人工智能行业研究报告
“人工智能就像一列火车，它临近时你听到了轰隆隆的声音，你在不断期待着它的到来。它终于到了，一闪而过，随后便远远地把你抛在身后。”
“人工智能已经来了，而且就在我们的身边，几乎无处不在。”
一、什么是人工智能人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，是达特茅斯大学助理教授JohnMcCarthy在1956年提出的。但是，对于人工智能的定义一直没有统一的观点，不同的学者和研究人员根据不同的语境和关注的角度提出了多种对于人工智能的定义。
笔者根据多年的投资经验以及对人工智能项目的实地尽调，认为人工智能是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人的意识与思维的信息过程的模拟。而我们在衡量人工智能能力的时候，必然涉及到三方面的能力，即计算能力、感知能力、认知能力。
其中，计算能力是指机器快速计算和记忆存储能力。在计算能力方面，计算机已远远超过人类的计算和存储能力；感知能力，是解决机器听到看到问题，一般指视觉、听觉、触觉等感知能力，在技术层面，一般认为语音识别、图像识别等技术属于感知智能的领域；认知能力，解决机器听懂看懂的问题，通俗讲是“能理解、会思考”。
二、国内AI市场概况（1）技术层面，计算机视觉是当前热点，芯片和算法等底层会是未来方向
通过上图我们可以发现，近几年，国内AI行业高速发展，环比增速在45%左右，预计到2020年，整个国内的AI市场容量将达到710亿元，说完了整体市场容量，笔者再带大家看下当前人工智能市场的技术规模结构：
其中各个技术板块的主要技术应用分别如下：
语音：语音识别、语音合成、语音交互、语音评测、人机对话、声纹识别；计算机视觉：生物识别（人脸识别、虹膜识别、指纹识别、静脉识别）、情感计算、情绪识别、表情识别、行为识别、手势识别、人体识别、视频内容识别、物体和场景识别、计算机视觉、机器视觉、移动视觉、OCR、手写识别、文字识别、图像处理、图像识别、模式识别、眼球追踪、人机交互、SLAM、移动视觉、空间识别、三维扫描、三维重建；自然语言处理：自然语言交互、自然语言理解、语义理解、机器翻译、文本挖掘（语义分析、语义计算、分类、聚类）、信息提取、人机交互；ML/DL算法及平台：机器学习、深度学习、算法平台；基础硬件：芯片、高清图传设备、激光雷达、传感器、服务器。从饼状图，可以看到，目前国内人工智能技术，主要在感知智能，感知智能正在突飞猛进，技术成熟度相对较高，而对于认知智能（自然语言理解等），仍然需要进一步的发展。
（2）应用层面，“AI+”和智能机器人占据主导
通过上图，我们可以发现现在在应用层面上，AI+的应用占比最大，达到40%，其次是智能机器人，达到27%，各个产业具体应用如下：
智能机器人（含解决方案）：工业机器人（侧重生产过程，如搬运、焊接、装配、码垛、喷涂等）、行业服务机器人（应用于银行、餐厅、酒店、商场、展厅、医院、物流）、个人/家用机器人（虚拟助理、情感陪伴机器人、儿童机器人、教育机器人、家庭作业机器人（扫地、擦窗等）、家用安防机器人、车载机器人）；智能驾驶（含解决方案）：智能驾驶、无人驾驶、自动驾驶、辅助驾驶、高级驾驶辅助系统（ADAS）、激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达、GPS定位、高精度地图、车载芯片、人车交互、车联网；无人机（含解决方案）：消费级无人机（娱乐、航拍）工业无人机（农林、电力、物流、安防等领域）；大数据及数据服务：数据可视化、数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据解决方案。在AI+方面，当前AI和具体行业或场景的结合情况如下，其中最主要的场景分别为金融、制造、电商、医疗等。
数据来源：2017CSDN中国开发者大调查
（3）融资层面，融资金额逐年提高，单笔金额逐渐增大
数据来源：IT桔子2012-2017AI融资趋势
从2012年至今，我国AI领域共有1354家公司，投资事件1353起，投资总额为1448亿人民币。2012年，我国的AI投资事件共26起，投资金额为6亿元人民币，到了2017年，投资事件已经高达334起，投资总额已经超过550亿元人民币，相比2012年翻了上百倍。不过，相对2016年，2017年的投资事件有所下降，但是投资总额大幅上升，资本对于AI的热情还是值得肯定的。
