Παράδειγμα βιογραφικού σημειώματος έμπειρου επιστήμονα δεδομένων (δωρεάν οδηγός)

Είστε έμπειρος επιστήμονας δεδομένων που αναζητά μια νέα ευκαιρία; Αυτό το άρθρο παρέχει ένα παράδειγμα βιογραφικού σημειώματος για να σας βοηθήσει να παρουσιάσετε την εμπειρία σας στην επιστήμη δεδομένων σε έναν πιθανό εργοδότη. Μάθετε πώς να τονίζετε τις δεξιότητες και τα επιτεύγματά σας για να προβάλλετε τα προσόντα σας και να ξεχωρίζετε από τους άλλους υποψηφίους για εργασία. Ανακαλύψτε τι πρέπει να περιλαμβάνει ένα βιογραφικό σημείωμα επιστήμονα δεδομένων και λάβετε συμβουλές για τη σύνταξη ενός αποτελεσματικού βιογραφικού σημειώματος.

Θα καλύψουμε:

Πώς να γράψετε ένα βιογραφικό σημείωμα, ανεξάρτητα από τον κλάδο ή τον τίτλο εργασίας σας.
Τι να γράψετε σε ένα βιογραφικό σημείωμα για να ξεχωρίσετε.
Τις κορυφαίες δεξιότητες που θέλουν να βλέπουν οι εργοδότες από κάθε κλάδο.
Πώς να φτιάξετε ένα βιογραφικό σημείωμα γρήγορα με τον επαγγελματικό μας Συγγραφέα βιογραφικών σημειωμάτων.
Τι είναι ένα πρότυπο βιογραφικού σημειώματος και γιατί πρέπει να το χρησιμοποιήσετε.

Επιπλέον, θα σας δώσουμε συμβουλές από ειδικούς για τη σύνταξη βιογραφικού σημειώματος και επαγγελματικά παραδείγματα για να εμπνευστείτε.

Τι κάνει ένας έμπειρος επιστήμονας δεδομένων;

Ένας έμπειρος επιστήμονας δεδομένων είναι υπεύθυνος για τη συλλογή, ανάλυση και ερμηνεία μεγάλων συνόλων δεδομένων. Χρησιμοποιούν μια ποικιλία τεχνικών και εργαλείων για να εντοπίσουν σημαντικά μοτίβα και ιδέες από τα δεδομένα, προκειμένου να βοηθήσουν τον οργανισμό τους να λάβει τεκμηριωμένες αποφάσεις. Οι έμπειροι επιστήμονες δεδομένων συνεργάζονται με τα ενδιαφερόμενα μέρη για να κατανοήσουν τους στόχους τους που σχετίζονται με τα δεδομένα, να αναπτύξουν κατάλληλες λύσεις με βάση τα δεδομένα και να παρουσιάσουν τα ευρήματά τους με τρόπο που να έχει αντίκτυπο. Χρησιμοποιούν επίσης στατιστικές τεχνικές για την ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων και την κατασκευή αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για την αυτοματοποίηση διαδικασιών και τον εντοπισμό ευκαιριών.

Πρόκειται να ξεκινήσουμε, αλλά πρώτα, ορίστε μερικά άλλα παραδείγματα βιογραφικού σημειώματος που σχετίζονται με το Experienced Data Scientist:

Ποιες είναι ορισμένες αρμοδιότητες ενός έμπειρου επιστήμονα δεδομένων;

Ανάπτυξη αναλυτικών μοντέλων και αλγορίθμων για την αποκάλυψη πληροφοριών από μεγάλα σύνολα δεδομένων
Δημιουργία οπτικοποιήσεων δεδομένων από δεδομένα για να βοηθήσουν στην ερμηνεία των δεδομένων
Ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων
Ανάπτυξη και ανάπτυξη λύσεων με βάση τα δεδομένα στην παραγωγή
Έρευνα και αξιολόγηση νέων πηγών και τεχνολογιών δεδομένων
Συνεργασία με τα ενδιαφερόμενα μέρη για την κατανόηση των αναγκών και την ανάπτυξη λύσεων
Ανάπτυξη εργαλείων και διαδικασιών για τη διασφάλιση της ακρίβειας και της ακεραιότητας των δεδομένων
Εξερεύνηση και ανάλυση δεδομένων για τον εντοπισμό τάσεων και ανωμαλιών
Εντοπισμός ευκαιριών για τη βελτίωση της συλλογής, αποθήκευσης και ανάλυσης δεδομένων
Κοινοποίηση των ευρημάτων και των συστάσεων στους ενδιαφερόμενους

