Резюме цифрового аналитика: полное руководство по составлению в 2025 году

Вы открываете вакансию цифрового аналитика, и видите 150 откликов. Рекрутер тратит на просмотр одного резюме 30 секунд. Ваша задача — за эти полминуты показать, что вы не просто умеете работать с Google Analytics, а приносите измеримую пользу бизнесу.

В этом руководстве я покажу, как составить резюме, которое пройдет автоматические системы отбора и заставит HR связаться именно с вами. Разберем каждый раздел с конкретными примерами для разных уровней специалистов — от Junior до Lead. Вы получите готовые формулировки, которые можно адаптировать под свой опыт.

Правильный заголовок резюме: как назвать свою должность

Первое, что видит рекрутер — это название должности в вашем резюме. Это же поле сканируют ATS-системы (системы автоматического отбора резюме), которые отсеивают до 75% кандидатов еще до человеческого просмотра.

Варианты, которые работают

Используйте конкретные формулировки, которые совпадают с названиями вакансий на рынке:

• Цифровой аналитик / Digital Analyst — универсальный вариант, подходит для большинства вакансий
• Веб-аналитик — если фокус на анализе трафика и поведения пользователей на сайте
• Аналитик данных (Data Analyst) — когда работа связана с глубокой обработкой данных, SQL и визуализацией
• Продуктовый аналитик — для позиций в продуктовых командах с фокусом на метрики продукта
• Маркетинговый аналитик — если специализация в анализе маркетинговых кампаний и каналов привлечения

Совет: Если у вас есть узкая специализация, укажите ее. "Продуктовый аналитик (e-commerce)" или "Веб-аналитик (fintech)" сразу показывают вашу экспертизу в конкретной нише.

Чего избегать

Эти формулировки размывают ваше позиционирование и снижают шансы попасть в поиск рекрутера:

• Специалист по аналитике — слишком широко, не понятна специализация
• Эксперт по данным — претенциозно и неконкретно
• Аналитик — без уточнения направления теряется в общей массе резюме
• Менеджер по аналитике — создает путаницу, так как "менеджер" ассоциируется с управлением командой

Ключевые слова для прохождения ATS

ATS-системы ищут в резюме конкретные технологии и навыки. Включите эти термины в разные разделы резюме:

Инструменты веб-аналитики: Google Analytics 4, Яндекс.Метрика, Adobe Analytics, Google Tag Manager

Языки и работа с данными: SQL, Python, R, Excel, Google Sheets

Визуализация: Power BI, Tableau, Looker Studio, Data Studio

Методологии: A/B тестирование, когортный анализ, воронки конверсии

Платформы: Big Query, Amplitude, Mixpanel, Roistat, Calltouch

Не перечисляйте все технологии списком в одном месте. Распределите их органично: часть в разделе "Навыки", часть — в описании проектов и достижений.

Раздел "О себе": как зацепить за 3 секунды

Раздел "О себе" (или "Профессиональное резюме") — это ваша визитная карточка объемом 3-5 предложений. Здесь нужно показать главное: ваш уровень, специализацию и ключевую ценность для работодателя.

Структура эффективного блока "О себе"

1. Кто вы (должность + опыт в годах)
2. Специализация (в какой области/нише работаете)
3. Ключевые компетенции (2-3 главных навыка)
4. Измеримый результат (1-2 конкретных достижения с цифрами)

Примеры для разных уровней

Junior (0-2 года опыта):

"Начинающий цифровой аналитик с опытом работы 1,5 года. Специализируюсь на веб-аналитике и настройке систем отслеживания. Владею Google Analytics 4, Яндекс.Метрикой, GTM и базовым SQL. Настроил сквозную аналитику для 3 проектов, что помогло увеличить ROMI на 28%. Прошел сертификацию Google Analytics и курс по SQL. Готов работать с большими объемами данных и быстро осваивать новые инструменты."

Что здесь работает: Честно указан уровень, есть конкретный результат с цифрами, показана готовность к развитию. Для Junior важно компенсировать недостаток опыта обучаемостью и первыми достижениями.

Middle (2-5 лет опыта):

"Цифровой аналитик с опытом работы 4 года в e-commerce и fintech. Специализируюсь на продуктовой аналитике и оптимизации воронок конверсии. Провел 40+ A/B-тестов, которые суммарно увеличили конверсию в покупку на 23%. Выстроил систему автоматической отчетности в Tableau, сократив время на подготовку данных для команды с 15 до 2 часов в неделю. Владею полным стеком: GA4, SQL, Python (pandas, matplotlib), Power BI. Умею переводить данные в понятные бизнес-рекомендации."

Что здесь работает: Указана индустрия (это важно, так как аналитика в e-commerce и B2B сильно различается), есть масштаб работы (40+ тестов), конкретное влияние на бизнес-метрики. Последнее предложение показывает ценный навык — коммуникацию результатов.

Senior/Lead (5+ лет опыта):

"Ведущий цифровой аналитик с опытом 7 лет. Выстраиваю data-driven культуру в продуктовых командах. Разработал и внедрил фреймворк приоритизации продуктовых гипотез на основе данных, что увеличило скорость принятия решений на 40%. Управлял аналитикой для продукта с 2 млн активных пользователей и оборотом $10 млн/год. Провел обучение 15 продакт-менеджеров основам аналитики. Технический стек: SQL, Python, Amplitude, Tableau, Big Query. Фокусируюсь на стратегическом влиянии аналитики на рост продукта."

Что здесь работает: Показан стратегический уровень мышления, масштаб ответственности (пользователи, обороты), менторство команды. Для Senior важно демонстрировать не только техническую экспертизу, но и влияние на бизнес-процессы.

Опыт работы: превращаем обязанности в достижения

Раздел "Опыт работы" — сердце вашего резюме. Здесь 90% кандидатов совершают одну и ту же ошибку: перечисляют обязанности вместо того, чтобы показать результаты.

Формула описания достижения

Глагол действия + Что сделали + Какой инструмент + Измеримый результат + Влияние на бизнес

Плохо: "Отвечал за аналитику сайта"

Хорошо: "Проанализировал воронку конверсии в GA4, выявил 3 критических точки оттока и предложил изменения, которые увеличили конверсию с 2,1% до 3,4% (+62% к заказам)"

Сильные глаголы действия для аналитика

Используйте эти глаголы в начале каждого пункта достижений:

• Проанализировал
• Оптимизировал
• Внедрил
• Выявил
• Спроектировал
• Автоматизировал
• Увеличил / Снизил
• Разработал
• Настроил
• Провел
• Построил
• Создал

Избегайте слабых глаголов: "занимался", "помогал", "участвовал", "был ответственным".