三、人工智能发展背景1.人工智能发展史从1956年提出概念，到2016年大规模爆发，在这60多年里，人工智能一共经历了三起二落，在1970年和2000年，人工智能的发展陷入了低谷，原因主要是：
当时的算法和科技水平无法满足人工智能的需求，最后也都是依靠算法的进化和计算能力的提升而突破。人工智能的应用达不到人们的预期，政府缩减投入。当前，人工智能正处于第三次热潮。这次热潮除了结合技术以及算法的提高之外，最大特点是通过深度学习和大数据的结合，使得人工智能在多个领域找到了真实的应用场景，与具体业务场景相结合，开始在一些行业中发挥着巨大的作用。
2.人工智能发展三要素如果用一个公式来概括人工智能发展受那些因素影响，那么这个公式可以是AI=算力+算法+数据，关于这三者的关系,著名人工智能专家吴恩达曾有一个著名的比喻：发展人工智能就像用火箭发射卫星，需要强有力的引擎和足够的燃料，如果燃料不够，火箭无法将卫星推到合适的轨道；如果引擎推力不够，火箭甚至都不能起飞。而这当中，算法模型就好像引擎，高性能的计算机是打造引擎的工具，海量的数据就是引擎的燃料。
（1）算力，主要包含芯片+超级计算机+云计算
FLOPS是Floating-pointOperationsPerSecond每秒所执行的浮点运算次数的英文缩写，它是一个衡量计算机计算能力的量，计算机每秒执行的浮点运算次数越多，算力越强，1GFLOPS(gigaFLOPS)=每秒10亿(=10^9)次的浮点运算。
注：浮点运算能力大小：
1MFLOPS(megaFLOPS)=每秒1百万(=10^6)次的浮点运算1GFLOPS(gigaFLOPS)=每秒10亿(=10^9)次的浮点运算1TFLOPS(teraFLOPS)=每秒1万亿(=10^12)次的浮点运算1PFLOPS(petaFLOPS)=每秒1千万亿(=10^15)次的浮点运算（2）算法
传统神经网络的时候，由于技术能力的限制，人工智能在很多行业都没法具体应用和落地，深度神经网络出现之后，人工智能的技术能力有了飞速的提升。
以计算机视觉为例：其主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，机器从海量数据库里自行归纳物体特征，然后按照该特征规律识别物体。图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。
（3）数据
2017年全球人口有75亿，一个人，一年产生的数据量大约是52GB的信息，虽然作为个体的我们的确非常的渺小，但是整个人工智能的发展也离不开我们每一个人的贡献，因为我们每个人无时无刻都在给AI输送着燃料。
四、人工智能的产业链分析人工智能从底层到应用层，大致可以分为技术支撑层，基础应用层和方案集成层，下面笔者会对每块内容，做个说明。
1.技术支撑层（1）芯片
1）芯片分类
芯片一般是指集成电路的载体，由晶圆分割而成，芯片按照功能不同可分为很多种，有负责音频视频处理的，有负责图像处理的，还有负责复杂运算处理的，算法必须借助芯片才能够运行，不同场景及技术，对于芯片的性能要求也不一样。当前大家接触比较多的芯片应该就是CPU和GPU了。
CPU基于高通用、强逻辑的设计—偏认知能力的应用
CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，在大规模并行计算能力上极受限制，而更擅长于逻辑控制。核心:存储程序，顺序执行。
GPU是基于大吞吐量、高并发设计—偏感知能力的应用
和通用类型数据运算不同，GPU擅长的是大规模并发计算，这也正是密码破解等所需要的。
CPU和GPU的区别：
举个栗子：一个数学教授和100个小学生PK。
第一回合，四则运算，100道题。教授拿到卷子一道道算，一百个小学生各拿一道题各自算，教授刚开始算到第5题的时候，小学生集体交卷，第一回合小学生碾压教授。第二回合，证明题。一道题，当教授搞定后，一百个小学生还不知道在干嘛…….第二回合，教授碾压一百个小学生，这就是CPU和GPU的浅显比较。高通用：除了四则运算、还可以有证明题、几何体、微积分题等等。