Δείγμα βιογραφικού σημειώματος έμπειρου επιστήμονα δεδομένων για έμπνευση

John Doe
Τηλέφωνο: 123-456-7890
Email: john@example.com

Έμπειρος επιστήμονας δεδομένων

Ο John Doe είναι ένας έμπειρος επιστήμονας δεδομένων με πάθος για τη μετατροπή των δεδομένων σε αξιοποιήσιμες πληροφορίες. Έχει αποδεδειγμένο ιστορικό στην παροχή λύσεων βάσει δεδομένων σε πολύπλοκα προβλήματα σε διάφορους κλάδους. Η τεχνογνωσία του περιλαμβάνει τη μηχανική μάθηση, την προγνωστική ανάλυση, την οπτικοποίηση δεδομένων και πολλά άλλα. Είναι κάτοχος μεταπτυχιακού τίτλου σπουδών στην Επιστήμη των Υπολογιστών και ειδικός στην Python, την SQL και την R. Έχει υψηλά κίνητρα και είναι αφοσιωμένος στην παροχή αποτελεσμάτων υψηλής ποιότητας.

Εργασιακή εμπειρία

Επιστήμονας δεδομένων, XYZ Company, 2018-σήμερα
- Ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό των τάσεων των πελατών και την προώθηση στοχευμένων εκστρατειών μάρκετινγκ.
- Σχεδίασε, εφάρμοσε και συντήρησε αγωγούς και αρχιτεκτονικές δεδομένων.
- Πραγματοποίησε διερευνητική ανάλυση δεδομένων για την απόκτηση πληροφοριών και την ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων.
- Συνεργάστηκε με διαλειτουργικές ομάδες για να διασφαλίσει την ακρίβεια και την ακεραιότητα των δεδομένων.
Αναλυτής δεδομένων, ABC Company, 2015-2018
- Ανέπτυξε πίνακες δεδομένων για τα εκτελεστικά στελέχη για την παρακολούθηση των επιδόσεων της εταιρείας.
- Διεξήγαγε σύνθετη ανάλυση δεδομένων πελατών για τον εντοπισμό ευκαιριών βελτίωσης.
- Πραγματοποίησε καθαρισμό, μετασχηματισμό και ολοκλήρωση δεδομένων.
- Εντόπισε και εξάλειψε σφάλματα και ασυνέπειες δεδομένων.

Εκπαίδευση

Μεταπτυχιακό στην Επιστήμη των Υπολογιστών, Πανεπιστήμιο XYZ, 2018
Bachelor of Science στην Επιστήμη των Υπολογιστών, University of ABC, 2015

Δεξιότητες

Μηχανική μάθηση
Προβλεπτική ανάλυση
Οπτικοποίηση δεδομένων
Σωληνώσεις δεδομένων και αρχιτεκτονικές
Καθαρισμός και μετασχηματισμός δεδομένων

Πιστοποιήσεις

Πιστοποιημένος αναλυτής δεδομένων, πιστοποίηση XYZ, 2019
Certified Machine Learning Specialist, πιστοποίηση ABC, 2018

Γλώσσες

Python
SQL
R

Συμβουλές βιογραφικού για έμπειρο επιστήμονα δεδομένων

Η δημιουργία ενός τέλειου βιογραφικού σημειώματος για την έναρξη της καριέρας σας δεν είναι εύκολη υπόθεση. Η τήρηση των γενικών κανόνων σύνταξης μπορεί να βοηθήσει, αλλά είναι επίσης έξυπνο να λάβετε συμβουλές προσαρμοσμένες στη δική σας αναζήτηση εργασίας. Όταν είστε νέοι στον κόσμο της απασχόλησης, χρειάζεστε συμβουλές για το βιογραφικό του έμπειρου επιστήμονα δεδομένων.
Συγκεντρώσαμε τις καλύτερες συμβουλές από έμπειρους Έμπειρος Επιστήμονας Δεδομένων - Δείτε τις συμβουλές τους για να διευκολύνετε τη διαδικασία συγγραφής αλλά και να αυξήσετε τις πιθανότητες να δημιουργήσετε ένα βιογραφικό που θα κεντρίσει το ενδιαφέρον των υποψήφιων εργοδοτών.