Ключевые метрики для цифрового аналитика

Работодатели хотят видеть конкретное влияние вашей работы на бизнес. Используйте эти KPI:

Метрики эффективности:

• Рост конверсии (в %, процентных пунктах)
• Снижение показателя отказов
• Увеличение глубины просмотра
• Рост времени на сайте

Финансовые метрики:

• Увеличение выручки/прибыли
• Снижение стоимости привлечения клиента (CAC, CPA)
• Рост среднего чека
• Увеличение LTV (lifetime value)
• Улучшение ROMI/ROI

Операционные метрики:

• Сокращение времени на подготовку отчетов
• Количество проведенных A/B-тестов
• Точность прогнозов
• Количество автоматизированных процессов

Примеры трансформации "обязанность → достижение"

Пример 1: Веб-аналитика

Пример 2: A/B тестирование

Пример 3: Автоматизация отчетности

Пример 4: Сквозная аналитика

Структура описания опыта работы

Для каждого места работы указывайте:

Название компании | Должность

Период работы (месяц год — месяц год)

Краткое описание компании и вашей роли (1 предложение):

"Интернет-магазин товаров для дома с оборотом 200 млн руб/год. Отвечал за аналитику всех digital-каналов привлечения."

Ключевые достижения:

• Достижение 1 с цифрами
• Достижение 2 с цифрами
• Достижение 3 с цифрами
• Достижение 4-5 (опционально)

Примеры описания опыта для разных уровней

Junior: Фокус на проектах и инструментах

ООО "ЦифроМаркет" | Младший аналитик данных

Июнь 2023 — настоящее время

Интернет-магазин электроники. Работаю в команде из 2 аналитиков, отвечаю за веб-аналитику и подготовку регулярных отчетов.

Ключевые достижения:

• Настроил отслеживание 12 ключевых событий в Google Tag Manager (добавление в корзину, начало оформления, покупка, звонки с сайта), что дало полную картину поведения пользователей в воронке
• Провел анализ источников трафика за 6 месяцев, выявил, что органический поиск дает на 45% больше конверсию, чем платная реклама, при меньшей стоимости привлечения
• Создал 5 автоматических отчетов в Google Looker Studio для отделов маркетинга и продаж, сократив время на подготовку данных с 6 до 1,5 часов в неделю
• Изучил SQL и начал самостоятельно выгружать данные из корпоративной базы для глубокого анализа когорт пользователей

Middle: Фокус на самостоятельности и влиянии на метрики

ООО "ФинТехПро" | Цифровой аналитик

Март 2021 — настоящее время

Финтех-стартап, мобильное приложение для инвестиций (250K активных пользователей). Единственный аналитик в продуктовой команде из 8 человек.

Ключевые достижения:

• Выстроил систему продуктовой аналитики с нуля: внедрил Amplitude, настроил трекинг 40+ событий, создал дашборды с ключевыми метриками (DAU/MAU, Retention, конверсия в первую инвестицию)
• Провел когортный анализ и выявил, что пользователи, совершившие первую инвестицию в течение 3 дней, имеют Retention Day 30 на 68% выше. Инициировал изменения в онбординге, что увеличило конверсию в первую инвестицию с 12% до 19%
• Спроектировал и провел 23 A/B-теста функциональности приложения за год. 15 тестов показали статистически значимый результат. Лучшие гипотезы увеличили месячную выручку на 340K руб
• Построил прогнозную модель оттока пользователей в Python (библиотеки sklearn, pandas), достиг точности 76%. Модель помогла product-команде сфокусироваться на retention-механиках
• Провел 8 презентаций результатов аналитики для C-level, все рекомендации были учтены в продуктовой стратегии на 2024 год

Senior/Lead: Фокус на стратегии и масштабе

ООО "МаркетПлейс.ру" | Ведущий аналитик данных (Lead Data Analyst)

Январь 2020 — настоящее время

Маркетплейс товаров ручной работы, 2 млн пользователей, GMV $15 млн/год. Руководил командой из 3 аналитиков.

Ключевые достижения:

• Разработал и внедрил систему метрик для оценки здоровья продукта (North Star Metric, HEART framework), которая стала основой для принятия всех продуктовых решений. Скорость валидации гипотез выросла на 40%
• Построил data-инфраструктуру: мигрировал аналитику в Big Query, настроил автоматические ETL-пайплайны, создал единое хранилище данных. Время на получение срезов данных сократилось с 2 дней до 30 минут
• Провел глубокий анализ монетизации, выявил, что 5% продавцов дают 60% выручки. Разработал стратегию работы с ключевыми продавцами, что увеличило средний чек на 28% и retention продавцов с 45% до 67% за год
• Внедрил культуру экспериментов: обучил 12 продакт-менеджеров основам A/B-тестирования и работе с данными, создал внутреннюю документацию и best practices. Количество запущенных экспериментов выросло с 15 до 60 в год
• Разработал алгоритм персонализированных рекомендаций товаров на основе ML (collaborative filtering), что увеличило конверсию в покупку на 17% и средний чек на 12%
• Нанял и обучил команду из 3 аналитиков (junior, middle, BI-разработчик), выстроил процессы работы и зоны ответственности

Раздел "Навыки": что писать и как структурировать

Раздел "Навыки" — это не просто список технологий. Это инструмент для прохождения ATS-систем и быстрой оценки вашей экспертизы рекрутером.

Принцип организации навыков

Группируйте навыки по категориям. Это делает резюме читаемым и показывает системность вашего подхода.

