Machine Learning CV: Tipps, Beispiele und Leitfaden zum Schreiben

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Wenn Sie einen Job im Bereich KI suchen, benötigen Sie einen gut gestalteten Lebenslauf zum Thema Machine Learning, um sich von der Konkurrenz abzuheben. Ein überzeugender Lebenslauf hebt Ihre Fähigkeiten und Erfahrungen hervor und verdeutlicht, warum Sie für die Stelle im Bereich Machine Learning, auf die Sie sich bewerben, optimal geeignet sind.

Doch wie können Sie Ihre Erfahrungen, Fähigkeiten und Erfolge effektiv in einem überzeugenden Lebenslauf darstellen? Und wie reduzieren Sie das Ganze auf ein oder zwei Seiten?

Hier erfahren Sie alles, was Sie für die Erstellung eines überzeugenden Lebenslaufs im Bereich Machine Learning wissen müssen. Von der richtigen Formatierung über die Identifizierung der richtigen Fähigkeiten bis hin zur Verwendung von Aktionswörtern – dieser Artikel enthält alle Informationen, die Sie für einen Lebenslauf im Bereich Machine Learning benötigen, der wirklich auffällt – und Ihnen vielleicht sogar einen Job verschafft.

Tipps für einen Machine Learning CV 

Die Erstellung eines ansprechenden Lebenslaufs für den Bereich Machine Learning erfordert sorgfältige Planung, Überlegung und Liebe zum Detail. Entscheidend ist die Anpassung Ihres Lebenslaufs sowie die Wahl eines übersichtlichen, professionellen Formats, das Ihnen die Darstellung aller relevanten Fähigkeiten, Erfahrungen und Erfolge ermöglicht.

Hier erfahren Sie, was Sie dazu wissen müssen.

1. Passen Sie Ihren Lebenslauf an die Branche an, in der Sie arbeiten werden.

Maschinelles Lernen ist ein breites Feld mit vielen verschiedenen Rollen in den unterschiedlichsten Branchen. Wenn Sie Ihren Lebenslauf für maschinelles Lernen erstellen, ist es wichtig, die genaue Art der Rolle, auf die Sie sich bewerben, und die Branche, in der Sie arbeiten werden, zu identifizieren.

Wenn Sie Ihre Nische verstehen, können Sie Ihren Lebenslauf besser auf die Branche und die Art der Stelle zuschneiden, auf die Sie sich bewerben. Gängige Branchen für Jobs im Bereich Machine Learning sind Einzelhandel, Technologie, Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen. Zu den häufigsten Berufen gehören:

• Ingenieur für maschinelles Lernen

• Datenwissenschaftler

• Robotikingenieur

• Softwareentwickler

• Ingenieur für künstliche Intelligenz (KI)

• Cybersicherheitsanalyst

Sobald Sie die Stelle und Branche, in der Sie arbeiten möchten, genau identifiziert haben, können Sie Ihren Lebenslauf besser anpassen.

2. Formatieren Sie Ihren Lebenslauf so, dass das Wesentliche hervorgehoben wird.

Die Formatierung eines Lebenslaufs kann für viele verwirrend sein, da es keinen allgemeingültigen Ansatz gibt. Der Schlüssel zu einer überzeugenden Lebenslaufformatierung ist jedoch derselbe wie bei den meisten Designs: Halten Sie es einfach.

Personalvermittler werden Ihren Lebenslauf wahrscheinlich nur wenige Sekunden lang betrachten. Daher ist es wichtig, alles so klar wie möglich darzustellen. Hier sind alle Abschnitte, die Sie in Ihren Lebenslauf für Machine Learning aufnehmen sollten:

• Kopfzeile: Die Kopfzeile enthält Ihren Namen und Ihre Kontaktinformationen, einschließlich eines Links zu Ihrem LinkedIn Profil, falls Sie eines haben. 

• Zusammenfassung: Die Zusammenfassung ist eine kurze Biografie, die zusammenfasst, was in Ihrem Lebenslauf steht. 

