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[分享] 美國軟體巨擘造就科技實力的人才招募手法

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發表於 2019-4-1 13:25:42 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
 
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美國軟體公司招聘畢業生的競爭,已由「畢業前」提早到「暑期實習」。所以在上一篇文章〈從求職的激烈競爭,看產業發展的未來機會〉中,我把申請暑期實習的流程和注意事項,做了挺完整的介紹。本文中則把當事者自己的完整經驗總結出來,分享給各位。
許多讀者希望我也把畢業生的求職流程和注意事項,比照這個方式做個分享。

我在〈自己爬上巨人的肩膀:踏入職場的艱辛旅程〉一文中,分享了我兒Jimmy的艱苦求職歷程,並且用「驚心動魄」來形容,但是並沒有詳細整理流程。在讀者的要求下,我和Jimmy做了一次長談,趁他記憶猶新的時候分享。

美國主要軟體科技公司的正職招募流程,可以分為以下6個階段:

簡歷審查(Resume Screening)
線上測試(Online Assessment,OA)
技術電話面試(Technical Phone Screening)
經理電話面試(Manager Phone Screening)
現場面試(On-site Interview)
決定和選組(Decision and Team Match)
1. 簡歷審查(Resume Screening)
大部分的應屆畢業生,包含學士、碩士、博士,都和Jimmy一樣,不管什麼職位、資格、條件,都「海投」簡歷去應徵,因此招聘的企業會收到海量的簡歷;根據統計,九成以上都不符資格,在這個階段就會被刷掉。

這些大企業不想用龐大的人力資源來審查初級資料,於是紛紛使用電腦和演算法來篩選簡歷。所以應徵者要準備好「機器能看得懂」的簡歷,一頁為準;不要搞創意、分段必須簡單扼要。內容主要包含:

工作經驗;
教育背景;
做過的專案;
技能。
因為是機器在讀你的簡歷,所以要用清楚的詞彙,讓機器可以很簡單的抓到重點;最好多用關鍵字和數字,例如「暑期實習時,曾經參與應用軟體項目開發,提升管理效率」,就不如「曾參與項目開發,使用SVM分類,來提升30%效率」。

履歷要用清楚的關鍵字和數字,讓機器簡單的抓到重點。
好處是,SVM(Support Vector Machine)是機器學習(Machine Learning)的一種算法,如果是HR人員在審查簡歷,就未必會知道SVM是什麼;但機器在審查時,就會瞬間抓到「SVM」和「30%」這兩個「關鍵字」。

要知道90%以上的簡歷,在這個階段就被機器刷掉了,根本就到不了「人」的手

 

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