强逻辑：证明题，证明过程上下是有逻辑的，单独抽出来看一行是没有意义。
高并发：一下子100道题。
因为CPU的架构中需要大量的空间去放置存储单元和控制单元，相比之下计算单元只占据了很小的一部分，所以它在大规模并行计算能力上极受限制，而更擅长于逻辑控制。这方面，GPU刚好相反，但GPU无法单独工作，必须由CPU进行控制调用才能工作。CPU可单独作用，处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型，但当需要大量的处理类型统一的数据时，则可调用GPU进行并行计算。
2）芯片上下游产业链情况
不同的芯片在不同的算法及应用场景下，功能和价值是不一样的，原因主要和集成电路设计的结构有关。
晶圆：芯片是半导体，主要材料是硅，制作硅的工艺，较小、较薄，节省材料，单位材料下可以做更多芯片。
专业封测：封装材料塑料、陶瓷、玻璃、金属等，完成封装后，便要进入测试的阶段，在这个阶段便要确认封装完的IC是否有正常的运作，正确无误之后便可出货给组装厂。
在芯片产业链上，越接近上游，附加值越高，技术门槛越大，资本投入的效益也越高。当前在芯片这块，Intel、IBM、三星这几家巨头企业在芯片上下游的工艺全有，整体产业链控制力强，而国内的中兴集团在通讯设备和手机这块，大量和核心元器件是从国外进行采购，一但发送贸易摩擦，很容易被国外掐断这块原材料的供应，比较容易受制于人。
3）未来，AI定制芯片必为趋势
任何一种产品或者商业模式在她刚出来的时候，当对于她在哪个行业具备较大经济价值的时候，通常都是先做通用化，然后再做垂直化，通过垂直化的服务优势，来提升整个产品以及商业模式的核心竞争力。按照上文所述，CPU和GPU都是较为通用的芯片，但是，随着行业的快速发展，人们对于芯片的个性化要求也越来越高，万能工具的效率永远比不上专用工具。
人工智能领域作为一个数据密集的领域，传统的数据处理技术难以满足高强度并行数据的处理需求。为解决此问题，继CPU和GPU之后，相继出现了NPU、FPGA、DSP等专门针对AI的芯片。
TPU—用于加速深度学习运算能力而研发的一款芯片
代表公司GOOGLE
原来很多的机器学习以及图像处理算法大部分都跑在GPU与FPGA（半定制化芯片）上面，但这两种芯片都还是一种通用性芯片。所以在效能与功耗上还是不能更紧密的适配机器学习算法，TPU与同期的CPU和GPU相比，可以提供15-30倍的性能提升，以及30-80倍的效率提升。
NPU—即神经网络处理器，利用电路模拟人类的神经元和突触结构
代表公司寒武纪
专门高效地进行AI相关计算定制的处理器，就像GPU之于图形处理相关的计算，ISP之于成像相关的计算。NPU性能达到了1.92TFLOP，使用NPU计算比使用CPU计算要高出25倍的速度，50倍的能效比。
4）国内芯片企业介绍
（2）算法模型
笔者前面说了很多关于人工智能的介绍以及分析，那么到底怎么样才是智能，也就是人工智能的核心是什么，在笔者看来无非四个字——机器学习。
机器学习是需要算法来支持的，算法的作用：对数据进行归纳和演绎，最终目的是提高识别效率和准确率，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。人工智能的核心就是通过不断地机器学习，而让自己变得更加智能。
那什么又是机器学习呢？
机器学习是让计算机有能力在不需要明确编程的情况下，用大量的数据来“训练”，从数据中学习如何完成任务。在深度学习出现之前，机器学习领域的主流是各种浅层学习算法，如神经网络的反响传播算法（BP算法）、支撑向量机（SVM）、Boosting、LogisticRegression等。这些算法的局限性在于对有限样本和计算单元的情况下对复杂函数的表示能力有限，对复杂数据的处理受到制约。
1）深度学习是通过模拟大脑结构的多层神经网络进行学习
大脑中的神经元，又称神经细胞，是构成神经系统结构和功能的基本单位，它由细胞体和细胞突起构成，每个神经元有好几个数突，只有一个轴突，可以把兴奋从胞体传送到另一个神经元或其他组织，如肌肉或腺体。
但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层，每一次只连接符合数据传播方向的其它层。