• Erfahrung: Dieser Abschnitt ist entscheidend, da Sie hier nachweisen, dass Sie über relevante Erfahrung im Bereich maschinelles Lernen verfügen, die in umgekehrter chronologischer Reihenfolge aufgelistet ist. 

• Ausbildung: Listen Sie hier Ihre Ausbildung auf, wobei Ihr höchster Abschluss ganz oben stehen muss. 

• Fähigkeiten: Geben Sie die Fähigkeiten an, die in der Stellenbeschreibung für die Rolle aufgeführt sind, auf die Sie sich bewerben. 

Was ist mit der Schriftart?

Wir alle lieben eine lustige Schriftart, aber bei Ihrem Lebenslauf zum Thema maschinelles Lernen sollten Sie es am besten streng professionell halten.

Verwenden Sie für den Fließtext Ihres Lebenslaufs eine gut lesbare Schriftart wie Times New Roman, Arial oder Helvetica in Schriftgröße 11 bis 12 Punkt. Abschnittsüberschriften sollten fett und in Schriftgröße 14 bis 16 Punkt gedruckt sein.

3. Verfassen Sie eine Zusammenfassung Ihres Lebenslaufs oder ein persönliches Statement.

Die Zusammenfassung ist eine kurze Biografie (etwa vier bis sieben Zeilen), die einen Überblick über Sie, Ihre relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen sowie Ihren Beitrag für die Stelle gibt. In Ihrem Machine Learning Lebenslauf nutzen Sie diesen Abschnitt, um die wichtigsten Gründe hervorzuheben, warum Sie ideal für die Stelle geeignet sind, auf die Sie sich bewerben.

Dies ist Ihr Verkaufsargument. Eine gute Zusammenfassung entscheidet wahrscheinlich darüber, ob ein Personalverantwortlicher weiterliest und, ob Sie für die Stelle in die engere Auswahl kommen. Eine aussagekräftige Zusammenfassung sollte folgende Informationen enthalten:

• Erfahrung: Geben Sie an, welche relevanten Erfahrungen Sie möglicherweise bereits gemacht haben.

• Ergebnisse : Identifizieren Sie die konkreten Ergebnisse, die Sie bei der Arbeit hatten.

• Fähigkeiten: Geben Sie an, welche Fähigkeiten für die Position relevant sind und welche Sie möglicherweise besitzen.

Beispiel

Erfahrener Machine Learning Ingenieur mit fünf Jahren Erfahrung in der Entwicklung von Machine Vision in einem Start-up. Umfangreiche Erfahrung in Deep Learning, Deep Reinforcement Learning und natürlicher Sprachverarbeitung.

4. Heben Sie Ihre Erfahrung im maschinellen Lernen hervor.

Der Abschnitt „Erfahrung“ Ihres Lebenslaufs ist entscheidend, um Ihre bisherigen beruflichen Erfolge zu demonstrieren und Ihre relevanten Fähigkeiten hervorzuheben. Hier listen Sie alle Ihre bisherigen relevanten Tätigkeiten auf, einschließlich Ihrer Berufsbezeichnungen, der Unternehmen, für die Sie gearbeitet haben, und der Beschäftigungsdauer. Beschreiben Sie außerdem die relevanten Aufgaben, die Sie ausgeführt haben.

Konzentrieren Sie sich bei der Beschreibung Ihrer bisherigen Berufserfahrung auf Ihre konkreten Erfolge und Ergebnisse, anstatt nur Ihre Aufgaben aufzulisten. Personalverantwortliche möchten wissen, wie Sie in Ihren früheren Jobs tatsächlich abgeschnitten haben, da sie so ein klares Bild davon bekommen, wie Sie in Ihrem neuen Job voraussichtlich abschneiden werden.