Επισημάνετε την πιο σχετική εμπειρία σας στο πάνω τρίτο του βιογραφικού σας σημειώματος.
Χρησιμοποιήστε ουσιαστικές λέξεις-κλειδιά σε όλο το βιογραφικό σας σημείωμα για να διασφαλίσετε ότι θα εντοπιστεί από τα συστήματα παρακολούθησης υποψηφίων.
Παρουσιάστε τις τεχνικές σας δεξιότητες, όπως γλώσσες κωδικοποίησης, πλατφόρμες και λογισμικό.
Περιλάβετε έναν σαφή κατάλογο δεξιοτήτων και σχετικής εμπειρίας, συμπεριλαμβανομένης της εξόρυξης δεδομένων, της μηχανικής μάθησης και της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
Συμπεριλάβετε τα αποτελέσματα της ανάλυσης των δεδομένων σας, όπως η βελτίωση της αποδοτικότητας, η αύξηση των εσόδων ή η μείωση του κόστους.

Έμπειρος επιστήμονας δεδομένων Παραδείγματα περίληψης βιογραφικού σημειώματος

Μια περίληψη βιογραφικού σημειώματος ή ένας στόχος βιογραφικού σημειώματος είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να παρουσιάσετε γρήγορα τις δεξιότητες και την εμπειρία σας ως επιστήμονας δεδομένων. Σας επιτρέπει να αναδείξετε τα πιο σημαντικά στοιχεία της εμπειρίας σας, όπως τα είδη ανάλυσης δεδομένων στα οποία ειδικεύεστε, τις μεθόδους που χρησιμοποιείτε για την ανάλυση δεδομένων, τους τύπους λογισμικού με τους οποίους είστε εξοικειωμένοι και τυχόν σχετικές έρευνες ή δημοσιεύσεις. Παρέχει επίσης στους δυνητικούς εργοδότες ένα στιγμιότυπο των προσόντων σας, ώστε να μπορούν να αποφασίσουν γρήγορα αν είστε κατάλληλος για τη θέση.

Για παράδειγμα:

Έμπειρος επιστήμονας δεδομένων με 5+ χρόνια εμπειρίας στην εξόρυξη δεδομένων, στους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης και στην προγνωστική ανάλυση. Ικανός στην ανάπτυξη σύνθετων μοντέλων δεδομένων και τεχνικών οπτικοποίησης δεδομένων.
Επιστήμονας δεδομένων με υψηλά προσόντα και αποδεδειγμένο ιστορικό σχεδιασμού και ανάπτυξης λύσεων βασισμένων στα δεδομένα για διάφορους βιομηχανικούς τομείς. Έμπειρος στην ανάλυση δεδομένων, την προγνωστική μοντελοποίηση και την αποθήκευση δεδομένων.
Έμπειρος επιστήμονας δεδομένων με 8+ χρόνια εμπειρίας στη δημιουργία γνώσεων βασισμένων σε δεδομένα και στην ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης. Εξειδικευμένος στην εργασία με εργαλεία και τεχνολογίες μεγάλων δεδομένων, όπως Hadoop, R, Python και SQL.
Καταξιωμένος επιστήμονας δεδομένων με 6+ χρόνια εμπειρίας στη μηχανική δεδομένων, την προγνωστική μοντελοποίηση και την ανάλυση δεδομένων. Ικανός στη χρήση διαφόρων εργαλείων και τεχνολογιών ανάλυσης δεδομένων, όπως Tableau, SAS και MATLAB.
Επιστήμονας δεδομένων με προσανατολισμό στα αποτελέσματα και 10+ έτη εμπειρίας στην ανάπτυξη στρατηγικών και μοντέλων βασισμένων στα δεδομένα. Ειδικός στη χρήση διαφόρων αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και στατιστικών μεθόδων για τη δημιουργία προγνωστικών μοντέλων.