Структура раздела "Навыки":

Веб-аналитика:

Google Analytics 4 (продвинутый), Яндекс.Метрика, Google Tag Manager, Яндекс.Теги

Работа с данными:

SQL (PostgreSQL, MySQL), Python (pandas, numpy, matplotlib), Excel (сводные таблицы, Power Query), Google Sheets

Визуализация и BI:

Tableau, Power BI, Looker Studio (бывш. Google Data Studio), Redash

Инструменты продуктовой аналитики:

Amplitude, Mixpanel, Firebase Analytics

Сквозная аналитика и CRM:

Roistat, Calltouch, Bitrix24, AmoCRM

Дополнительно:

A/B-тестирование, когортный анализ, Big Query, Git, dbt, базовое понимание Machine Learning

Как указывать уровень владения

Не пишите абстрактные "базовый/средний/продвинутый". Конкретизируйте через примеры использования:

Вариант 1 (с уточнением):

• SQL — пишу сложные запросы с JOIN, подзапросами, оконными функциями для анализа больших массивов данных
• Python — использую pandas для обработки данных, matplotlib/seaborn для визуализации, sklearn для базовых ML-моделей

Вариант 2 (через скобки):

• Google Analytics 4 (расширенная электронная торговля, custom events, интеграция с Big Query)
• Tableau (создание интерактивных дашбордов, calculated fields, LOD expressions)

Какие навыки обязательны в 2025 году

Must-have (без этого не берут):

• Google Analytics 4 (переход с Universal Analytics завершен)
• SQL (в 85% вакансий это жесткое требование)
• Excel/Google Sheets на продвинутом уровне
• Хотя бы один инструмент визуализации (Tableau или Power BI)
• Понимание A/B-тестирования и статистики

Nice-to-have (дают преимущество):

• Python или R для анализа данных
• Опыт работы с Big Query или другими облачными хранилищами
• Знание продуктовых метрик и AARRR-фреймворка
• Git для версионирования SQL-запросов и кода
• Инструменты продуктовой аналитики (Amplitude, Mixpanel)

Новые технологии 2025:

• dbt (data build tool) для трансформации данных
• ChatGPT/Claude для автоматизации рутинных задач (написание SQL, генерация идей для тестов)
• Понимание основ Machine Learning (не обязательно уметь строить модели, но понимать, когда их применять)

Чего НЕ нужно указывать в навыках

• Банальные навыки, которые есть у всех: "Microsoft Word", "работа в команде", "пунктуальность"
• Технологии, с которыми вы работали один раз 5 лет назад
• Личные качества (для них есть отдельный раздел, но об этом ниже)
• Слишком общие формулировки: "работа с данными", "аналитическое мышление" (это само собой разумеется для аналитика)

Адаптация навыков под вакансию

Прочитайте описание вакансии и выделите 5-7 ключевых требований. Убедитесь, что они упомянуты в вашем резюме, желательно в первой трети документа.

Пример:

Вакансия требует: "Опыт работы с Google Analytics 4, SQL, умение проводить A/B-тесты, знание Python"

В вашем резюме эти навыки должны быть:

1. В разделе "О себе": "Владею GA4, SQL, Python"
2. В разделе "Навыки": детализация с примерами
3. В "Опыте работы": реальные кейсы использования

Образование, курсы и сертификаты

Для цифрового аналитика образование важно, но не критично. Работодатели смотрят в первую очередь на практические навыки и результаты. Однако правильно оформленный раздел образования добавляет вам очков, особенно на старте карьеры.

Высшее образование

Формат указания:

[Название университета]

[Факультет], [Специальность]

[Год начала — год окончания]

Пример:

Высшая школа экономики

Факультет компьютерных наук, прикладная математика и информатика

2017 — 2021

Что важно:

• Если у вас техническое или математическое образование — это плюс, обязательно укажите
• Если образование не связано с данными — не проблема, акцент сместите на курсы и практический опыт
• Для Junior высшее образование может компенсировать недостаток опыта
• Для Middle и Senior диплом уже почти не имеет значения, важны результаты работы

Профильные курсы

Онлайн-курсы по аналитике данных — это must-have для входа в профессию. Указывайте только релевантные курсы, которые дали практические навыки.

Что указывать:

• Название курса (конкретное, не общее "курсы по аналитике")
• Платформа или школа
• Год прохождения
• Ключевые навыки, которые получили (опционально)

Примеры:

"Аналитик данных" — Яндекс.Практикум, 2023

Освоил SQL, Python (pandas, numpy), построение дашбордов в Tableau, A/B-тестирование. Выполнил 10 проектов на реальных данных.

"Google Analytics 4" — Google Analytics Academy, 2024

Получил сертификат Google Analytics Individual Qualification (GAIQ)

"Продуктовая аналитика" — Карпов.Курсы, 2023

Изучил продуктовые метрики, когортный анализ, Retention, работу с Amplitude

Сертификаты

Сертификаты показывают, что вы подтвердили знания официально. Для аналитика особенно ценны:

Приоритетные сертификаты:

• Google Analytics Individual Qualification (GAIQ)
• Google Tag Manager Fundamentals
• Сертификаты Яндекс.Метрики
• Tableau Desktop Specialist
• Microsoft Power BI Data Analyst Associate

Как указывать:

Создайте подраздел "Сертификаты" и перечислите их списком с годом получения:

• Google Analytics Individual Qualification (GAIQ), 2024
• Tableau Desktop Specialist, 2023

Для Junior: Как компенсировать отсутствие опыта образованием

Если у вас мало коммерческого опыта, сделайте акцент на курсах и учебных проектах:

1. Подробно опишите программу обучения: не просто "прошел курс", а "изучил SQL, написал 50+ запросов разной сложности, работал с базами данных до 1 млн строк"

1. Укажите учебные проекты как опыт: Создайте отдельный раздел "Проекты" и опишите 2-3 лучших учебных кейса как реальную работу:

Проект: Анализ оттока пользователей мобильного приложения

Учебный проект курса "Аналитик данных", Яндекс.Практикум

• Провел исследовательский анализ данных о поведении 10K пользователей приложения
• Построил когортный анализ, выявил, что Retention Day 7 падает на 45% у пользователей, не завершивших онбординг
• Визуализировал результаты в Tableau: создал дашборд с воронкой, когортами и ключевыми метриками
• Сформулировал 5 гипотез для улучшения Retention, подкрепленных данными

1. Пройдите несколько платформ: Один курс от Яндекс.Практикума + сертификат Google Analytics + мини-курс по SQL покажут вашу мотивацию

Pet-проекты: как показать навыки без коммерческого опыта

Pet-проекты (учебные или личные проекты) — это спасение для Junior-специалистов и способ выделиться для Middle. Они показывают, что вы умеете применять знания на практике и интересуетесь аналитикой не только ради зарплаты.

