一份真正出色的简历，应该像在安静地讲述一个专业者的故事，有重点、有结果、还有那么一点令人印象深刻的个性。
看简历的人通常时间有限，他们可能只是在寻找一个明确的信息：这个人是不是能快速上手我们正在做的工作？因此，泛泛而谈的简历很容易被跳过。花点时间研究一下招聘启事，留意里面反复提到的关键词。如果对方强调需要单细胞测序分析的经验，那么你之前做基因组组装的项目就可以简要概括，把更多篇幅留给最相关的内容。这种针对性不是为了迎合，而是一种专业的尊重和高效的沟通。
技术技能部分，需要准确，但不必冰冷。列出技能是必要的，但可以稍微赋予它一点上下文。例如，与其简单地写“精通Python”，不如表达为“日常使用Python进行数据处理和自动化脚本编写，熟悉Pandas和NumPy库”。提到R语言时，可以强调“主要用于统计分析和利用ggplot2进行数据可视化”。这样的描述依然保持专业，但听起来更像是一个人在介绍自己熟悉的工具，而不是一份机器生成的清单。工具是死的，项目是活的。真正能证明能力的，是如何把这些工具应用于实际情境中。
项目和工作经历是整份简历的核心。这里最容易犯的错误就是只写职责，不写成果。“负责分析RNA-seq数据”是一句非常空泛的话。更好的表达方式是：“独立开发并优化了RNA-seq数据分析流程，将处理效率提升了约30%，此流程已被课题组后续多个项目采纳。”
如果可能，尽量使用数字来量化你的贡献。处理了多少个样本？模型准确率达到了多少？效率提升了几个百分点？这些具体的数字比任何形容词都更有说服力。如果研究成果最终发表了论文，这无疑是最有力的证明，大大方方地写上去。即使没有发表，也可以说明你的分析“为实验验证提供了关键候选基因”或“支撑了某项核心研究的结论”。诚实且具体地说明你的贡献，远比模糊的夸大要好。
如果没有丰富的工作经验，完全可以将课程中的大型项目、深入的数据分析作业或自己在GitHub上完成的完整项目写进来。关键是要清楚地阐述项目的目标、你扮演的角色、采用的技术方法以及最终达成的结果。一个自己主动探索完成的小项目，有时比一段蜻蜓点水的实习经历更能体现你的热情和能力。
简历的格式应当清晰、易读，过于花哨的设计反而可能分散注意力。保存简历时，务必使用PDF格式，以避免不同电脑打开时出现格式错乱。文件名称最好正式一些，“姓名-生物信息简历.pdf”就非常合适。
现在，GitHub主页几乎已经成为生物信息学家的第二张名片。如果决定放上链接，请提前整理一下上面的内容，确保它能展示出你最好的工作。
最后，一定要仔细检查整份简历，确保没有错别字或语法错误。这类疏忽很容易让人怀疑你的严谨性。如果条件允许，请一位朋友或师兄师姐帮忙再看一遍，旁观者往往能发现你自己忽略的问题。
撰写简历的过程，也是一个梳理自己职业经历和优势的过程。耐心一点，真诚地思考自己所能带来的价值，并用最清晰的方式把它表达出来。一份好的简历，未必需要面面俱到，但一定要让人记住你做了什么，以及你能做什么。