Δημιουργήστε ένα ισχυρό τμήμα εμπειρίας για το βιογραφικό σας έμπειρο επιστήμονα δεδομένων

Η δημιουργία ενός ισχυρού τμήματος εμπειρίας για ένα βιογραφικό σημείωμα είναι σημαντική για κάθε άτομο που αναζητά εργασία, αλλά είναι ιδιαίτερα σημαντική για έναν έμπειρο επιστήμονα δεδομένων. Οι επιστήμονες δεδομένων αναμένεται να έχουν βαθιά κατανόηση των δεδομένων, των μοντέλων, της ανάλυσης και των αλγορίθμων. Ως εκ τούτου, το τμήμα εμπειρίας θα πρέπει να καταδεικνύει τη γνώση αυτών των δεξιοτήτων από ένα άτομο. Θα πρέπει να περιλαμβάνει συγκεκριμένες λεπτομέρειες σχετικά με τα επιτεύγματά τους και τις τεχνολογίες που χρησιμοποίησαν. Αυτό θα βοηθήσει τους εργοδότες να κατανοήσουν καλύτερα τις ικανότητες και τα δυνατά σημεία του υποψηφίου και θα τους βοηθήσει να λάβουν τεκμηριωμένη απόφαση πρόσληψης. Επιπλέον, ένα ισχυρό τμήμα εμπειρίας βοηθά επίσης τον υποψήφιο να ξεχωρίσει από τον ανταγωνισμό και τον διαφοροποιεί από τους άλλους αιτούντες εργασία.

Για παράδειγμα:

Παροχή γνώσεων και συστάσεων με βάση τα δεδομένα σε επιχειρηματικούς ηγέτες σε πολλούς κλάδους.
Ανέπτυξε μοντέλα πρόβλεψης για την τμηματοποίηση πελατών, την απομάκρυνση πελατών και τη βαθμολόγηση πρωτοβουλιών.
Διαχειρίστηκε σύνθετα έργα από την ιδέα έως την ολοκλήρωση, χρησιμοποιώντας προηγμένες τεχνικές εξόρυξης δεδομένων.
Πραγματοποίησε διερευνητική ανάλυση δεδομένων, μηχανική χαρακτηριστικών και μηχανική μάθηση με επίβλεψη.
Υλοποίησε ολοκληρωμένες λύσεις ανάλυσης για χρονοσειρές, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και όραση υπολογιστών.
Συνεργασία με τα ενδιαφερόμενα μέρη για τον καθορισμό των απαιτήσεων του έργου και των κριτηρίων επιτυχίας.
Αξιολόγησε και βελτιστοποίησε υφιστάμενα μοντέλα δεδομένων και αλγορίθμους για ακρίβεια και επεκτασιμότητα.
Δημιουργία αγωγών δεδομένων και διαδικασιών ETL για τη συγκέντρωση και σύνθεση μεγάλων συνόλων δεδομένων.
Σχεδίασε πίνακες και οπτικοποιήσεις για να διευκολύνει τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων.
Ενσωμάτωση πηγών δεδομένων από πολλαπλά συστήματα για τη δημιουργία ενοποιημένων μοντέλων δεδομένων.

Έμπειρος επιστήμονας δεδομένων παράδειγμα εκπαίδευσης βιογραφικού σημειώματος

Ένας επιστήμονας δεδομένων θα πρέπει να έχει ισχυρό εκπαιδευτικό υπόβαθρο στα μαθηματικά, τη στατιστική, την επιστήμη των υπολογιστών και σε συναφείς τομείς. Επιπλέον, θα πρέπει να έχει εμπειρία σε γλώσσες προγραμματισμού όπως η Python, η R, η Java και η SQL, καθώς και σε εργαλεία ανάλυσης δεδομένων, οπτικοποίησης και μηχανικής μάθησης. Η κατανόηση της εξόρυξης δεδομένων, της μηχανικής δεδομένων και της αποθήκευσης δεδομένων είναι επίσης επωφελής. Τέλος, η γνώση θεμάτων όπως η τεχνητή νοημοσύνη, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η βαθιά μάθηση μπορεί να βοηθήσει στην προώθηση των προοπτικών καριέρας.