Какие проекты имеют ценность

Хорошие варианты:

• Анализ открытых данных с конкретными инсайтами (данные Kaggle, государственная статистика)
• Создание дашборда для воображаемого бизнеса
• Анализ собственного проекта (даже если это блог, канал или небольшой сайт)
• Прогнозирование метрик с помощью Python
• Реальный проект для НКО, друзей или фриланс

Плохие варианты:

• Слишком учебные проекты без привязки к реальности ("анализ абстрактных данных")
• Проекты без результата и выводов
• Копирование чужих работ без собственного анализа

Структура описания pet-проекта

Название проекта (Тип проекта: личный/учебный/фриланс)

Задача: Что нужно было сделать

Решение: Какие инструменты и методы использовали

Результат: Какие инсайты получили, что это дало

Пример 1: Анализ данных интернет-магазина (Junior)

Анализ эффективности маркетинговых каналов интернет-магазина (Учебный проект)

Задача: Проанализировать данные о 50K заказов интернет-магазина за год, определить наиболее эффективные каналы привлечения и дать рекомендации по перераспределению бюджета.

Решение:

• Очистил и подготовил данные в Python (pandas): обработал пропуски, привел к единому формату
• Написал SQL-запросы для расчета конверсии, среднего чека, LTV по каналам
• Построил когортный анализ для оценки Retention по источникам трафика
• Создал интерактивный дашборд в Tableau с ключевыми метриками по каналам

Результат:

• Выявил, что email-рассылка дает LTV на 40% выше, чем контекстная реклама, при меньшей стоимости привлечения
• Обнаружил, что 60% бюджета уходит в канал с самой низкой конверсией (0,8% против 2,3% у органики)
• Рекомендовал сократить бюджет контекста на 30% и направить средства в email-маркетинг и SEO

Пример 2: Анализ собственного проекта (Middle)

Веб-аналитика Telegram-канала о карьере в IT (Личный проект)

Задача: Понять, какой контент заходит аудитории и как увеличить вовлеченность подписчиков.

Решение:

• Собрал статистику 150 постов за 6 месяцев (охват, реакции, репосты) через API Telegram
• Провел анализ в Python: разделил посты на категории (кейсы, мнения, обучение), рассчитал средние метрики по типам
• Построил корреляцию между характеристиками поста (длина, время публикации, наличие опроса) и вовлеченностью
• Визуализировал результаты в Power BI

Результат:

• Выявил, что посты-кейсы дают в 2,3 раза больше охвата, чем теоретические статьи
• Обнаружил оптимальное время публикации: вторник и четверг 19:00-21:00 (на 35% выше охват)
• Применил инсайты на практике: за следующие 2 месяца средний охват вырос с 2,5K до 4,1K (+64%), количество подписчиков увеличилось на 28%

Где разместить pet-проекты в резюме

Вариант 1: Создайте отдельный раздел "Проекты" после "Опыта работы" (если опыта мало)

Вариант 2: Включите в раздел "Опыт работы" как отдельную позицию (если проектов 2-3 и они действительно сильные)

Вариант 3: Дайте ссылку на портфолио/GitHub в шапке резюме, а в тексте упомяните 1-2 ключевых проекта

Портфолио цифрового аналитика: что включить

Портфолио для аналитика — это не обязательный, но очень сильный элемент. Оно показывает ваши работы наглядно и выделяет вас среди сотен кандидатов с однотипными резюме.

Что включить в портфолио

1. Дашборды и визуализации

• 2-3 интерактивных дашборда в Tableau Public или Power BI
• Скриншоты реальных дашбордов (с замаскированными коммерческими данными)
• Важно: добавьте краткое описание задачи и инсайтов, а не просто картинку

2. Аналитические кейсы

• Описание реального или учебного проекта
• Постановка задачи → процесс решения → результаты с цифрами
• Формат: PDF-презентация или статья на Medium/Habr

3. SQL-запросы и код

• Репозиторий на GitHub с примерами SQL-запросов для типовых задач аналитики
• Jupyter-ноутбуки с анализом данных на Python
• Обязательно добавьте README с описанием, что это и зачем

4. Сертификаты и дипломы

• Сканы или ссылки на проверку подлинности сертификатов

Где разместить портфолио

Лучшие платформы:

• Tableau Public — для дашбордов (обязательно, если работаете с Tableau)
• GitHub — для кода и SQL-запросов
• Notion — для создания структурированной страницы-портфолио со всеми материалами
• Личный сайт — идеально, но не обязательно для Junior/Middle

Как добавить ссылку на портфолио в резюме

В шапке резюме (контактная информация):

Иван Петров

Цифровой аналитик

📧 ivan.petrov@email.com | 📱 +7 (999) 123-45-67

🔗 LinkedIn: linkedin.com/in/ivanpetrov

💼 Портфолио: notion.so/ivanpetrov-portfolio

📊 Tableau Public: public.tableau.com/profile/ivanpetrov

В тексте резюме:

В разделе "О себе" или "Проекты" добавьте упоминание:

"Примеры работ доступны в портфолио: [ссылка]"

Личные качества (soft skills): нужны ли они в резюме

Раздел с личными качествами — спорный элемент резюме. Большинство рекрутеров не обращают на него внимания, потому что кандидаты пишут банальности: "ответственный, коммуникабельный, стрессоустойчивый".

Когда soft skills можно не указывать

Если у вас сильный опыт работы с конкретными достижениями, раздел с личными качествами можно вообще убрать. Ваши навыки коммуникации и проактивность будут видны из описания проектов.

Если все же хотите указать — подтверждайте примерами

Не пишите просто "аналитическое мышление" или "внимание к деталям". Покажите это через достижения:

Плохо:

"Личные качества: аналитическое мышление, внимание к деталям, умение работать в команде"

Хорошо:

Либо вообще не создавайте такой раздел, либо встройте качества в описание достижений:

"Выявил аномалию в данных воронки конверсии (внимание к деталям), что привело к обнаружению технической ошибки и росту конверсии на 18%"

Топ-5 важных soft skills для аналитика

Если работодатель конкретно просит указать личные качества, вот что релевантно для цифрового аналитика:

1. Аналитическое мышление — способность видеть паттерны в данных и делать выводы
2. Внимание к деталям — критично для качества данных и точности анализа
3. Коммуникативные навыки — умение объяснять сложные вещи простым языком для нетехнических команд
4. Проактивность — не ждать задач, а самостоятельно искать точки роста в данных
5. Обучаемость — индустрия меняется быстро, нужно постоянно осваивать новые инструменты

Формат указания (если нужно):

Ключевые компетенции:

• Аналитическое мышление и работа со сложными данными
• Коммуникация результатов стейкхолдерам (проводил 20+ презентаций для руководства)
• Проактивность в поиске инсайтов (инициировал 5 проектов по оптимизации метрик)

Оптимизация резюме под ATS-системы

ATS (Applicant Tracking System) — это роботы, которые сканируют резюме до того, как его увидит человек. По статистике, до 75% резюме отсеиваются автоматически.