深度学习的“深度”指的就是多层神经网络的层数较多，模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点，每层相当于一个可以解决问题不同方面的机器学习。利用这种深层非线性的网络结构，深度学习可以实现复杂函数的逼近，将表征输入数据分布式表示，继而展现强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力，并使概率向量更加收敛。
2）深度学习的出现，使得人工智能在很多行业具备了价值实现的可能性
深度学习出现之后，计算机视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流。即，机器从海量数据库里自行归纳物体特征，然后按照该特征规律识别物体。图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%，在医学影像领域，95%的精度识别已经具备一定使用价值，而精度识别达到达到97%以上后，将具备辅助诊断价值。
3）目前深度学习框架的开源已经成为了趋势
机器学习和深度学习是需要靠算法支撑的，算法是需要不断的利用数据进行训练和优化。自从深度学习取得突破性进展以后，巨头们频频开源，当AI公司们使用开源平台进行算法的迭代时，开源平台可以获取数据，以及市场对应用场景热度的反馈，加速模型的训练。
在这样的背景下谷歌公司于2015年2月15日开放了TensorFlow1.0版本。在深度学习加速发展的今天，代码和数据库都在迅速的更新中，开源所构建的开发者生态是极为重要的。
4）算法和基础应用技术的关联
上图是笔者根据自身投资行业经验以及理解，做得一个人工智能算法对于基础应用技术的一个难易程度关联，场景化程度越高，对于算法难度的要求也会也会越大。
2.基础应用层（1）语音识别
技术原理：
所谓语音识别，是将声音信号转化成数字信号，然后通过特征提取，进行归纳演义，推测出对应的文字，语音识别的主要难度主要在两个方面
首先是数据的获取、清洗。语音识别需要大量细分领域的标准化语料数据作为支撑，尤其是各地方言的多样性更是加大了语料搜集的工作量。
第二个难点是语音特征的提取，目前主要通过具备多层神经网络的深度学习来解决，多层的神经网络相当于一个特征提取器，可对信号进行逐层深化的特征描述，最终从部分到整体，从笼统到具象，做到最大程度地还原信号原始特征。
应用场景：
投资价值及机会：
语音识别虽市场庞大但已出现寡头，留给创业公司的机会不多，据ResearchandMarkets研究报告显示，全球智能语音市场将持续显著增长，预计到2020年，全球语音市场规模预计将达191.7亿美元。根据Capvision报告显示，从语音行业市场份额角度来看，全球范围内，由Nuance领跑，国内则是科大讯飞占据主导地位。
以科大讯飞为例，截止2018年
1）开放平台
讯飞开放平台开发者达51.8万（同比增长102%），年增长量超过前五年总和；应用总数达40万（同比增长88%），年增长量超过前五年总和；平台连接终端设备总数累计达17.6亿（同比增长93%）。科大讯飞当前将语音识别很多功能模块SDK化，根据开发者终端APP或者是设备每月的数据并发数来进行收费。
2）语音识别准确率
当前语音识别准确率达到98%以上，基本能够满足大量的的业务场景和需求。
3）智能教育、政法、城市服务程度很深
初创公司想在这三个行业和科大讯飞竞争很难。
（2）语义识别
技术原理：
语音识别解决的是计算机“听得见”的问题，而语义识别解决的是“听得懂”的问题。自然语言处理（NLP）通过建立计算机框架来实现该语言模型，并根据该语言模型来设计各种实用系统，根据统计学原理推算出用户想表达的意思，对用户行为进行预测，然后给出对应的指令或者是反馈。
当前，NLP技术瓶颈主要还是在语义的复杂性，包含因果关系和逻辑推理的上下文等，现在解决这些问题的思路主要还是依赖于深度学习。
应用场景：
投资价值及机会：
当前语义识别领域，大的科技巨头乐衷于收购，小而美的企业更偏好细分场景。
关于语义识别领域的创业公司，国内代表企业有出门智能360、出门问问、三角兽、蓦然认知等。