Ακολουθεί ένα παράδειγμα καταγραφής εμπειριών που είναι κατάλληλη για ένα βιογραφικό σημείωμα έμπειρου επιστήμονα δεδομένων:

M.S. στην Επιστήμη των Υπολογιστών, Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνιας, Λος Άντζελες, 2019
B.S. στα Μαθηματικά, Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνια, Σάντα Μπάρμπαρα, 2017
Certificate in Advanced Data Science, Coursera, 2018
Πιστοποιητικό στη Μηχανική Μάθηση, Stanford Online, 2016

Δεξιότητες έμπειρου επιστήμονα δεδομένων για ένα βιογραφικό σημείωμα

Η προσθήκη δεξιοτήτων σε ένα βιογραφικό έμπειρου επιστήμονα δεδομένων είναι σημαντική, διότι επιτρέπει στους υπεύθυνους προσλήψεων και τους διευθυντές προσλήψεων να εντοπίσουν γρήγορα τα δυνατά σημεία και τις ικανότητες του ατόμου. Χρησιμεύει επίσης ως υπενθύμιση της εμπειρίας και των επιτευγμάτων του Επιστήμονα Δεδομένων. Τονίζοντας τις σχετικές δεξιότητες, ένας Επιστήμονας Δεδομένων μπορεί να προβάλει το βάθος και το εύρος της τεχνογνωσίας του, καθιστώντας τον πιο ελκυστικό υποψήφιο. Παραδείγματα δεξιοτήτων Επιστήμης Δεδομένων που πρέπει να συμπεριληφθούν σε ένα βιογραφικό σημείωμα είναι: γλώσσες προγραμματισμού (όπως Python, R, SQL και Java), μηχανική μάθηση, εξόρυξη δεδομένων, ανάλυση δεδομένων, οπτικοποίηση, μηχανική δεδομένων, προγνωστική ανάλυση, στατιστική και αφήγηση ιστοριών δεδομένων.

Μαλακές δεξιότητες:

Ανάλυση δεδομένων
Επίλυση προβλημάτων
Οπτικοποίηση δεδομένων
Κριτική σκέψη
Επικοινωνία
Ομαδική εργασία
Διαχείριση χρόνου
Τεχνική αντίληψη
Ηγεσία
Επιχειρηματικό δαιμόνιο

< />
Σκληρές δεξιότητες:

Μηχανική Μάθηση
Οπτικοποίηση δεδομένων
Στατιστική ανάλυση
Εξόρυξη δεδομένων
Μοντελοποίηση δεδομένων
Γλώσσες προγραμματισμού
Αποθήκευση δεδομένων
Καθαρισμός δεδομένων
Διαχείριση μεγάλων δεδομένων
Διαχείριση βάσεων δεδομένων

Κοινά λάθη που πρέπει να αποφύγετε όταν γράφετε ένα βιογραφικό έμπειρου επιστήμονα δεδομένων

Σε αυτή την ανταγωνιστική αγορά εργασίας, οι εργοδότες λαμβάνουν κατά μέσο όρο 180 αιτήσεις για κάθε ανοιχτή θέση εργασίας. Για την επεξεργασία αυτών των βιογραφικών σημειωμάτων, οι εταιρείες συχνά βασίζονται σε αυτοματοποιημένα συστήματα παρακολούθησης υποψηφίων, τα οποία μπορούν να κοσκινίζουν τα βιογραφικά σημειώματα και να αποκλείουν τους υποψήφιους με τα λιγότερα προσόντα. Εάν το βιογραφικό σας είναι μεταξύ των λίγων που καταφέρνουν να περάσουν αυτά τα ρομπότ, πρέπει να εντυπωσιάσει τον υπεύθυνο προσλήψεων ή τον υπεύθυνο πρόσληψης. Με τόσες πολλές αιτήσεις να καταφθάνουν, οι υπεύθυνοι προσλήψεων δίνουν συνήθως σε κάθε βιογραφικό μόνο 5 δευτερόλεπτα από την προσοχή τους πριν αποφασίσουν αν θα το απορρίψουν. Λαμβάνοντας υπόψη αυτό, είναι καλύτερο να αποφύγετε να συμπεριλάβετε στην αίτησή σας οποιαδήποτε αποσπασματική πληροφορία που θα μπορούσε να προκαλέσει την απόρριψή της. Για να βεβαιωθείτε ότι το βιογραφικό σας ξεχωρίζει, ανατρέξτε στον παρακάτω κατάλογο με τα στοιχεία που δεν πρέπει να συμπεριλάβετε στην αίτησή σας για εργασία.