Verwenden Sie die STAR-Methode, um im Abschnitt „Berufserfahrung“ Ihres Lebenslaufs für Machine Learning konkrete Erfolge zu formulieren. STAR steht für „Situation, Aufgabe, Handlung , Ergebnis“. Denken Sie bei jedem Punkt in Ihrem Erfahrungsbereich, der einen Erfolg demonstriert, an die Situation (Ihre Rolle), die Aufgabe (das Gesamtziel), die Handlung (was Sie getan haben, um dieses Ziel zu erreichen) und das Ergebnis (das messbare Ergebnis).

Beispiel

• Entwickelte personalisierte Algorithmen, wodurch die Produktbenutzerfreundlichkeit um 45 Prozent gesteigert wurde.

• Leitete ein Team aus sieben Programmierern bei der Entwicklung von drei Roboterprototypen unter Verwendung von maschinellem Sehen.

Verwenden Sie Schlüsselwörter für Ihren Lebenslauf, um ATS-konform zu sein

Heutzutage nutzen die meisten Personalvermittler Bewerbermanagementsysteme (ATS), um alle Bewerbungen für offene Stellen zu verwalten. Diese Systeme können zwar hilfreich sein, um Bewerber mit bestimmten Fähigkeiten zu finden, können aber auch dazu führen, dass qualifizierte Bewerber unbeabsichtigt aussortiert werden, einfach weil ihnen die richtigen Schlüsselwörter fehlen.

Um Ihre Chancen zu verbessern, ganz oben auf der Liste der Bewerber zu landen, verwenden Sie strategisch Schlüsselwörter, die mit der Position in Zusammenhang stehen, in Ihrem Lebenslauf. Sie können relevante Schlüsselwörter in der Stellenausschreibung finden, die Ihre Aufgaben in der Stelle mit bestimmten Formulierungen beschreiben. Nutzen Sie diese Sprache, um Ihre eigenen bisherigen Erfahrungen zu beschreiben (aber kopieren Sie nicht einfach).

5. Betonen Sie Ihre Ausbildung.

Ingenieure für maschinelles Lernen verfügen über eine sehr gute Ausbildung. Ein Bachelor Abschluss ist die absolute Mindestanforderung, die meisten verfügen jedoch über einen Master Abschluss oder sogar einen Doktortitel in einem verwandten Fachgebiet.

Bildung ist wichtig. Nutzen Sie sie daher nicht nur, indem Sie lediglich erwähnen, dass Sie einen bestimmten Abschluss erworben haben. Fügen Sie Stichpunkte hinzu, um Erfolge bei bestimmten Projekten, hervorragende Noten, Auszeichnungen, Anerkennungen und Stipendien hervorzuheben. Heben Sie auch lokale oder nationale Ehrengesellschaften hervor.

6. Nehmen Sie in Ihren Lebenslauf die richtigen Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen auf.

Der Abschnitt „Fähigkeiten“ ist in jedem Lebenslauf wichtig. Spezifische Fähigkeiten im Bereich Machine Learning sind jedoch tiefgreifend, technisch und für jede Position unerlässlich. Um sicherzustellen, dass Sie die relevanten Kenntnisse aufgelistet haben, lesen Sie die Stellenbeschreibungen und fügen Sie alles Notwendige hinzu, um Ihren Lebenslauf anzupassen und ATS-konform zu machen. 

Zu Ihren technischen Fähigkeiten könnten gehören:

• Datenmodellierung

• Clustering-Algorithmen

• Programmierung

• MATLAB

• Java 

• Python

• Hauptkomponentenanalyse

• Support-Vektor-Maschinen

Zu Ihren beruflichen Fähigkeiten könnten gehören:

• Kommunikation

• Problemlösung

• Zeitmanagement

• Entscheidungsfindung

• Kritisches Denken 

7. Erwägen Sie, Ihrem Lebenslauf zum Thema maschinelles Lernen weitere Abschnitte hinzuzufügen.

Abhängig von der Position, auf die Sie sich bewerben, Ihrem Erfahrungsniveau und zusätzlichen Projekten und Auszeichnungen, die Sie erwähnen könnten, möchten Sie möglicherweise noch mehrere weitere Abschnitte in Ihren Lebenslauf aufnehmen.