大公司更侧向于做平台方面的通用技术，基于平台，如果有好的项目出现，直接收购。做小而美的公司，在特定场景下的语义分析，难度要比通用行业的语义分析难度低，准确率甚至可以达到85%以上，原因是基于特定场景下的语料分析，由于语料相对特定，可以在一定程度上提高准确率。
智能客服：智齿科技小I
法律咨询：无讼、法律谷等
（3）计算机视觉
技术原理：
计算机视觉在技术流程上，首先要得到实时数据，此步骤可通过一系列传感器获取，少部分数据可直接在具备MEMS功能的传感器端完成处理，大部分数据会继续传输至大脑平台，大脑由运算单元和算法构成，在此处进行运算并给出决策支持。
应用场景：
计算机视觉应用场景可分为两大类：图像识别和人脸识别，每类又可继续划分为动、静共四个类别，基本覆盖了目前计算机视觉的各项应用场景。其中动态人脸识别技术是目前创业热度最高的细分领域，尤其是金融和安防场景，是其重点布局场景。
投资价值及机会：
对于计算机视觉而言，其主要瓶颈在于受图片质量、光照环境的影响，现有图像识别技术较难解决图像残缺、光线过爆、过暗的图像。此外，受制于被标记数据的体量和数量，若无大量、优质的细分应用场景数据，该特定应用场景的算法迭代很难实现突破。当前，计算机视觉市场技术较为成熟，第一梯队格局已经形成，留给创业公司的机会已经不大。
五、总结这篇文章是笔者就最近看的一些人工智能项目，结合自己的投资经验，做得一个行业梳理，概括来说：
1）目前AI的发展仍处于早期，感知技术取得一定成就，认知技术发展仍待突破；
2）芯片的未来，AI定制芯片必为趋势，创业公司在垂直领域AI芯片的研发领域仍有机会；
3）算法是竞争的一个障碍，但AI如何结合生活和业务场景，进行落地，才是真正的难点；
4）语义识别发展瓶颈仍然较大，小而美的企业具备收购价值；
5）有一手数据源、能够与实际业务相结合的公司有望建立起自身的竞争壁垒，数据将成为制约AI公司在行业领域发展速度以及竞争门槛的重要要素。
当前人工智能行业仍然处于一个投资风口期，希望通过这篇文章，能够给有志于在这个行业中创业或者是进行产品设计的人一定的启发。
作者：作者：阿旺，著名投资人兼连续创业者，会从自身投资以及创业经历，不定期输出各类行业研究，如您想了解更多关于创业以及投资方面的内容，欢迎关注本人公众号：awangblog
本文由@阿旺原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于CC0协议
个人简历中工作经历怎么写?优秀10篇
个人简历工作经历怎么写？01-27下面是白话文的小编为您带来的个人简历中工作经历怎么写?优秀10篇，在大家参照的同时，也可以分享一下白话文给您最好的朋友。
工作经历个人简历篇一写好个人简历工作经历，首先必须明白哪些该写，哪些不该写。一般来说，简历工作经历包含工作年限、工作单位、担任职务、主要业绩等几点。下面针对每一小项进行的描述，希望能够帮助大家。简历工作经历写作重点
1、时间段
工作时间段，即在一家公司工作的开始与结束时间，企业不太认可频繁跳槽的求职者，因此，工作时间段如果在2年以上，会受到重视，3-5年是在一家企业的最佳工作时间。在一家企业连续工作超过5年，跳槽后，适应新公司会产生一定的困难。
2、年限
工作年限，即参加工作有多少年，这是企业判定一个应聘者是否具备岗位资格的重要条件之一，比较重要。如果是应届生，就应该写上与应聘职位相关的实习、实践经验来填充这部分的空白。
3、单位
工作单位一定要写全称，写好工作单位有利于通过HR对简历的筛选。理由是HR会以一些知名企业为关键词筛选简历，有在知名企业工作的经历的求职者一般都比较受欢迎。
4、担任职位与业绩
职位与取得的业绩通常是挂钩的，由于各个企业对同一职务的要求不同，要详细罗列在该职务下，你所做的工作及项目。项目经验可专门详细介绍。在说明自己的业绩时，最好是用数字来表达，显得直观明白，同时具有较强的说服力。
个人简历工作经历范文
一、应届生简历工作经历范文
大一和大二期间，在学院组织部任职，虽然管理的是学生，但锻炼了我的组织能力。大一到大三我都是校报记者团成员，发表了20篇稿子，这很好地锻炼了我的文笔，大三暑假我在一家传媒公司实习了三个月，实习职位是文案策划，这次实习我的收获很大，无论是在工作经验上，还是在为人处事上，我觉得这为我以后的职业生涯打下了很好的基础。现在，我想找一份文案策划工作，我在实习期间对文案策划这个职位的工作内容有了一定的了解，我很喜欢这样的工作，三个月的实习也算是一种工作经验。
