前回の記事で、自分が中国へ行くための転職活動でレジュメを
どのように書いていたかについてまとめました。
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今回の記事では、レジュメ作成の次のステップである求人探しと
応募について学んだことを詳細にまとめようと思います。
2023年から日本企業を辞めて中国企業に転職し、自動運転システムの
研究開発をするエンジニアとして働くことになりました。
転職するためには企業の求人情報を見つけて応募しないといけませんが、
その際には自分の経歴などをまとめたレジュメを提出する必要があります。
このレジュメに書くべき内容やその書き方を工夫してしっかり書くことは、
次のテストや面接に呼ばれやすくなるので大変重要です。本記事では、
今回の転職活動で自分がどのようにレジュメを書いていたかを紹介しようと
思います。
突然ですが、今年2023年に新卒から12年務めた日本企業を退職し、
中国の企業に転職して現地で自動運転システムエンジニアとして
働くことになりました。
今まで海外で働いた経験も無く、中国語も話せない、そしてコロナ禍
ということもあり、日本企業から中国企業へ転職するというのはかなり
大変だったのですが、なんとか無事に自動運転システムエンジニアとして
雇ってもらうことができました。
自分の今回の転職活動経験が他の誰かの参考にもなればと思い、今回の
記事にまとめることにしました。かなり盛沢山の内容ですが、最後まで
読んでいただけると嬉しいです。
自分のように自律移動システムを開発するエンジニアの採用プロセスでは、
C++の知識がどれだけあるかを問われる技術面接が必ずあると思います。
今まで何度か実際に面接を受けたことがありますが、いざ聞かれて答えようと
すると(しかも英語で)、自分がC++の事を全然理解出来ていないということを
思い知らされました。
今後また同じ質問をされたときはちゃんと答えられるように、これまでに
問われた質問の内容と、その模範解答をまとめておこうと思います。
これまでにデータ解析の仕事で扱ってきたのは主に
時系列データや画像データなど、数値で表現される
データでした。
しかしながら、最近では自然言語データのように
数値データではないものも解析できることが重量と
なってきました。
今回、上記の書籍で自然言語データに対する前処理の
手法について勉強したのでこの記事でまとめておこうと
思います。
データ分析の仕事をする中で最も扱う機会が多いのが
時系列データだと思います。その中で欠損値を扱ったり、
統計を取ったり、特徴量を作り出したりするのですが、
毎回やり方を忘れてググっているので、上記の書籍を読んで
こういった前処理の方法をいつでも確認できるように
メモしておこうと思います。
データ分析の仕事をする際はPythonで専用スクリプトを書いて
大量のデータを一括処理するなんてことをよくやりますが、
今後は画像データに対する処理のスキルも習得する必要性が
出てきました。そこで、上記の書籍から画像データに対する
前処理のやり方をいろいろ学んだので、それらを忘れないように
まとめておくことにします。