Как работают ATS-системы

1. Сканируют резюме и извлекают информацию: имя, контакты, должность, опыт, навыки
2. Ищут ключевые слова из описания вакансии
3. Ранжируют кандидатов по проценту совпадения навыков и требований
4. Отправляют рекрутеру только резюме с высоким рейтингом

Как пройти ATS: 7 правил

1. Используйте стандартную структуру

ATS плохо понимают креативные резюме. Придерживайтесь классических разделов:

• Контактная информация
• О себе / Профессиональное резюме
• Опыт работы
• Образование
• Навыки

2. Избегайте сложного форматирования

Не используйте:

• Таблицы для размещения основной информации (только для сравнения примеров)
• Колонки
• Текстовые блоки в графических элементах
• Экзотические шрифты

Используйте:

• Простой текст
• Стандартные шрифты (Arial, Calibri, Times New Roman)
• Жирное выделение для заголовков
• Маркированные списки

3. Сохраняйте в правильном формате

• .docx или .pdf — оба формата ATS читают хорошо
• Название файла: "PetrovIvanDigital_Analyst.pdf" (не "резюме.pdf")

4. Повторяйте ключевые слова из вакансии

Прочитайте описание вакансии. Найдите 10-15 ключевых слов и фраз. Органично вплетите их в резюме.

Пример:

Вакансия требует: "Google Analytics 4, SQL, A/B testing, dashboard creation, stakeholder communication"

В вашем резюме должны быть:

• "Настроил Google Analytics 4 с расширенными событиями"
• "Написал 200+ SQL-запросов для анализа данных"
• "Провел 15 A/B-тестов посадочных страниц"
• "Created dashboards in Tableau" (если вакансия на английском, используйте те же формулировки)
• "Presented insights to stakeholders including C-level"

5. Используйте полные названия и аббревиатуры

ATS может искать как полное название, так и аббревиатуру. Укажите оба варианта при первом упоминании:

• "Google Analytics 4 (GA4)"
• "Customer Acquisition Cost (CAC)"
• "Search Engine Optimization (SEO)"

6. Избегайте редких синонимов

Если в вакансии написано "Google Analytics", не пишите "GA" или "веб-счетчик Google". Используйте точно те же термины.

7. Не скрывайте ключевые слова в графике

Информация в логотипах, картинках или сложных элементах дизайна не распознается ATS. Весь важный текст должен быть текстом, а не картинкой.

Чек-лист прохождения ATS

• Резюме в формате .docx или .pdf
• Стандартная структура разделов
• Простое форматирование без таблиц и колонок
• Ключевые навыки из вакансии упомянуты 3-5 раз в разных разделах
• Полные названия технологий + аббревиатуры
• Название должности совпадает с вакансией (или очень близко)
• Нет графических элементов с текстом внутри
• Файл назван понятно: ФамилияИмяДолжность.pdf

Типичные ошибки в резюме аналитика: чего избегать

Ошибка 1: Список обязанностей вместо достижений

Почему критично: Работодатель не покупает ваши обязанности — он покупает результаты. Рекрутер за день просматривает десятки резюме со словами "проводил анализ", "настраивал системы", "готовил отчеты". Это не выделяет вас.

Как исправить: Каждый пункт опыта работы должен содержать измеримый результат:

• Не "проводил A/B-тесты", а "провел 23 A/B-теста, 15 из которых увеличили конверсию в среднем на 12%"
• Не "работал с большими данными", а "анализировал базу из 5 млн транзакций в Big Query, выявил паттерн, который помог снизить отток на 8%"

Ошибка 2: Отсутствие цифр и метрик

Почему критично: Аналитик без цифр в резюме — как дизайнер без портфолио. Это ваш язык, и работодатель ждет, что вы на нем говорите.

Как исправить: Добавьте метрики к каждому достижению:

• На сколько процентов выросла конверсия
• Сколько времени сэкономили команде
• Какой объем данных обработали
• Сколько A/B-тестов провели
• Сколько дашбордов создали

Даже если точных цифр нет — дайте оценку. "Примерно на 20%" лучше, чем ничего.

Ошибка 3: Перегруз технологиями без контекста

Плохо:

"Навыки: Python, R, SQL, JavaScript, Google Analytics, Яндекс.Метрика, Adobe Analytics, Tableau, Power BI, Looker, QlikView, Excel, SPSS, SAS, Hadoop, Spark..."

Почему критично: Рекрутер не верит, что вы реально владеете 20 технологиями. Это выглядит как копирование требований вакансий.

Как исправить:

• Указывайте только технологии, с которыми реально работали
• Для ключевых инструментов добавляйте контекст использования
• Разделяйте на группы по уровню владения

Ошибка 4: Нерелевантный опыт без объяснения

Проблема: Вы переходите в аналитику из другой сферы (продажи, маркетинг, преподавание), и половина резюме — про прошлую профессию.

Как исправить:

• Сократите описание нерелевантного опыта до 1-2 строк
• Вытащите transferable skills (навыки, которые переносятся): работа с данными, общение с клиентами, презентации
• Сделайте акцент на курсах, проектах и первом релевантном опыте

Пример:

"Ранее работал менеджером по продажам 3 года. Регулярно анализировал воронку продаж, работал с CRM-данными, строил прогнозы выполнения плана. Навыки работы с данными и понимание бизнес-процессов помогли в переходе в аналитику."

Ошибка 5: Резюме-портянка на 5 страниц

Почему критично: Рекрутер тратит 30 секунд на первичный просмотр. Если резюме больше 2 страниц (для Senior максимум 3), ключевую информацию не заметят.

Как исправить:

• Junior: 1 страница
• Middle: 1,5-2 страницы
• Senior/Lead: 2-3 страницы максимум

Уберите:

• Подробное описание курсовых работ в университете
• Опыт работы 10-летней давности, не связанный с аналитикой
• Хобби (если только оно не демонстрирует релевантные навыки)

Ошибка 6: Игнорирование вакансии (универсальное резюме)

Проблема: Отправляете одно и то же резюме на все вакансии: и на продуктового аналитика в стартап, и на веб-аналитика в e-commerce, и на аналитика в банк.