二、网络编辑简历工作经历范文
我毕业一年，一直从事网络编辑工作，也只做过一份工作，在一个时尚网站做编辑，主要的工作内容有每个栏目的日常资讯更新、半原创文章的`整理和原创文章的撰写，开发专题、行业人物的采访和资讯推广，在这一年的工作中，我不断摸索网络编辑的工作规律，学习一些提高工作效率的软件，现在，对网络编辑的工作已经非常熟悉。我会使用的软件有PS、Dreamweaver、Fireworks。
工作经历个人简历篇二1)、xxx/07--至今：上海达克网络系统工程有限公司
任职产品及技术支持部部门经理
1、负责大客户的售前支持2.制定新产品的技术支持方案3.负责部门日常管理，协调部门内部工作4.负责销售人员和技术支持工程师的技术培训。
工作业绩：主持开发了如下网络系统工程的技术支持方案：
1、华东大学国家图象重点试验室网络工程
2、国际展览中心网络系统工程
3、商业银行网络改造工程
2)、xx/11--xxx/06：美国Multi-Media计算机有限公司上海办事处
任职信息技术部技术支持工程师
1、负责产品售前、售后技术支持
2、负责销售渠道和用户的技术培训
3、负责产品技术文档的翻译工作
工作业绩：作为ProjectLeader,领导了“企业管理自动化”项目的开发。
3)、xx/07--xx/10：上海xx信息系统有限公司
任职信息技术部系统工程师
1、负责为用户进行SUN工作站及UNIX系统集成项目支持、服务及培训；
2、参与开发SUNSPARC兼容工作站；
3、用户售前咨询。
工作业绩：
1、参与建立了环美连锁超市收银系统
2、编制公司内部人事财务管理系统
工作经历个人简历篇三基本简历
姓名：个人简历
国籍：中国
目前所在地：广州
民族：汉族
户口所在地：广西
身材：155cm?kg
婚姻状况：未婚
年龄：22岁
求职意向
人才类型：普通求职？
应聘职位：贸易类：外贸跟单、市场销售/营销类：销售、市场文员、酒店/旅游后勤类：
工作年限：1职称：无职称
求职类型：全职可到职日期：随时
月薪要求：1500--20xx希望工作地区：广州广州广州
工作经历
公司名称：广州点球服装公司起止年月：20xx-06～20xx-04
公司性质：私营企业所属行业：纺织，服装
担任职务：市场销售、跟单
工作描述：(1)接待国内外客户，完成市场及大订单销售及售后工作。
（2）按客户需要进行市场货源调度
（3）老客户的维护及新客户的开拓
离职原因：寻求新的发展
公司名称：广州市竞技神体育服装公司起止年月：20xx-02～20xx-06
公司性质：私营企业所属行业：纺织，服装
担任职务：市场销售
工作描述：(1)接待客户，完成市场销售
（2）关注市场趋势，分析市场环境
（3）接听客户电话，完善销售服务质量
离职原因：实习结束
教育背景
毕业院校：广西财经学院
最高学历：大专毕业日期：20xx-07-01
所学专业一：工商管理所学专业二：
受教育培训经历：起始年月终止年月学校（机构）专业获得证书证书编号
20xx-0920xx-07广西财经学院工商企业管理英语PET
语言能力
外语：英语一般
国语水平：精通粤语水平：精通
工作能力及其他专长
1、本人有良好的沟通、协调、组织和应变能力，具备优秀的团队协作精神。
有一定的市场销售经验和市场分析能力。
2、自信、乐观、责任感强，有很好的学习能力，与时俱进，善于学习先进的工作方法，不断自我提高。
3、注重细节、能兢兢业，能很好的完成各项工作和任务。
详细个人自传
本人工作认真，对商业工作有浓厚兴趣，思维敏捷，应变能力强，本人有良好的沟通、协调、组织和应变能力，具备优秀的团队协作精神。有一定的市场销售经验和市场分析能力。
最重要的是我有认真踏实的办事作风和无限热情，希望我能为贵公司贡献自己的力量！
保险，中介请勿电勿扰！
个人联系方式
通讯地址：
联系电话：
工作经历个人简历篇四1、专业知识牢固，曾在12年的“全国大学生英语知识竞赛”三等奖；
2、在校担任院社团联合会考评部部长一职，具有良好的团队意识和沟通能力，带领本部门获得了“优秀部门”，本人也获得了“优秀部长”称号；
3、成绩优秀，曾获学院“三等奖学金”；
