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专业简历定制生成器

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Dec 6, 2025更新

根据用户提供的个人背景与目标职位信息,自动生成高度定制化、专业排版的求职简历。通过结构化提取关键成就与技能,量化成果,精准匹配职位要求,有效提升简历通过率与求职竞争力。适用于各类行业与职级的求职者。

[姓名]
[联系方式:手机 | 邮箱 | 所在城市]

互联网行业 | 数据分析师 | 2025-12-06
关键词:SQL|数据可视化|A/B测试|指标体系|业务理解

【专业技能】

  • SQL(窗口函数/CTE):搭建增长指标与漏斗体系;查询与调度优化使报表出数由T+2缩短至T+0,计算/存储成本降约25%
  • Python(Pandas/NumPy/Sklearn):RFM用户细分、供需预测、实验分析自动化;可复用分析脚本减少人工分析时间30%+
  • 数据可视化/BI(Tableau/Power BI/自研BI):搭建DAU/留存/漏斗看板与预警,报警误报率<2%、漏报<1%
  • A/B测试与统计:独立完成样本量估算、功效分析、分层随机化与显著性检验;推动12次实验,注册转化+2.3pp
  • 数据治理与业务理解:统一指标口径与埋点规范,跨部门对齐业务定义;定位修复数据异常平均用时<2小时

【工作经历】
云杉智能科技 | 数据分析师 | 2021-03—2024-06

  • 搭建增长指标体系(DAU/留存/漏斗)与BI看板,异常预警误报率<2%,异常响应实现T+0
  • 设计实施12次A/B测试,注册转化率14.8%→17.1%(+2.3pp),完善实验流程与统计检验规范
  • 基于RFM模型进行用户分群,联动运营策略将次月留存提升9.6%,重点人群激活率+15%
  • 优化SQL与调度(窗口函数/CTE/并行化),核心报表由T+2提效至T+0,数据出数稳定性99.5%+

星河出行项目 | 数据分析顾问 | 2020-07—2021-02

  • 构建司机供需预测模型与动态调度规则,调度成本下降12%,高峰期响应时长下降18%
  • 制定供需侧指标口径并搭建运营看板,支持城市策略优化与运力投放决策

【教育背景】
岚州信息工程学院 | 统计学硕士 | 2018-09—2020-06

  • 主修:概率论、回归分析、实验设计;CET-6;数据竞赛团队前10%

【项目经验】
用户增长指标体系与实验平台优化 | 负责人 | 2022-05—2023-12

  • 痛点:口径不一、出数滞后影响增长决策
  • 方案:统一指标字典与埋点规范;SQL模板化与DAG重构;引入分层随机化与功效分析
  • 结果:核心指标口径统一率100%;报表T+0出数;报警误报率<2%;增长复盘从周频提升至日频

出行高峰供需预测与动态定价试点 | 数据分析顾问 | 2020-10—2021-02

  • 方案:对比XGBoost/LSTM并融入节假日与时空特征,选择XGBoost上线
  • 效果:预测MAE下降15%;资源错配率-10%,高峰期响应时长-18%,支撑城市运力调度

【自我评价】

  • 数据分析能力:精通SQL/Python与实验方法,能将洞察转化为指标落地与业务策略闭环
  • 解决问题能力:从“口径—数据—实验—看板—预警”打造增长分析全链路,定位并消除关键瓶颈
  • 团队协作:与产品/运营/工程高效配合,推动指标统一与实验文化建设
  • 快速学习:持续迭代因果推断与实验设计方法论,快速适配新业务场景
  • 职业规划:期望在贵司面向核心业务(用户增长/留存/转化),通过指标体系与A/B测试驱动持续增长与效率提升,构建可复用的数据产品与分析资产