Как исправить:

• Создайте 2-3 версии резюме под разные типы позиций
• Для каждой вакансии адаптируйте раздел "О себе" и порядок навыков
• Выделяйте релевантный опыт: если вакансия про e-commerce, ваш опыт в онлайн-магазине должен быть на первом месте

Ошибка 7: Грамматические ошибки и опечатки

Почему критично: Аналитик работает с данными, где ошибка может стоить компании миллионы. Опечатки в резюме показывают невнимательность.

Как исправить:

• Проверьте текст в Word или Grammarly
• Дайте прочитать другу или коллеге
• Отложите резюме на день, потом перечитайте свежим взглядом
• Обратите внимание на названия технологий: "Google Analitycs" или "Яндех.Метрика" — моментальный отказ

Различия резюме по карьерным уровням

Junior (0-2 года): Фокус на потенциале и обучаемости

Главная задача: Показать, что у вас есть базовые навыки, мотивация развиваться и потенциал быстро приносить пользу.

Структура акцентов:

• 30% — образование, курсы, сертификаты
• 40% — pet-проекты и учебные кейсы
• 20% — базовый коммерческий опыт (если есть)
• 10% — навыки

Что включить:

1. Детальное описание обучения:

- Названия всех релевантных курсов

- Конкретные навыки, полученные на курсах

- Сертификаты с указанием даты

1. Pet-проекты как замена опыту:

- 2-3 проекта с описанием задачи, решения, результата

- Ссылки на GitHub, Tableau Public

- Обязательно с цифрами и инсайтами

1. Демонстрация знания инструментов:

- Не просто "знаю SQL", а "написал 50+ запросов на курсе, в том числе с JOIN, подзапросами, оконными функциями"

- Примеры дашбордов, которые создали

1. Готовность к обучению:

- "Изучаю Python для углубленного анализа данных"

- "Прохожу курс по продуктовой аналитике"

Пример блока "О себе" для Junior:

"Начинающий цифровой аналитик с опытом 1 год. Прошел курс «Аналитик данных» (Яндекс.Практикум), получил сертификат Google Analytics (GAIQ). Владею Google Analytics 4, SQL, Python (pandas, matplotlib), Tableau. В рамках обучения выполнил 8 проектов на реальных данных: анализ оттока, когортный анализ, A/B-тестирование. Настроил аналитику для 2 pet-проектов, что помогло увеличить конверсию на 15%. Быстро обучаюсь, нацелен на рост в продуктовой аналитике."

Middle (2-5 лет): Фокус на самостоятельности и бизнес-результатах

Главная задача: Показать, что вы независимый специалист, который самостоятельно решает задачи и приносит измеримую пользу бизнесу.

Структура акцентов:

• 60% — опыт работы с конкретными достижениями
• 20% — навыки (детально, с уровнями владения)
• 10% — образование и курсы (кратко)
• 10% — дополнительная активность (если есть: статьи, выступления)

Что включить:

1. Самостоятельность в принятии решений:

- "Самостоятельно спроектировал систему метрик для оценки эффективности контента"

- "Инициировал и провел 12 A/B-тестов без внешней помощи"

1. Влияние на бизнес-метрики:

- Каждое достижение = цифра: рост выручки, снижение стоимости привлечения, увеличение retention

- Связь ваших действий с результатом бизнеса

1. Полный цикл аналитики:

- От сбора требований до презентации результатов

- "Собрал требования от продуктовой команды → настроил трекинг → проанализировал данные → представил рекомендации → внедрение увеличило метрику X на Y%"

1. Кросс-функциональное взаимодействие:

- Работа с маркетингом, продуктом, разработкой

- "Еженедельно синхронизировался с командой разработки для уточнения требований к событиям"

Пример достижения для Middle:

"Провел комплексный анализ воронки конверсии для мобильного приложения (150K MAU). Выявил, что 40% пользователей отваливаются на этапе регистрации из-за необходимости подтверждения email. Предложил продуктовой команде упростить процесс (отложенная верификация). Изменение увеличило конверсию регистрации с 35% до 52% (+48%), что дало дополнительно 15K новых пользователей за квартал."

Senior/Lead (5+ лет): Фокус на стратегии и масштабе

Главная задача: Показать стратегическое мышление, масштаб влияния, способность выстраивать процессы и развивать команду.

Структура акцентов:

• 70% — опыт работы с акцентом на стратегию и масштаб
• 15% — навыки (включая лидерские компетенции)
• 10% — достижения за пределами основной работы (публикации, выступления, менторство)
• 5% — образование (минимально)

Что включить:

1. Стратегическое влияние на продукт/бизнес:

- "Разработал систему ключевых метрик (North Star Metric + supporting metrics), которая стала основой продуктовой стратегии на 2024 год"

- "Выстроил процесс экспериментирования: от культуры до инструментов, что увеличило количество валидированных гипотез с 10 до 45 в год"

1. Масштаб ответственности:

- Размер аудитории/продукта: "3 млн пользователей", "$20 млн оборот"

- Количество стейкхолдеров: "Представлял инсайты C-level ежемесячно"

- Размер влияния: "Рекомендации привели к росту годовой выручки на $2 млн"

1. Построение процессов и инфраструктуры:

- "Создал с нуля дата-инфраструктуру: мигрировал данные в Big Query, настроил автоматические ETL-пайплайны, выстроил хранилище данных"

- "Разработал внутреннюю документацию и best practices по работе с данными, которыми пользуются 30+ сотрудников"

1. Развитие команды и менторство:

- "Нанял и обучил команду из 4 аналитиков (2 junior, 1 middle, 1 BI-разработчик)"

- "Провел 15 внутренних воркшопов по аналитике для продуктовых команд"

- "Менторил 3 junior-аналитиков, все выросли до middle за год"

1. Экспертиза вне компании:

- Публикации статей, выступления на конференциях

- Участие в профессиональном сообществе

Пример достижения для Senior:

"Разработал и внедрил комплексную систему продуктовой аналитики для маркетплейса (2 млн пользователей, $15 млн GMV). Включает: North Star Metric (количество успешных транзакций), дерево supporting metrics, автоматические дашборды для 8 продуктовых команд, процесс A/B-тестирования. Система стала основой для принятия продуктовых решений и приоритизации roadmap. За год количество экспериментов выросло с 15 до 60, скорость принятия решений увеличилась на 40%, retention пользователей вырос с 45% до 58%."

