振り返りと ChatGPT を使用してしっかりした履歴書を作成する

会社から解雇されることは、困難で不確実な時期になる可能性があります。履歴書の作成に関しては、特に内省的な状態にあるときは、どこから始めればよいかを判断するのが難しい場合があります。履歴書にジャンプするのは難しい場合がありますが、過去の職務経験について振り返りを書くことは、必要でない場合でも簡単です。この記事では、リフレクティブ ライティングと ChatGPT などの AI ツールを組み合わせて使用して、履歴書の作成プロセスを進める方法について説明します。

反射的な文章 - 仕事の旅の公開書簡

振り返りを書くこと、特に物語のように仕事の旅を振り返ることは、難しくないプロセスです。私たちは時系列で何をしたかを考えることができ、友達と何をしたかなどの思い出を思い出す可能性があります。ある程度、このプロセスには演繹的思考が含まれますが、これは多くの人が自動操縦モードで行うことができます。一方、成果物であるレジュメに切り替えると、意識的に磨くプロセスが始まるため、事態はさらに難しくなる可能性があります。諦めるポイント。

そのため、内省的な執筆セッションが最初の目標として適しています。過去の仕事の経験を振り返ることで、自分の長所と成果を特定することができます。好きなこと、挑戦したこと、過去の経験が自分をどのように変えたかなどです。

このセッションは、ジャーナリングや自分宛ての手紙などの形式を取ることができます。重要なのは、自分の経験について正直でオープンであることです。過去のプロジェクトから学んだことと、それを次の仕事にどのように適用できるかを考える時間をとってください。

この演習の間、そして手紙を AI システムにフィードできる望ましい結果を考慮して、次の段階で何が理にかなっているのかを考えることが重要です。

この演習の鍵は、機会を思い出して反映させることです。目標は、AI システムへの特定の指示を考え出すために書くことではありません。検討すべきアプローチは、あなたの旅について公の手紙を書くことです - ちなみに、手紙は将来の潜在的な従業員もそれを読むのを楽しむことができます.

振り返りを履歴書にまとめる

ワークジャーニーを書き終えたら、次のステップは、ChatGPT などの AI ツールを使用して感想を読み上げ、履歴書を作成することです。 ChatGPT は、あなたの物語を取り入れて、履歴書の下書きを作成するのに役立ちます。

ChatGPT のような AI ツールができることは限られており、多くのことを推測する可能性が高いことを覚えておくことが重要です。出力を確認し、ツールを繰り返し使用し、それがあなたの経験を正確に反映し、応募している仕事と一致していることを確認するのはあなた次第です。

以下は、私が ChatGPT に入力した内容の例です。

彼が退職後に書いた友人からの手紙を貼り付けます。それでは、お読みになった後、履歴書を作成していただきたいと思います。

「ここにいる他の多くの人と同じように、私は金曜日の #Google #Layoffs に参加しました。私の時計の時間は19年でした。少し型にはまらないものだったので、Google への、そして Google を介した私の旅について少し共有したいと思います。これは履歴書ではなく、反省と黙想です。」

[ 手紙全体をコピーして貼り付けた]

最終的に、ChatGPT と数回やり取りした後、多くの誤った仮定をもたらした次の結果を得ることができました。したがって、私たちにとって重要なことは、これらの AI ツールができることの喜びを祝うことではありません - それは素晴らしいことですが.実際、私は専門家に確認しましたが、彼は以下の多くが間違っていることに同意しました.一方で、ツールをガイドしたり、編集したり、アクション ステップにつながる新しい考察を考え出すのに役立つ出発点です。

 Summary: Experienced software engineer and machine learning professional with 19 years of tenure at Google, including roles in software development, energy engineering, and data processing. Skilled in troubleshooting, problem-solving, and project management. Work Experience: Linux Helpdesk Technician, Google (2003-2009) Software Engineer, Google (2009-2015) Worked on GUTS (Google Unified Ticket System) Contributed to the communication software behind a research demonstration of demand dispatch for the electric grid Developed PowerMeter at Google.org Engineer, Google X (2015-2019) Worked on Indoor Maps and Localization, and Google Maps Software Engineer, Google (2019-2023) Worked on experimental mobile Search apps in San Francisco Skills: Software development and engineering Energy engineering Machine learning Project management Problem-solving Troubleshooting Data processing Education: Not specified in the letter Certifications: Not specified in the letter

結論

内省的な文章をレジュメにまとめるための下書きインタラクションに取り組んだ後、文書を見直して、それが興味や目標に沿っていることを確認することが重要です。これは、履歴書で強調されているスキルと成果を見て、それらが応募する仕事に関連していることを確認することを意味します.

また、履歴書があなたのユニークな声を反映し、資格や結果を強調するなど、あなたの経験について説得力のあるストーリーを伝えることも意味します.

履歴書を作成するプロセスは、過去の職務経験を振り返り、効果的な方法でそれらを提示する方法を特定するなど、多くの側面に対処する必要があるため、困難な場合があります。このプロセスでは、製品作成プロセスに似たいくつかの設計上の課題があり、発散/収束モデルが導入されています。たとえば、自分の経験や資格をより広い視野から見る努力を考えてみてください。これは、反射的な書き込みの部分に従事する場合に簡単に発生する可能性があります。そして、ChatGPT のような ab AI ベースのツールとやり取りするときは、帰納的な形式に移行する複雑なプロセスに取り組みます。これは、聴衆向けの構造化されたアプローチです。本質的に、ツールを使用してプロセスの複雑さをナビゲートしています。