用大模型修改简历

分享一下我用大模型修改(润色、包装)简历的心得。
我发现写简历是一个长期的事情,新学的内容、实习的内容可能需要定期更改;获得了新奖项、四级变六级再变雅思、把别人简历好的内容拿过来等都要对简历进行一定的修改。

刚开始写简历的同学不建议直接使用大模型进行修改,因为没有经历过多次修改和面试拷打,不能很好的主导简历内容,直接使用大模型修改可能会被大模型主导,导致写出来的简历内行人一看就pass。

1. 简历内容一定要先多写。写出来后可以用大模型进行扩写,或者对自己感觉描述不准确的内容让大模型进行重写,之后自己进行整合,把一些大模型过度夸大的内容还原。这一步可能需要多次重复,最后形成一个较全的内容段落。
2. 根据简历排版写出相对应的内容。不同人用的简历模板不同,可能对应的一行多少个字也不一样,别人提出有用的修改可能不能很好的契合自己的简历模板(比如,别人简历的技能抄到自己简历里,可能会一行多出几个字等),这个时候就需要用大模型进行修改。自己先进行修改之后交给大模型进行润色处理,再进行筛选,同样也是可能需要多次大模型修改。
3. 简历不是一整页。
    少于一整页:要么写点水奖、学生经历、自我评价,要么让大模型进行润色扩写并手动修改或排除过于夸张的。
    多于一整页:按以下排序进行依次去除:学生经历、自我评价、少写奖项。如果还是多,优先把求职含金量较低的进行缩短(两行转一行)或去除。还是超过一页,对项目经历或者实习经历中废话较多的进行精简。

我用大模型修改简历的一些小技巧
1. 尽量用chatgpt,感觉它给出的夸大内容可以很容易的手动调整过来。
2. 精简或者润色时开一个新对话,不然容易混淆内容。
3. 我没有攒拿来就可以用的提示词,这里给出一些提示关键词:简历风格 精简 润色但不要过度夸大 以符合人类的阅读习惯进行语序调整
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bg: 双9,2024级硕,传统工科专业,算法知识范围仅限知道一些机器学习理论,了解基本的pytorch语法,打算砖码算法岗位,计划研1下找一段实习,从今年3月初已经开始在各大平台搜索实习经验了。转码时间线:2.28开始有实习想法,但是在岗位上纠结,在后端,大模型岗位纠结。最终决定大模型岗3.1-3.7吴恩达机器学习3.8-3.21李沐深度学习3.22开始刷leedcode3.24开始做简历3.24-3.25在github上跑开源项目:BERT部署+文本分类3.25-4.1在github上跑开源项目:ChatGLM-6B部署+LLaMA-Factory微调+Prompt模板3.27注册BOSS直聘3.28参加了第一场初创公司大模型的面试,感觉面试还可以,基本上能hold住但最后也都无疾而终了,盲猜可能是技术栈不太相符以及觉着我是低年级。3.29-4.5在github上跑开源项目:Llama3-8B+RAG4.7收到三家公司面试4.7下午面试一家中厂,问题太工程,而我是凑开源项目+偏算法理论性的科研,完全经不住拷打。4.8收到第一个offer,岗位感觉偏大模型调研,拒绝。4.10收到第二个offer,离学校路程半小时+大模型核心岗,但小厂,接收。回归整个实习准备,对我个人而言其实最难的是不断细化调整方向,以及在面试pass被无数次的心态调整,但总体来说是看着自己一步步的进步。记得第一次修改简历时,我对着空白文档发呆了两个小时,如今却能快速抓住岗位JD的关键词进行精准匹配;曾经在群面中紧张到声音发抖,现在面对压力面试已经能从容展现逻辑思维。
实习,不懂就问
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