Einige zusätzliche Abschnitte, die Sie in Ihren Lebenslauf zum maschinellen Lernen aufnehmen können, sind:

• Titel: Ein Titel oder eine Überschrift kann Ihre berufliche Identität stärken. Fügen Sie beispielsweise unter Ihrer Überschrift die Bezeichnung „Machine Learning Engineer“ oder „Machine Learning Engineering Specialist für den globalen Einzelhandel“ hinzu. Dies fügt zusätzliche Schlüsselwörter hinzu und zeigt dem Arbeitgeber, dass Sie bereits auf diesem Niveau tätig sind.

• Projekte: Ein Abschnitt über Projekte kann Personalvermittlern helfen, Ihre bisherigen Erfahrungen besser zu verstehen. Dies kann insbesondere für Studierende hilfreich sein, die zwar über die entsprechenden Fähigkeiten verfügen, diese aber noch nicht beruflich umgesetzt haben. Anstatt diese im Lebenslauf zu beschreiben, verlinken Sie am besten auf eine Github- oder Gitlab-Seite.

• Veröffentlichungen und Konferenzen: Wenn Sie auf PhD Niveau studiert haben, können Sie möglicherweise relevante Veröffentlichungen auflisten und an einigen namhaften Branchenkonferenzen teilgenommen haben.

• Berufsverbände: Die Mitgliedschaft in einem Berufsverband zeigt, dass Sie maschinelles Lernen als berufliche Karriere ernst nehmen. Sie können beispielsweise angeben, dass Sie Mitglied des KI-Bundesverbandes sind.

• Lizenzen und Zertifikate: Wenn Sie über eine Zertifizierung oder Lizenz verfügen oder einen entsprechenden nicht akkreditierten Kurs abgeschlossen haben, können Sie in Ihrem Lebenslauf einen Unterabschnitt dafür erstellen.

• Auszeichnungen: Wenn Sie Auszeichnungen gewonnen haben, entweder persönlich oder als Teil eines Teams an der Universität oder bei der Arbeit, ist dies ein großartiger Ort, um damit anzugeben. 

• Freiwilligenarbeit: Wenn Sie ehrenamtlich gearbeitet haben und dabei Ihre beruflichen oder technischen Fähigkeiten unter Beweis gestellt haben, können Sie diese in diesem zusätzlichen Abschnitt angeben.

8. Schreiben Sie ein Anschreiben zum Thema maschinelles Lernen.

Sobald Ihr Lebenslauf fertig ist, benötigen Sie ein aussagekräftiges Anschreiben zum Thema maschinelles Lernen.

Passen Sie das Anschreiben an die Stelle, auf die Sie sich bewerben, das Unternehmen, Ihre Bewerbungsgründe und Ihre Eignung an. Im Hauptteil des Schreibens sollten Sie Ihre relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen näher erläutern. Achten Sie auf einen professionellen Ton und beschränken Sie das gesamte Schreiben auf knapp eine Seite. Konzentrieren Sie sich auf Ihr Angebot und schließen Sie mit einer Handlungsaufforderung ab.

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Fachkräfte für maschinelles Lernen benötigen ausgeprägte technische Fähigkeiten, umfassende Fachkenntnisse und einen fundierten akademischen Hintergrund. Wenn Sie einen neuen Job im Bereich maschinelles Lernen anstreben, sollten Sie eine entsprechende Spezialisierung oder ein Berufszertifikat über Coursera erwerben.

Die Machine Learning Spezialisierung von Stanford und DeepLearning.AI bietet Einblicke in die Erstellung von Machine Learning Modellen mit NumPy und scikit-learn. Diese dreiteilige Kursreihe enthält außerdem Hinweise zum Erstellen und Trainieren überwachter Modelle für Vorhersage- und binäre Klassifizierungsaufgaben (lineare und logistische Regression).

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