[姓名] 张XX
[联系方式] 185-XXXX-XXXX | zhangxx@email.com | 上海

[目标职位] 企业服务 | 高级产品经理(SaaS) | [申请日期] 2025-12-06
关键词:需求分析|交付质量|跨部门协作|数据驱动|ToB经验

【专业技能】

  • 需求洞察与用户研究:深访/可用性测试驱动CRM重构,线索转化率提升18%,销售录入耗时下降35%
  • 数据驱动决策:从0到1搭建运营看板,覆盖8个漏斗指标,MRR流失率降低1.5个百分点
  • 交付质量与项目推进:跨部门对齐与节奏管理,使按期上线率从72%提升至94%
  • 系统与权限设计:主导RBAC向ABAC升级,减少手工配置人力40小时/月,提升可扩展性与合规性
  • ToB产品与平台化:梳理50+外部接口与SLA,将平均对接周期缩短至2周;熟悉API、权限模型、基本SQL验证
  • 方法与工具:PRD/流程/用例、原型与协作工具(Axure/Figma/Jira/Confluence)、敏捷Scrum/看板;PMP在读

【工作经历】
星瀚云科(SaaS) | 产品经理 | 2021-02—至今

  • 负责CRM线索管理模块重构:基于用户深访与可用性测试,转化率提升18%,销售录入耗时下降35%(需求分析/数据驱动)
  • 设计并落地权限体系从RBAC到ABAC的升级:减少手工配置40小时/月,支撑复杂ToB分权分域(系统设计/交付质量)
  • 规划从0到1的数据看板:覆盖8个关键漏斗指标,驱动决策使MRR流失率下降1.5个百分点(数据驱动)
  • 建立跨部门协作机制(销售/研发/交付/客户成功):按期上线率由72%提升至94%(交付质量/跨部门协作)

商账风控中台项目 | 产品负责人 | 2019-07—2021-01

  • 梳理50+接口协议与SLA,标准化接入流程,使平均对接周期缩短至2周(ToB平台化/交付效率)
  • 以价值排序与WSJF制定路线图,季度NPS由36提升至52(客户导向/数据驱动)
  • 统筹法务、风控、数据与工程团队,降低需求返工与集成风险(跨部门协作/风险管理)

【教育背景】
渤海信息大学 | 软件工程学士 | 2015-09—2019-06
核心课程:数据结构、数据库、交互设计;英语:IELTS 7.0

【项目经验】
CRM线索管理重构 | 负责人 | 2022-03—2023-01

  • 问题:线索录入耗时长、转化效率低;洞察销售一线关键摩擦点(字段冗余、路径不一致)
  • 方案:重构信息架构与表单动态校验,优化导入校验与去重策略,联动看板追踪漏斗
  • 成果:转化率+18%,录入耗时-35%,上线按期率+22个百分点;为ABAC权限细粒度授权打底(需求分析/交付质量/创新能力)

风控中台对接标准化 | 负责人 | 2020-01—2020-12

  • 问题:多源风控服务接入周期长、质量不稳定
  • 方案:抽象统一接口与字段映射,定义SLA与熔断重试策略,建立沙箱与回归用例库
  • 成果:对接周期缩短至2周,NPS提升至52,外部故障影响面收敛(解决问题能力/跨部门协作)

【自我评价】
具备面向企业级SaaS的端到端产品能力:以客户价值与数据为导向,兼顾体系化架构与交付质量。在复杂权限、长销售周期、跨团队协作场景有实战经验。期待在贵司继续深耕ToB产品增长与平台化建设,通过ABAC/数据可观测性/价值导向路线图,提升产品商业转化与交付确定性,为大中型客户创造可持续价值。

