איך כותבים קורות חיים בעידן ה- AI? אלה הטיפים שלנו

1. התאימו את קורות החיים למשרה

תחילה, נקרא לעומק את תיאור המשרה וננסה לזהות לפי התוכן איפה הדגש בתפקיד ומה הכי חשוב למעסיק, בהתאם לכך נחליט אילו סעיפים ומיומנויות להבליט בקורות החיים לפני הגשת המועמדות.

2. בחרו מילות מפתח מתוך תיאור המשרה

בכתיבת קורות חיים עבור חברות AI חשוב לזכור שלפונקציות המגייסות למשרה שמופקדות על סינון קורות החיים שלכם בארגונים יהיה קל יותר לזהות מילות מפתח ספציפיות שתואמו מול המנהלים המגייסים ככאלו שאמורות להופיע בקובץ, ועל כן מומלץ לשזור אותן בתוך תיאור הניסיון, כאשר החלקים המפורטים יותר ייצגו את החלק הארי של הניסיון, והחלקים שהשליטה שלכם בהם היא רק ברמת ה"הכרות" יוזכרו באופן מצומצם יותר.

זהו מילים מבוקשות ובמידה והן חלק מהניסיון והרחיבו לגביהן- בימים אלה אנחנו רואים עלייה בביקוש ל- LLMs- לכן רצוי לפרט שמות של LLMs, האם השימוש בLLMs היה פנימי, אינטגרציה לצרכי החברה? או שמדובר בהוספת יכולות למוצר קיים/עבודת Fine-tuning ואימון על דאטה -סט של החברה למשימה כלשהי?
אם כן, לפרט את המשימות האלגוריתמיות שבוצעו באמצעות Fine-tuning ועם אילו LLMs (למשל Speech-to-text עם LLaMA), ולעבות את מילות המפתח הקשורות, כגון- Gemin,LoRA ,LLaMA2/3 ,ChatGPT ,GPT4 ,Claude ,7B ,Langchain ,OpenAI SDKs ,RAG ,Text embeddings ,Transformers ,Prompt engineering ולציין את סוגי המודלים- NLP, DL/AI ,ML וכן הלאה.

3. שלבו את התוכן בתוך תיאור התפקיד

במקרים רבים מפתחים מוסיפים פסקה ייעודית שמונה את הטכנולוגיות שמנוסים בהן. אבל האמת היא שלרוב פסקה כזו איננה ספציפית מספיק ולא תצליח לתאר באופן מדויק את המיומנות והניסיון שתביאו לתפקיד.

עדיף לתאר בפירוט מה עשיתם בכל קדנציה במקומות העבודה הקודמים תחת מקום העבודה. באופן הזה ניתן לדעת משך זמן בכל טכנולוגיה, מה ניסיון עדכני לעומת ישן ומה ברמת מומחיות לעומת הכרות.

4. פרטו לגבי הטכנולוגיות

צוותי הגיוס שיעברו על קורות החיים שלכם יתחייסו לטכנלוגיות שתציינו כטכנולוגיות היחידות שמוכרות לכם, אל תצאו מנקודת הנחה שהם יסיקו מההכרות שלכם עם טכנולוגיה מסוימת על הידע שלכם בטכנולוגיה אחרת. לדוגמא –השתמשו במושג "Deep Learning" בבולד בקובץ אם יש לכם ניסיון משמעותי בתחום הזה, ואל תסתפקו רק בכתיבת - .Pytorch/Tensorflow.

5. פרטו לגבי הניסיון שצברתם לפי שלבי ה- Model Life-Cycle בהם עסקתם

בבניית תיאור תוכן הניסיון מומלץ לתאר את המשימות בהן עסקתם, והכלים בהם השתמשתם לביצוע אותן משימות ביחס לשלבי ה-Research to Production, האם עבדתם בשיטות קלאסיות או AI? אילו שלבים היו באחריותכם? איפה היה הפוקוס בתפקיד? כמה הנדסי מול תיאורטי, כמה שילוב של מחקר, האם הקידוד ברמת Production, האם משלבים MLOp,LLMs, האם מפתחים מודלים או מאמנים/ Fine-tuning.

