对于准留学生来说，2020年无疑是充满不确定性的一年。由于受到疫情以及各个国家政策的影响，许多学生对于出国留学保持了观望态度，但KTS还是有很多小伙伴在为2021秋季的入学默默准备着。

对于很多留学申请来说，简历十分重要。院校招生官在审核材料的过程中，对简历也是十分看重。作为第一项必看的文书材料，招生官会根据简历为你建立第一印象。

那么在撰写简历的过程中，我们需要着重注意哪些要素呢？快跟着小编来看看吧！

必写内容

所谓“必写”， 是指对于留学申请者而言（这里以商科为例），有几部分的经历是招生官最为感兴趣以及最想看到的，因此我们撰写简历时应该尽可能地在简历中将其呈现出来。

学术背景

将学术背景作为简历的第一部分，是一个大众默认的规定。

招生官首先希望能够通过简历了解的第一件事申请者的学术背景经历，因此我们需要保证简历中包含这部分内容，并且保证能够使招生官在短时间内自主性地提取最重要的信息，以获得招生官的好感。

这些最重要的信息包括：

1、你的本科学位授予院校；

2、就读时间；

3、获得的学位；

4、专业及GPA

5、海外交流学习经历（若有）

实习/工作经历

以商科专业为例，商科专业都是就业导向的，如果没有实习经历，就很难体现自己的能力，所以我们一般都会将实习经历作为第二部分放在简历中。

建议按照时间由近到远的顺序，分阶段列举参加过的实习，并详细阐述我们在实习中所担任的职位、具体的实践内容以及取得的成果。

实习/工作经历的重点在于描述我们在工作中运用的技能、能够解决的问题，以及取得的成绩，而不要过于“假大空”。

校园活动/学术活动中体现的领导力

以商科为例。许多国外的商学院尤其看重学生的商业领导能力，因此在选拔人才时就会非常关注申请者本科阶段的领导力。所以，我们制作简历时，应该着重设计这样一部分来展现自己的领导力。

由于领导力在不同人的身上有不同的体现，因此我们可以通过校园/社团活动和学术活动体现自己的领导能力。建议要选取最有价值的活动进行描述，并强调过程的困难和申请者的努力。

可写内容

“可写”内容是相对于“必写”内容来说的，即在篇幅允许，且内容有价值的情况下，建议要写的内容。

学术活动

这里指的学术活动，是除了领导力以外的学术活动。

比如一个小组形式的商赛，虽然不是以Leader的身份参加的，但过程中仍然体现了强大的专业技能，那么这样的经历是有价值的。

此外，如果想要申请学术研究性质极强的学科，那么申请者在这个领域有相关的研究、论文写作经历，也十分值得展示。

校园活动和志愿者经历

如果自己曾经参加的校园活动的本质能够体现学生的多样化、包容化，那么这些内容也应该在简历中展示。

尤其是志愿者经历，西方国家一向崇尚回馈社会，如果申请者有非常有意义的公益活动、志愿者活动经历，强烈建议在简历中花些篇幅描述，以此获得对方招生官的文化认同感。

简历撰写中的雷区和技巧

篇幅问题

简历是最合适的篇幅是一页，有些学校甚至明确提出简历不得超过一页，这是为了避免有些学生进行毫无意义的长篇大论。需要注意的是，简历需要有所侧重，而不仅仅是将过去几年所有的经历都列出来，甚至包括中学的经历。

简历的篇幅限制能非常直观的看出申请者认知自我、审视自我、概括自我的能力。

我们要学会看懂自己真正的优势，并用简要、精确的语言展示出来。因此，除非学校明确说简历两页，否则都强烈建议将篇幅限制在一页内。

个别申请，比如PhD, 申请者有很多的学术研究、发表经历，需要写论文摘要的，可以多页。

格式问题

不要彩色、不要花体字体、不要眼花缭乱的格式；要求干净、整洁、字体格式统一。

这样的合适不仅能够让招生官感受到申请者有清晰的逻辑思维，而且还能让招生官把注意力更多地放在简历内容上。

描述"经历内容“的通用技巧

在前面提到的简历内容中，很多项内容都需要分点拓展阐述。然而，很多申请者在撰写这部分内容的时候，会由于语言的不精确导致描述的不够专业，无法让招生官看出经历中的价值。

因此小编建议大家先用STAR法则来反馈素材。

S – Situation

包括项目的发生情境，以及申请者参与了该项目的背景。

T – Task

申请者在项目中主要承担的任务，以及会遇到的困难和挑战。

Action

为了解决项目中遇到的困难，申请者做出的努力，以及解决困难的过程中所体现的专业技能。

R – Result

通过努力，获得了什么项目成果，以及申请者参加项目的收获。

总结完以上这些，再从中提取出有价值的、有吸引力的内容，分点描述：

☞ Optimized the P/E relative single factor stock selection quantitative model considering the unique characteristics of the China A-shares market; built a multi-factor stock selection model based on PB, MAR and ACC, and integrated the timing model to potentially increase ROI

☞ Wrote the backtesting framework in Python and calculated the annual ROI of the test model to be 21.3%; completed the empirical study of the A-shares based on stock data from Wind (2010-2015) and constructed the factor library using Navicat and MySQL

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