排版要求:宋体,字号11;单倍行距,段落间距1.5倍。

[姓名] 张晨一
[联系方式] 188-0000-0000 | zchenyi@email.com | 上海 | 西语B2

[目标职位] 出海行业|增长运营经理 | [申请日期] 2025-12-06
关键词:增长实验|漏斗优化|广告投放|出海渠道|数据分析

【专业技能】

  • 增长模型与指标体系:搭建AARRR/北极星与埋点体系,月活由40万增至65万(+62.5%),7日留存+3.1pp
  • 增长实验与因果评估:主导40+实验(注册流程/激励/价格/创意),落地8个高影响方案,注册激活率+15%,付费转化+9.4%
  • 多渠道广告投放与ROI:统筹Facebook/Google/TikTok/ASA投放与预算,CAC同比下降25%,ROAS提升至3.2
  • 出海渠道与本地化:ASO/评分治理使评分3.8→4.5;搭建社群与推荐裂变,邀请贡献新增22%;西语B2助力拉美本地化
  • 数据分析与归因:SQL/Excel,GA4/Firebase,AppsFlyer/Adjust,Amplitude/Mixpanel;构建漏斗与留存看板,提升决策时效
  • SEO与内容增长:建立内容与SEO机制,自然流量占比3个月内提升12pp,单页转化率+18%

【工作经历】
澜海数媒 | 增长运营经理 | 2020-04—2024-08

  • 负责海外多渠道投放与预算节奏,基于ROAS/CAC目标优化,CAC -25%,ROAS至3.2(iOS/安卓)
  • 搭建AARRR指标与埋点方案(GA4/Firebase+AppsFlyer),沉淀漏斗看板,月活从40万增至65万(+62.5%),7日留存+3.1pp
  • 设计并执行40+增长实验(注册/激励/付费墙/文案创意),落地8个高影响方案,注册激活率+15%,付费转化+9.4%
  • 建立内容SEO引流与话题矩阵,自然流量占比+12pp;创意测试闭环(DoE/分层),CTR+22%,CPM -13%
  • 跨部门协同(产研设客),建立增长走查机制,问题响应从48h缩至12h,投放与产品联动提效

跨境工具App | 增长项目负责人 | 2018-07—2020-03

  • App商店优化与评分治理:关键词覆盖+38%,评分3.8→4.5,下载转化率+11%
  • 设计推荐裂变与社群增长,邀请用户占新增22%,K因子0.34
  • 梳理注册-留存-付费漏斗,优化新手引导与激励,D1留存+4.8pp
  • 搭建投放基础设施(UTM/归因/素材库),首月实现ROI>1的出海试投;西语本地化提升拉美新增占比至17%

【教育背景】
青岚商学院 | 市场营销学士 | 2014-09—2018-06

  • 校级市场竞赛一等奖;数据分析类在线课程证书;西语B2

【项目经验】
AARRR指标与埋点重构 | 负责人 | 2022-03—2022-09

  • 统一事件模型与身份体系(GA4/Firebase+AppsFlyer),构建漏斗/留存/付费看板,定义北极星指标
  • 分析时效由T+3天缩至T+1小时;定位手机号验证为关键流失点,优化后激活率+12%,7日留存+2.7pp;预算浪费下降18%

多渠道出海投放提效 | 负责人 | 2023-01—2023-06

  • 拆分地域/素材/受众分组测试;配置SKAN 4.0聚合归因;建立创意周迭代与ASO/SEO联动
  • 结果:ROAS 2.1→3.2,CAC -25%;iOS回传覆盖+35%,素材迭代周期14天→5天

【自我评价】
客户导向:以用户价值与本地化体验为核心,建立VOC/社群反馈闭环,快速验证与迭代。
数据驱动:熟练SQL与多源数据治理,强调因果评估与可解释性,对ATT/GDPR与MMP归因有实战经验。
抗压与协作:长期对营收与ROI负责,能在高压下推动跨部门落地与快速复盘。
快速学习:持续跟进渠道策略与隐私变更,快速搭建从实验到规模化的增长机制。
我期待在贵司全球化场景下,以“增长实验+漏斗优化+出海渠道投放”的组合拳,按北极星指标驱动可持续增长与ROI最大化。

示例详情

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强调解决实际问题的能力,通过项目经验模块深入刻画专业能力。
集合最佳行业实践,简化求职准备,帮助求职者轻松应对招聘流程。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

AI 提示词价格
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您购买后可以获得什么

获得完整提示词模板
- 共 481 tokens
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