA)
    6. Trình độ học vấn & Chứng chỉ:
      • Tên trường đại học và chuyên ngành theo học
      • GPA Thành tích học tập nổi trội và các giải thưởng trong quá trình học tập (nếu có)
      • Các chứng chỉ liên quan đến Data
      • Ngoại ngữ và kỹ năng Microsoft Office (mức độ thông thạo) 

Tóm lại, việc hiểu mong muốn của Nhà Tuyển dụng và thể hiện điểm lợi thế của bản thân là rất quan trọng trước khi tham gia vào bất kỳ quy trình Tuyển dụng nào. Vì vậy, với cấu trúc CV gợi ý như trên, mình tin chắc rằng bạn có thể viết CV vừa đầy đủ, vừa làm nổi bật lợi thế cạnh tranh của bạn. Tuy nhiên, sẽ không có CV nào là đúng tuyệt đối và phù hợp cho mọi JD Data Analyst bạn ứng tuyển nên hãy lựa chọn CV phù hợp với bạn và vị trí bạn đang mong muốn ứng tuyển nhé!

Data Coaching 1 on 1 – người bạn đồng hành giúp các bạn đạt mục tiêu apply vị trí Data Analyst thành công

Data Coaching 1 on 1 là dự án coaching của công ty TNHH UniGap – với sứ mệnh thu hẹp khoảng cách giữa trường đại học và nơi làm việc bằng phương pháp phù hợp, chi phí tối ưu và mục tiêu được cam kết.

phuong-phap-coaching-1-on-1-unigap
Trải nghiệm ngay phương pháp Coaching để nhanh chóng đạt mục tiêu

Khoá Data Analyst Coaching 1 on 1 là khoá coaching giúp các bạn đang tự học Data Analyst đạt mục tiêu apply Data Analyst thành công trong 6 tháng. Đặc biệt phù hợp với các bạn dưới 27 tuổi, đang muốn tham gia ngành Data và cần có một đội ngũ thực chiến chuyên nghiệp đồng hành để giúp bạn đi nhanh hơn, cam kết đạt mục tiêu thành công.

Bạn có thể liên hệ để đặt lịch tư vấn miễn phí tại đây.

Data Coaching 1 on 1 – UniGap /Right mindset – True Success/

Nhận tin bài viết mới miễn phí



    WORKSHOP MIỄN PHÍ CHIA SẺ KIẾN THỨC CHUYÊN NGÀNH

    Đăng ký workshop

    NHẬN NGAY BỘ EBOOK & TÀI LIỆU TỰ HỌC MIỄN PHÍ

    Ebook miễn phí