Адаптация резюме под конкретную вакансию: пошаговый алгоритм

Отправка одного и того же резюме на все вакансии — путь к тому, чтобы получить ноль откликов. Работодатели (и ATS-системы) ищут соответствие своим требованиям.

Шаг 1: Анализ вакансии

Откройте описание вакансии и выделите:

1. Ключевые требования (hard skills):

- Какие технологии обязательны

- Какие — желательны

1. Обязанности (что предстоит делать):

- Веб-аналитика, продуктовая аналитика, маркетинговая

- A/B-тесты, дашборды, работа с SQL

1. Контекст компании:

- Индустрия (e-commerce, fintech, SaaS)

- Размер (стартап, средний бизнес, корпорация)

- Стадия (growth, масштабирование, поддержка)

Шаг 2: Сопоставление с вашим опытом

Создайте табличку:

Шаг 3: Корректировка блока "О себе"

Первый абзац резюме должен быть зеркалом вакансии.

Пример:

Вакансия: "Ищем продуктового аналитика в e-commerce. Опыт работы с GA4, SQL, проведение A/B-тестов. Желательно понимание AARRR-метрик."

Адаптированное "О себе":

"Продуктовый аналитик с опытом 3 года в e-commerce. Специализируюсь на анализе воронок, проведении A/B-тестов и оптимизации AARRR-метрик. Провел 30+ экспериментов, которые увеличили конверсию на 25%. Владею GA4, SQL (сложные запросы с JOIN и оконными функциями), Tableau. Опыт работы с продуктами аудиторией 500K+ пользователей."

Шаг 4: Переранжирование опыта работы

Если у вас несколько мест работы, поставьте на первое место наиболее релевантное.

Пример:

У вас есть опыт: 2 года в банке (финансовая аналитика) + 1,5 года в интернет-магазине (веб-аналитика).

Вакансия: аналитик в e-commerce.

Решение: Начните с опыта в интернет-магазине, даже если он был раньше по времени. Опыт в банке опишите короче.

Шаг 5: Выделение релевантных достижений

В каждом месте работы выделяйте те достижения, которые перекликаются с вакансией.

Вакансия требует:

• Опыт работы с большими данными
• Построение дашбордов
• Анализ юнит-экономики

В резюме делайте акцент:

• "Анализировал базу из 5 млн транзакций в Big Query"
• "Построил 7 дашбордов в Tableau для отслеживания юнит-экономики по когортам"
• "Рассчитал LTV, CAC, Payback period для 10 сегментов пользователей"

Шаг 6: Адаптация раздела "Навыки"

Переместите ключевые технологии из вакансии в начало списка навыков.

Было:

Навыки: Python, R, SQL, Excel, Tableau, Power BI, Google Analytics, Яндекс.Метрика

Вакансия требует: Google Analytics 4, SQL, Tableau

Стало:

Веб-аналитика: Google Analytics 4 (расширенная электронная торговля, custom events), Яндекс.Метрика

Работа с данными: SQL (PostgreSQL, сложные запросы), Excel, Python

Визуализация: Tableau (интерактивные дашборды, LOD expressions), Power BI

Шаг 7: Добавление ключевых слов

Убедитесь, что термины из вакансии встречаются в вашем резюме 3-5 раз (но органично, не копипастом).

Вакансия: "cohort analysis, retention, LTV, CAC"

В резюме:

• В "О себе": "Специализируюсь на когортном анализе (cohort analysis) и метриках retention"
• В "Опыте работы": "Провел cohort analysis, выявил, что retention Day 30 у платящих пользователей на 45% выше"
• В "Навыках": "Продуктовые метрики: LTV, CAC, Retention, Churn"

Чек-лист самопроверки резюме

Прежде чем отправлять резюме, пройдитесь по этому списку. Каждый пункт должен быть отмечен.

Структура и форматирование

• Резюме начинается с ФИО и должности
• Контакты указаны полностью (телефон, email, LinkedIn)
• Есть ссылка на портфолио/GitHub (если применимо)
• Объем резюме: 1-2 страницы для Junior/Middle, максимум 3 для Senior
• Используется простое форматирование (без сложных таблиц и графики)
• Шрифт читаемый (Arial, Calibri, Times New Roman, 10-12 pt)
• Нет разрывов логики, пробелов в датах

Содержание

• Блок "О себе" содержит: уровень, специализацию, ключевые навыки, 1-2 измеримых достижения
• Каждое место работы описано по структуре: компания, должность, даты, 3-5 достижений
• 80% пунктов опыта — это достижения с цифрами, а не обязанности
• Используются сильные глаголы действия (проанализировал, оптимизировал, внедрил)
• Указаны конкретные технологии и инструменты
• Навыки сгруппированы по категориям
• Образование указано, но не перегружает резюме

ATS-оптимизация

• Ключевые слова из вакансии присутствуют в резюме 3-5 раз
• Название должности совпадает с вакансией (или близко к ней)
• Файл сохранен в формате .pdf или .docx
• Имя файла: ФамилияИмяДолжность.pdf
• Нет важной информации в графических элементах
• Технологии указаны полным названием + аббревиатура (Google Analytics 4 / GA4)

Качество текста

• Нет грамматических ошибок и опечаток
• Нет канцеляризмов и штампов ("динамично развивающийся", "широкий спектр")
• Нет слов-паразитов ("очень", "максимально", "в современном мире")
• Предложения короткие и ясные (одна мысль = одно предложение)
• Нет неоправданных англицизмов (перформанс → производительность)

Результаты и метрики

• Минимум 70% достижений содержат цифры
• Метрики конкретные: "увеличил конверсию на 15%", а не "улучшил показатели"
• Понятна связь ваших действий с результатом бизнеса
• Достижения расположены по важности (самое впечатляющее — первым)

Релевантность вакансии

• Резюме адаптировано под конкретную вакансию
• Блок "О себе" отражает требования работодателя
• Самый релевантный опыт выделен и описан подробнее
• Используется терминология из описания вакансии

Финальная проверка

• Резюме прочитал кто-то еще (коллега, друг, ментор)
• Вы отложили резюме на день и перечитали свежим взглядом
• Резюме выглядит профессионально и аккуратно
• Вы готовы обсудить каждый пункт на собеседовании

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Что делать, если был перерыв в работе?

Ответ: Перерыв в карьере — это нормально, главное — честно о нем сказать и показать, что вы не теряли навыки.