工作经历个人简历篇五公司性质：民营企业
所属行业：中介服务（公证，代理，信息服务）
担任职位：行政助理（秘书）
工作描述：主要负责录入公司资料、整理数据表、审核资料。1、部门的人事管理包括负责员工入职、试用、转正、调薪、调岗、离职等手续的办理，抽查部门同事的出勤。2、处理办部门办公室的行政事务包括部门的办公用品申领，办公设备报损，申报维修负责各项办公费用的统计、预算和请款工作、负责办公用品使用的监督、检查和盘点工作等；3、财务方面包括收订金、退订金、收佣金、退佣金的入帐及做帐等；4、法律上协助同事了解公司法律文件，保管公司重要文件包括合同，有关的法律文件；5、完成部门经理和公司领导交办的其他工作等等
离职原因：私人原因
广东中原房地产代理有限公司
工作经历个人简历篇六第一，如果你过去的经历和你正在申请的工作有关，不妨把它写进去。例如，一位寻找零售职位的求职者，想提及他在暑假为挣学费，曾在一家百货公司做过店员。这是一个很好的主意，如果雇主想找一位销售经理或商店助理，很可能会中意在零售业哪怕是有过短期的工作经验的人。
第二，在另一种情况下，一个申请初级管理位置的求职者，若有过管理人的经验，哪怕是在15年前，他也会比其他没有管理经验的人多一点优势。只要你用心提及，雇主总会看到你的管理经验的价值。
第三，如果这是你中学或大学毕业后的第一份工作，尚没有全职工作的经验，那就要写一写你的兼职和临时性的工作。你也可以列出一些志愿者的工作，尤其是当它与你的职业领域相关时。
第四，对那些有过几次工作经验，或是和同一雇主共事多年的年长的求职者来说，再在简历上追溯25年前的工作经历显然没有必要了，只要加上这么一条陈述，比方说：“做上述工作以前还做过会计主管、预算分析员以及成本会计职员”，这就足够告诉对方你曾担任过其他职务并有成熟的责任感。如果招聘者想要更多的信息，会当面来问你。
在简历上要专注于你不得不写的那些信息。用适当的事例来告诉雇主你曾经为这份工作做过哪些准备性的事情。雇主会明白每一个人都是从某一处来起步的。
最后还应当听听一位人力资源管理经理的话：“我喜欢看那些短而精的简历，让我对求职者过去所做的工作充满了好奇感。而一份超过两页的简历常常有些不必要的失误。其实只要求职者抓住事实进行简洁的陈述，他们就能获得面试机会。”
提醒：简历上的信息太多，读它的人想要约你面谈的兴趣就会大大降低。
求职提示篇七在你简历中要避免重复使用同一个词。例如：若你在一条业绩陈述中写道“曾经管理一个软件项目”，为了避免再一次使用“管理”这一词，在下一条业绩陈述中你可以这样写“监督一组工程师的工作”。
工作经历个人简历篇八基本信息
姓名：xxxx
性别：女
联系方式：
出生日期：
婚姻状况：已婚
国籍：中国
民族：汉族
身高：163CM
政治面貌：团员
教育程度：大专
毕业时间：20xx年9月
户籍：东莞莞城区
现居住地：南宁
求职意向
现从事行业：其他
现从事职业：销售类—人员
现职位级别：中级职位（两年以上工作经验）
工作年限：5年以上
期望工作性质：全职
期望工作地区：广西
期望从事行业：网络销售（兽药、饲料、乳产品、肉产品、畜禽…）
期望从事职业：销售类—人员
期望薪水：面议
到岗时间：1周以内
教育背景
学校名称：xxx财经学院（20xx年6月—20xx年9月）
专业名称：酒店管理
学历：大专
证书：酒店管理师证书、导游证、四级英语证书
工作经验
公司名称：xxx房地产公司（20xx年12月—20xx年7月）
所属行业：房地产开发、建筑与工程、服务（中介|物业|监理|设计）
公司性质：中外合营（合资、合作）
公司规模：500～1000人
工作地点：重庆
职位名称：置业顾问
工作描述：在工作中负责房屋的销售，与来到销售点的每一位顾客建立好良好的沟通关系，并做好每一位顾客的记录以便为后期的工作做好准备。
自我评价：
本人性格外向，开朗，对待工作积极主动，熟练使用WORD、EXCEL等办公软件。做事认真负责，沟通及销售能力强，善于与客户建立良好的关系，具备良好的敬业精神及雷厉风行的工作作风，在以前的工作岗位中销售业绩也一直是名列前茅。尊重领导，团结同事，团队合作意识强，勇于面对挫折及工作中的压力，能适应不同的工作环境。
小技巧篇九大声朗读你简历上的每一句话。如果你在某个词上愣了一下，考虑换一个你认为比较舒服的词。总之，在面试中，你应能自如地讨论你简历上所写的内容。
