技术简历优化第11期 - 985快手Java后台

第11期的简历优化实战案例是西北工业大学硕士 + 快手后台背景的同学，求职岗位Java后台研发。

一起看原简历坑点💡

💡原简历

🧩结构踩坑

1. 内容超过一页：要保持一页，否则会影响技术面试官捕捉信息的效率
2. 冗余专业技能："职业技能"是技术简历的第一大坑❌。最佳实践是在项目中展示，详见我另一篇笔记，移除
3. 获奖荣誉混乱：获奖和荣誉理应合并一个模块，不需要单独区分

🎨排版设计踩坑

1. 冗余图标设计：“西北工业大学”Logo和多余颜色会影响简洁度，移除
2. 间距空间不足：章节之间和项目之间都需要预留足够空间，方便面试官捕捉信息

📝专业度描述踩坑

在快手项目中的“OOM问题”都以写小作文的方式去描述，

独立进行 OOM 问题排查。项目上线后，出现了 Metaspace 区域OOM 问题，使用 JIFA 和 Syslab 分析产生0OM 原因。API服务每分钟创建一个新的 URLClassLoader，全量加载Jar 包中的所有的类，而API服务使用的只有量近一次加载进来的 Class，之前加载的 Class 和 ClassLoader 都没有被GC 回收，使用 Syslab分析，多个 ClassLoader 被标记为不可达，调查资料然后排查原因发现是 API 部署用的热加载镜像，会导致对象被JNI 代码持有引用（强引用），因此导致的GC无法回收 Metaspace 内存，最后通过引用类型更改（修改为弱引用），解决 OOM。

这是典型反面例子，本身有效信息密度低，还会影响其他内容被捕捉的效率，非常吃亏❌：

1. 读小作文是需要从头读到尾，而面试官只有5-7秒阅读简历时间，读完就再没时间读其他内容；⚠️
2. 小作文中夹带无关技术点和无关背景，影响面试官捕捉和判断关键信息。⚠️

最佳实践就是以“Task：Action + Result”模版来写。

优化思路：

1. 突出技术细节：枚举所有技术点，如JIFA、Syslab、弱引用
2. 明确量化指标：是因开发引入的问题，OOM问题得到解决就是一个指标；除此之外，把整个跟进流程沉淀成文档就是一个团队贡献。
3. 概述任务内容：用动宾结构短语进行概述

优化后：独立分析并使用JIFA、Syslab对核心API服务 Top OOM问题进行分析定位；使用弱引用类型解决该OOM，并将相关跟进流程沉淀至内部WIKI。

💪优化后的简历：

关注我，下期继续分享更多实战案例，加油！💪