Как указать:

• Если перерыв меньше 6 месяцев — можно не упоминать, укажите месяцы в датах работы
• Если больше 6 месяцев — добавьте краткую строку:

Карьерный перерыв | Июнь 2023 — Декабрь 2023

Прошел курс "Продуктовая аналитика" (Карпов.Курсы), выполнил 3 pet-проекта (ссылка на GitHub), изучал Python для анализа данных.

Главное: Покажите, что перерыв был продуктивным — обучение, проекты, фриланс.

2. Нужно ли указывать фото в резюме?

Ответ: В России и СНГ фото в резюме — норма, хотя и не обязательна. В США и Европе фото не принято из-за законов о дискриминации.

Рекомендация для российского рынка:

• Фото добавляет "человечности" резюме
• Используйте профессиональное фото (деловой стиль, нейтральный фон)
• Избегайте селфи, фото с отдыха, слишком творческих снимков

Когда не добавлять:

• Если отправляете резюме в зарубежную компанию
• Если в вакансии прямо написано "резюме без фото"

3. Как описать фриланс-проекты?

Ответ: Фриланс — это полноценный опыт работы. Оформляйте его как обычное место работы.

Формат:

Фриланс | Цифровой аналитик

Январь 2023 — Июнь 2023

Работал с 5 клиентами (e-commerce, образование, SaaS). Проекты включали: настройку веб-аналитики, создание дашбордов, анализ эффективности рекламных кампаний.

Ключевые проекты:

• Настроил GA4 и сквозную аналитику для интернет-магазина детских товаров, что помогло снизить CPA на 30%
• Создал автоматические отчеты в Tableau для EdTech-стартапа, отслеживающие retention студентов
• Провел анализ воронки конверсии для SaaS-продукта, выявил 3 точки оттока и предложил улучшения

4. Как указать уровень английского языка?

Ответ: Если работа предполагает чтение документации или общение на английском — обязательно укажите уровень.

Формат:

Иностранные языки:

• Английский — B2 (Upper-Intermediate): читаю техническую документацию, смотрю профессиональные видео, базовое письменное общение
• Английский — C1 (Advanced): свободно читаю, пишу, провожу презентации

Важно: Будьте честны. На собеседовании могут проверить — попросят прочитать статью или провести часть интервью на английском.

5. Стоит ли писать про хобби и интересы?

Ответ: В 90% случаев — нет. Это занимает место, которое лучше отдать под достижения.

Исключения:

• Хобби демонстрирует релевантные навыки: "Веду блог о данных на Medium, 5K подписчиков" или "Участвую в Kaggle-соревнованиях, топ-10% в 2 конкурсах"
• Хобби связано с индустрией компании: вы аналитик в спортивной компании и профессионально занимаетесь бегом

В остальных случаях "чтение, путешествия, спорт" не добавляют ценности резюме.

6. Как объяснить частую смену работы?

Ответ: Если вы меняли работу каждые 6-12 месяцев, это настораживает работодателей. Но есть способы смягчить впечатление:

1. Укажите причины в сопроводительном письме:

- "В первых двух компаниях искал свою специализацию, сейчас четко определился с направлением — продуктовая аналитика"

- "Работал в стартапах на ранних стадиях, 2 из них закрылись из-за отсутствия финансирования"

1. Покажите прогресс:

- На каждой позиции добавляли новые навыки

- Рост с Junior до Middle за короткий срок

1. Объедините короткие периоды:

- Если работали на фрилансе между постоянными местами, объедините это в один блок "Фриланс-проекты"

7. Нужно ли сопроводительное письмо к резюме?

Ответ: Зависит от вакансии и компании.

Когда обязательно:

• В вакансии прямо написано "приложите сопроводительное письмо"
• Вы переходите из другой сферы в аналитику
• У вас нестандартная карьерная траектория, которую нужно объяснить
• Вы очень хотите попасть именно в эту компанию

Когда можно без него:

• Масс-отклики на вакансии
• Резюме уже полностью отражает ваш опыт и мотивацию

Структура письма (если пишете):

1. Почему интересна именно эта компания/продукт (2-3 предложения)
2. Ваш ключевой релевантный опыт (3-4 предложения)
3. Почему вы подходите (1-2 предложения)
4. Призыв к действию: "Готов обсудить детали на собеседовании"

Объем: 150-200 слов максимум.

Заключение

Резюме цифрового аналитика — это не формальность, а инструмент продажи ваших навыков. Каждая строчка должна работать на главную цель: показать, что вы приносите измеримую пользу бизнесу.

Ключевые принципы, которые мы разобрали:

1. Конкретика вместо общих фраз. Не "работал с аналитикой", а "провел 23 A/B-теста, увеличивших конверсию на 15%".
2. Цифры — ваш язык. Минимум 70% достижений должны содержать метрики: проценты роста, суммы, количество проектов.
3. Адаптация под вакансию. Универсальное резюме = ноль откликов. Корректируйте каждый раз под требования работодателя.
4. Структура по уровню. Junior делает акцент на обучении и потенциале, Middle — на самостоятельных результатах, Senior — на стратегии и масштабе.
5. Оптимизация под ATS. 75% резюме отсеиваются роботами. Используйте ключевые слова из вакансии, простое форматирование, правильные форматы файлов.

Ваш план действий:

Шаг 1: Соберите все достижения за последние годы. Для каждого пропишите формулу: действие + инструмент + результат в цифрах.

Шаг 2: Создайте базовую версию резюме по структуре из этого руководства. Используйте примеры формулировок для своего уровня.

Шаг 3: Подготовьте 2-3 варианта резюме под разные типы вакансий (продуктовая аналитика, веб-аналитика, маркетинговая).

Шаг 4: Соберите портфолио: выложите 2-3 лучших проекта на GitHub или Tableau Public. Добавьте ссылки в резюме.

Шаг 5: Для каждой конкретной вакансии адаптируйте резюме: скорректируйте блок "О себе", добавьте ключевые слова, переранжируйте опыт.

Шаг 6: Пройдитесь по чек-листу самопроверки. Дайте прочитать резюме коллеге или ментору.

Шаг 7: Отправляйте резюме и отслеживайте результаты. Если отклики не приходят — пересмотрите формулировки достижений и адаптацию под вакансии.

Помните: идеального резюме не существует с первого раза. Это живой документ, который вы будете дорабатывать по мере роста и получения обратной связи от рынка.

Ваша задача сейчас — создать первую сильную версию, которая откроет дверь на собеседования. А там уже ваши знания и навыки сделают свое дело.

Удачи в поиске работы мечты!