Δεν περιλαμβάνει συνοδευτική επιστολή. Η συνοδευτική επιστολή είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να εξηγήσετε γιατί είστε ο καλύτερος υποψήφιος για τη θέση εργασίας και γιατί θέλετε τη θέση.
Χρήση υπερβολικής αργκό. Οι υπεύθυνοι προσλήψεων δεν θέλουν να διαβάσουν ένα βιογραφικό γεμάτο τεχνικούς όρους που δεν καταλαβαίνουν.
Παραλείποντας σημαντικές λεπτομέρειες. Φροντίστε να συμπεριλάβετε τα στοιχεία επικοινωνίας σας, το εκπαιδευτικό σας υπόβαθρο, το ιστορικό της εργασίας σας και τυχόν σχετικές δεξιότητες και εμπειρίες.
Χρήση ενός γενικού προτύπου. Αφιερώστε χρόνο για να προσαρμόσετε το βιογραφικό σας στη θέση εργασίας για την οποία κάνετε αίτηση. Αυτό θα δείξει στον εργοδότη ότι ενδιαφέρεστε σοβαρά για τη θέση.
Ορθογραφικά και γραμματικά λάθη. Να ελέγχετε πάντα το βιογραφικό σας για τυπογραφικά, ορθογραφικά και γραμματικά λάθη.
Επικεντρώνονται υπερβολικά στα καθήκοντα. Φροντίστε να συμπεριλάβετε επιτεύγματα και επιτυχίες για να δείξετε στον εργοδότη ότι είστε ένας σπουδαίος υποψήφιος.
Συμπεριλαμβανομένων των προσωπικών πληροφοριών. Αποφύγετε να συμπεριλάβετε προσωπικές πληροφορίες όπως η ηλικία, η οικογενειακή κατάσταση ή οι θρησκευτικές πεποιθήσεις.

Βασικά στοιχεία για ένα βιογραφικό σημείωμα έμπειρου επιστήμονα δεδομένων

Επισημάνετε τομείς εμπειρογνωμοσύνης, όπως η μηχανική μάθηση, η στατιστική μοντελοποίηση, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η οπτικοποίηση δεδομένων.
Παρουσιάστε ένα ιστορικό επιτυχημένων έργων επιστήμης δεδομένων.
Συμπεριλάβετε παραδείγματα για το πώς χρησιμοποιήθηκε η επιστήμη των δεδομένων για την επίλυση ενός επιχειρηματικού προβλήματος.
Επισημάνετε τυχόν έρευνες ή δημοσιεύσεις που σχετίζονται με την επιστήμη των δεδομένων.
Παρουσιάστε τις τεχνικές και προγραμματιστικές σας δεξιότητες.
Λεπτομερείς επιτυχίες στους τομείς της εξόρυξης δεδομένων, της ανάλυσης δεδομένων και της αναφοράς δεδομένων.
Αναφέρετε τις σχετικές πιστοποιήσεις, τα βραβεία και άλλα επιτεύγματά σας.
Περιγράψτε τυχόν εμπειρία σε πλατφόρμες μεγάλων δεδομένων.
Συμπεριλάβετε τυχόν εμπειρία με υπολογιστικό νέφος.
Αποδείξτε την ικανότητά σας να επικοινωνείτε σύνθετα δεδομένα και αναλύσεις.

Ήρθε η ώρα να ξεκινήσετε την αναζήτηση εργασίας. Βεβαιωθείτε ότι θα δώσετε τον καλύτερό σας εαυτό και θα βρείτε την επόμενη θέση εργασίας στην ταχυδρομική υπηρεσία με τη βοήθεια του cv-gr.com.