채용 담당자의 주목을 받는 7가지 LinkedIn 트릭

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LinkedIn은 취업 기회를 가장 먼저 찾는 곳인 경우가 많습니다. 적합한 후보자를 찾을 때 채용 담당자에게도 동일하게 적용됩니다. LinkedIn 프로필을 최적화하면 채용 담당자의 주목을 받아 궁극적으로 채용될 확률이 높아집니다.

채용 담당자의 레이더에 포착되는 데 도움이 되는 7가지 요령은 다음과 같습니다.

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비법 #1: 헤드라인 최적화

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예를 들어 “데이터 과학자”와 같이 귀하의 역할만 나열하지 마십시오. 너무 모호해요. 그 이상으로 채용 담당자가 검색하는 키워드를 추가하되 간결하게 유지하세요. 다음 구조를 따르십시오. 직위 -> 전문 분야 -> 업계 중점 사항입니다.

예를 들어, 헤드라인은 다음과 같을 수 있습니다: 데이터 과학자 | Python, SQL, 텐서플로우 | 기계 학습 및 예측 분석

트릭 #2: 깨끗한 사진과 기술적인 표지 이미지를 사용하세요

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깔끔한 얼굴 사진을 사용하세요. 이상적으로는 전문 사진작가를 고용하세요. 셀카가 그다지 나빠 보이지 않더라도 훨씬 더 많은 조회수를 얻을 수 있습니다.

표지 이미지의 경우 차트, 코드 조각 또는 “실제로 배송되는 모델 구축”과 같은 간결한 태그라인 등 업계와 관련된 데이터 관련 시각적 요소를 만듭니다.

트릭 #3: “정보” 섹션을 다듬으세요.

엘리베이터 피치의 “정보” 섹션을 고려하세요. 여러 문장으로 자신을 홍보해야 합니다.

다음과 같은 일반적인 요약을 작성하지 마세요.
“저는 강력한 분석 기술을 갖춘 의욕이 넘치고 결과 중심의 데이터 과학자입니다. 저는 Python, R, SQL 및 기계 학습에 대한 경험이 있습니다. 저는 데이터를 사용하여 통찰력을 얻고 조직에 가치를 추가하는 데 열정을 갖고 있습니다. 저는 독립적으로나 팀 환경에서 모두 잘 일하며 항상 새로운 기술을 배우고 싶어합니다.”

진부한 표현으로 가득 차 있고, 모호하며, 프로젝트, 결과, 산업의 예가 전혀 포함되어 있지 않습니다. 요약에 검색하는 키워드가 부족한 경우 채용 담당자가 귀하를 어떻게 찾을 것이라고 생각하십니까?

일반적인 단락 대신 이것에 집중하세요.

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• 사용하는 도구 -> Python, Pandas, Polars, PySpark, MLflow, 클라우드 플랫폼, Streamlit
• 가장 큰 승리 -> 모델 정확도 향상, 수익 X% 증가
• 전문 분야 -> 추천 시스템, NLP, 인과 추론

다시 말하지만, 핵심은 키워드와 1인칭 관점을 유지하는 것입니다.

트릭 #4: 말로만 하지 말고 보여주세요.

모델을 만든다고만 하지 말고 증명해 보세요.

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채용 담당자는 증거를 좋아하며 LinkedIn 프로필의 “추천” 섹션에서 증거를 찾습니다. 프로젝트, 포트폴리오, 미디어 출연 및 특집 기사를 소개하는 데 사용하세요. GitHub에 링크를 추가하고 프로젝트에 대한 블로그 게시물을 공유하세요.

그러면 귀하의 프로필이 미니 포트폴리오로 변합니다. 작동하는 코드를 보면 채용 담당자의 관심을 끌 수 있어 전체 포트폴리오를 조사할 필요성이 줄어듭니다.

비결 #5: 전략적으로 참여

가끔씩 게시하고 댓글을 다는 것만으로는 충분하지 않습니다. 여기저기 있는 것도 좋지 않아요. 데이터 커뮤니티에 전략적으로 참여하고 가시성을 유지하는 것과 지나치게 열성적인 분위기를 제공하지 않는 것 사이에서 균형을 유지해야 합니다.

가시성을 높이려면 다음 경로를 따르세요.

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트릭 #6: “직장 개방” 설정 사용(스마트 방식)

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사진에 녹색 “#OPENTOWORK” 배너를 표시하는 옵션에 대해 알고 계실 것입니다. 좀 더 미묘하게 행동하세요. 해당 옵션을 사용하되 채용 담당자만 귀하가 구직 중임을 알 수 있도록 설정을 업데이트하세요. 이렇게 하면 검색 내용을 공개적으로 알리지 않고도 관심을 끌 수 있습니다.

비결 #7: “기술”과 “경험”을 키워드로 채우세요

네, 다시 키워드입니다. 프로필에 없으면 채용 담당자의 검색 결과에 표시되지 않습니다. 채용 담당자는 도구와 기술을 기준으로 검색하므로 추가합니다.

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• 핵심 언어 -> Python, R, SQL
• 라이브러리 -> scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Pandas, Spark
• 도메인 -> A/B 테스트, 예측, 컴퓨터 비전, NLP
• 소프트 스킬 -> 대인 커뮤니케이션, 부서 간 조정, 멘토링, 공동 문제 해결
• 업계 용어 -> 기능 엔지니어링, 시계열 예측, 수익 최적화, 마케팅 분석

귀하의 실제 경험(거짓말하지 마세요!)과 귀하가 타겟팅하는 구인 광고의 언어를 반영하세요.

결론

귀하의 경험과 기술을 반영하고 채용 담당자가 검색할 키워드로 프로필을 채우십시오.

채용 담당자가 귀하를 찾으면 다음 단계는 귀하에게 연락하도록 하는 것입니다. 그들은 문제를 해결하고 결과를 제공하는 방법에 대한 증거를 확인한 경우에만 그렇게 할 것이며 일반적으로 포트폴리오를 검토하여 평가할 것입니다.

귀하의 프로필을 SEO에 최적화된 포트폴리오로 보기 시작하면 채용 담당자도 귀하를 보기 시작할 것입니다. 업무를 더 쉽게 만드십시오. 귀하의 구직 활동을 더욱 성공적으로 만들어 드립니다.

네이트 로시디 데이터 과학자이자 제품 전략 분야의 전문가입니다. 그는 또한 분석을 가르치는 부교수이기도 하며 데이터 과학자가 상위 기업의 실제 인터뷰 질문을 사용하여 인터뷰를 준비하는 데 도움이 되는 플랫폼인 StrataScratch의 창립자이기도 합니다. Nate는 취업 시장의 최신 동향에 대해 글을 쓰고, 인터뷰 조언을 제공하고, 데이터 과학 프로젝트를 공유하고, SQL의 모든 것을 다룹니다.