工作经历个人简历篇十姓名：xxx
目前所在：广州年龄：32
户口所在：韶关国籍：中国
婚姻状况：未婚民族：汉族
身高：158cm
体重：45kg
求职意向
人才类型：普通求职
应聘职位：外贸跟单/跟单助理，小学教师，职业技术教师
工作年限：6职称：无职称
求职类型：全职可到职日期：随时
月薪要求：1500～1999元希望工作地区：广州
工作经历
xx公司起止年月：XX-05～XX-01
公司性质：外商独资所属行业：教育/培训/院校
担任职位：英文助教
工作描述：加拿大国际教育机构，作为一个英文助教，负责协助外教授课，与外教的教学沟通，协助教学备课，一起研讨教学方法，教具准备。学生管理，课前，课中，课后学生辅导，课堂管理，作业布置和批改。学籍管理。并且每个月能够顺利完成招生任务。还需负责好家长沟通这方面工作，提高家长对我校的认可度和知晓度。在这段工作时间，已经很熟悉并能够熟练运用国外英语教学模式上课，把教学内容与游戏很好的结合起来，课堂活跃轻松，让学生在游戏中学习和激发学习英语的兴趣。更注重实际运用英语能力的训练。
离职原因：希望亲自教学
xx公司起止年月：XX-07～XX-05
公司性质：其它所属行业：教育/培训/院校
担任职位：英语辅导老师
工作描述：办课外英语辅导班，注重听说读写辅导。辅导对象为中小学生，学生进步很大，之前对英语不感兴趣发展到热爱英语，主动学习英语，并且考试成绩和英语综合运用能力提高显著。
离职原因：
xx公司起止年月：XX-03～XX-07
公司性质：事业单位所属行业：教育/培训/院校
担任职位：英语老师
工作描述：担任小学六年级英语教学，升中考试成绩突出，得到学校领导的赞许。
离职原因：
xx公司起止年月：XX-02～XX-02
公司性质：民营企业所属行业：贸易/消费/制造/营运
担任职位：业务跟单
工作描述：负责内外销售业务，筹备、参与展会，开发跟进新老客户，洽谈业务，合同签订，生产跟进，处理好各生产相关事宜，交货货款，后续跟进等一系列工作。熟悉操作网上销售平台，如阿里巴巴，b2b等电子商务平台。在公司期间表现突出，业绩优秀。性格：乐观开朗，诚实守信，为人友善，积极进取，稳重认真，工作踏实勤恳，善于合作沟通。
离职原因：
教育背景
毕业院校：茂名学院
最高学历：大专获得学位:毕业日期：XX-07
专业一：商务文秘专业二：小学教育
起始年月终止年月学校（机构）所学专业获得证书证书编号
XX-09XX-07茂名学院（广州校区）商务文秘大学四级证书中级秘书证
语言能力
外语：英语优秀粤语水平：优秀
其它外语能力：
国语水平：优秀
工作能力及其他专长
熟练操作电脑及其它办公软件，从事内外销工作3年，英语听说能力良好，熟悉外贸流程，外贸函电，能够熟练地与外商洽谈外销等相关事宜，独立完成整个外贸流程。近3年英语教学/培训经验，具有教师资格证，并在教学方面积累一定经验和方法。
XX年2月——XX年2月广州天勤贸易有限公司，负责内外销售业务，筹备、参与展会，开发跟进新老客户，洽谈业务，合同签订，生产跟进，处理好各生产相关事宜，交货货款，后续跟进等一系列工作。熟悉网上销售平台，如阿里巴巴，b2b等电子商务平台。在公司期间表现突出，业绩优秀。
性格：乐观开朗，诚实守信，为人友善，与周围的人和睦相处，积极进取，稳重认真，很有责任心，工作踏实勤恳，肯吃苦耐劳，善于合作沟通
XX年7月——XX年5月办课外英语辅导班，注重听说读写辅导。辅导对象为中小学生，学生进步很大，之前对英语不感兴趣发展到热爱英语，主动学习英语，并且考试成绩和英语综合运用能力提高显著。
XX年3月——XX年7月韶关始兴高峰小学六年级2、4班英语教学工作，升中考成绩突出。
XX年5月——XX年1月加拿大国际教育机构，作为一个英文助教，负责协助外教授课，与外教的教学沟通，协助教学备课，一起研讨教学方法，教具准备。学生管理，课前，课中，课后学生辅导，课堂管理，作业布置和批改。学籍管理。并且每个月能够顺利完成招生任务。还需负责好家长沟通这方面工作，提高家长对我校的认可度和知晓度。在这段工作时间，已经很熟悉并能够熟练运用国外英语教学模式上课，把教学内容与游戏很好的结合起来，课堂活跃轻松，让学生在游戏中学习和激发学习英语的兴趣。更注重实际运用英语能力的训练。