6. ערכו אבחנה ברורה לגבי הפוקוס בתפקיד

הקפידו ליצור הבחנה בין פוקוס על כלים ותשתיות לבין פוקוס על המודלים עצמם. למשל - פרטו האם למשל פיתחתם 50% מהזמן תשתיות, כלים עבור המודלים/צוותי המחקר ו-50% מהזמן פיתחתם/ אימנתם מודלים של DL/ML? או שהיתה חלוקה אחרת ופוקוס שונה בתחום האחריות בתפקיד?

7. היו ספציפיים וציינו תחומים

חשוב שבעלי ניסיון הנדסי (DLE/MLE) יציינו את תחום הידע שלהם, בין אם מדובר במערכות המלצה, חומרה, רובוטיקה וכיוב'. הסבירו בתוך איזה עולם או תחום ידע עסקתם בפיתוח AI/ML? דוגמא למילות מפתח רלוונטיות מומלצות לפרופיל הנדסי MLE-  Scaling models Deployment ,Production ,AWS ,MLOps ,Data engineering ,Pipelines,. מילות מפתח רלוונטיות לפרופיל של פיתוח AI/DL– חשוב להבליט אם הניסיון כולל Quantization ,Hardware-GPUs/CPUs ,Optimization ,ONNX/ TensorRT ,Nvidia SDKs.

8. התאימו את הטייטלים לאופן שבו הם נקראים בתעשייה

יש חברות בהן מחלקת הפיתוח כוללת בתוכה את מפתחי הבינה המלאכותית (ואז הטייטל הוא SW Engineer) . חשוב לשים לב כי במידה והתפקיד בפועל כלל בתוכן שלו פיתוח Python ,DL ועבודה עם SDKs AI, עדיף לקרוא לתפקיד AI Engineer/DLE על פני SW Engineer כדי לקבל הצעות עבודה רלוונטיות יותר.

9. זכרו - ניסיון בשיטות של AI, תמיד בביקוש עולה

כך שאם יש ניסיון משמעותי בDL כדאי להוסיף סוגי ארכיטקטורת רשתות נוירונים שהיו בשימוש (CNN/Transformers וכד'), או להבליט אם יש ניסיון בלגנרט דאטה (Generative AI) ואם מתמחים במשימות אלגוריתמיות ספציפיות באמצעות AI (Object detection, Speech וכו').

אף שהמגמה מבחינת הזדמנויות בתעשייה הולכת לכיוונים הנדסיים, ובהתאמה יש עליה למשרות שתנאי הסף שלהן כוללים תואר ראשון בלבד, מבחינת איוש המשרות בתעשייה, בצד ההשכלה אין שינוי מהותי בנתונים- עדיין 50% מהמשרות בתחום מאוישות ע"י בעלי תואר שני, כ- 25% מהמשרות מאוישות ע"י בעלי תואר ראשון וכ-25% מהמשרות ע"י בעלי דוקטורט.

מכאן, שאם התזה מחקרית חשוב לפרט עליה, לצרף לינקים לפרסומים ולהבליט הישגים אקדמיים נוספים.

ננסה לזהות איפה הפוקוס במשרה אליה הגשתם מועמדות ולהבליט את החוזקות בהתאם מתוך הניסיון ומומלץ לרענן את קורות החיים אם אין בהם חלק מהתוכן הבא:

• תחום הידע, סוגי מודלים
• משימות אלגוריתמיות, משימות ההנדסיות
• שפות קידוד, כלים/ ספריות
• טייטל התפקיד- כנהוג בתעשייה ולא הגדרה פנימית של חברה
• הישגים מהאקדמיה

אם התחום של פיתוח אלגוריתמים ו-AI מעניין אתכם ואתם רוצים לבדוק אילו הזדמנויות מחכות לכם בשוק אתם מוזמנים לבדוק את עמוד משרות פיתוח אלגוריתמים שלנו שמתעדכן עם משרות הייטק חדשות בכל יום כולל משרות Data Scientist  Machine Learning Engineer או ארכיטקט נתונים.  גוטפרנדס היא חברת השמה להייטק, אנחנו עובדים עם חברות הייטק החל מהגדולות ביותר ועד לסטארטאפים שנמצאים בתחילת דרכם.