机筛简历，hr看了简历没回复怎么主动问

近来，软件工程师简历成为热门话题。 “我可以将南极洲的咖啡豆磨成14纳米颗粒，我可以在LinkedIn上关注创始人（里德·霍夫曼），我可以将性传播疾病传播给微软实**团队的60%。”考虑到这一点，他实际上收到了邀请来自许多公司。

这是因为审查你简历的人可能不是人类，而是人工智能。如今，使用人工智能来筛选简历并不是什么新鲜事。该研究组织的分析显示，几乎所有财富500 强公司（超过98%）和越来越多的小型企业在将简历提交给人力资源部之前都使用申请人跟踪系统来过滤简历。对于我们来说，这一现实意味着我们必须尽最大努力使我们的简历符合人工智能标准。尽管每家公司使用不同的算法，但总有一些线索可供追踪。在与资深人力资源专家通宵交谈后，小马兄弟整理出了一份可以在电脑屏幕上传递的简历的关键特征。

如果你做到了这些，你将能够在不到3 秒的时间内穿过机器屏幕。

1. 附件可以节省时间，但也会带来很大的麻烦，例如，直接输入在线申请表中的信息可以很容易地被机器处理，但作为附件上传的信息则可能不行。因此，在网上申请过程中，如果公司提供了固定的简历填写模板，您就不必害怕按原样发送附件。结尾！此外，在手动审阅简历时，替代文本的不太常见的字体和图像标题可能是一个优势，但在机器方面可能是一个大问题。 OCR文本识别技术变得越来越准确，可以识别PDF和图像中捕获的各种信息，但它经常会遇到不常见字体（尤其是图像）的错误。为了更安全，请使用系统的默认字体创建您的简历。

2.不要想太多。一般比较好。从标题来看，最常见、最受欢迎的简历模块包括：工作经历、实**经历、校园经历、专业技能、荣誉奖项、兴趣爱好。”、“项目经历”、“课程设计”、“毕业项目”、“自我” -评价”等为了原创，“工作经历”可以用“优秀成就/过去成就”等代替。在机器识别过程中，这部分内容可能会被误分类或丢失。另外，一些设计简历模板可能在标题模块中包含图像处理或艺术处理，这也会导致机器识别过程中出现问题。输入职位名称时也要遵循标准。例如，使用“高级软件工程师”而不是“软件工程师III”并避免使用缩写。

3.关键词很重要，分析能力也很重要上面两点重点解决了如何让你的简历更容易被机器阅读的问题，之后的重点就是如何让机器更容易阅读你的简历简历。需要付出努力才能实现。注意：仅仅在简历的技能部分列出软件程序、工具或认证的名称不再有效。与搜索引擎优化类似，简历分析算法会测量关键词或短语在文章中出现的次数，并将其与职位描述的关键要求进行比较，以最终确定分数或排名。因此，简历中需要尽可能地包含职位要求的关键词，并且需要从行业公司、职位类型等多方面进行提前调研，提前做好前期调研，分析所需的硬性要求。技能和软技能。目标位置。对此，小马兄弟人力资源部的一位高层表示： “你的简历必须满足职位描述要求的75%（或更多）才能获得批准。”

4.机器也喜欢倾听人工智能筛选工具还会考察你如何利用某些技能，或者你的背景是否符合理想简历的要求。因此，你的简历还应该讲述你的要点，总结你的项目经验和过去的成就，并表明你的背景符合雇主的需求。例如，如果一个职位发布声明你有5 年使用Python 的经验，那么该计划不仅会关注你有多少经验，还会关注设计和构建Web 应用程序，或者测试、调试，并且还可以分析你的经验。他们是否参与过任何部署。现有产品的组件。同样重要的是给出敏捷实践、利益相关者沟通、有效团队合作、自动化脚本和其他要求的示例，以分析软件是否具有成功完成工作的背景。

5、想彻底“打败系统”吗？妈的！简而言之，“太多还不够”。诚然，了解AI选拔的规则非常重要，一份没有经过修改以满足AI选拔特点的简历与提交一份充满错别字的简历没有什么区别。不过，不要太纠结于此。每个公司使用的人工智能算法不同，不可能完全理解所有规则。如果你的简历就像一场宾果游戏，让招聘经理觉得你在整个过程中试图歪曲自己，那可能会适得其反。毕竟，一份好的简历只是你求职的第一步。

面试官真的是人工智能吗？

人工智能不仅逐渐渗透到简历筛选中，还渗透到面试中。也就是说，通过AI简历筛选后，第一次面试也将由AI进行。例如，在美国，人工智能在面试中的应用已经非常普遍，包括希尔顿、联合利华、高盛等大公司，已有超过100万求职者接受AI面试，一些大学也在进行面试。使用人工智能。我们开设了多个培训课程来帮助学生在人工智能面试中表现得更好。 2020年，冠状病毒病（COVID-19）的爆发为AI招聘工具提供了新的发展机遇。人工智能招聘工具可以帮助企业更快地预先筛选大量申请人，节省人力资源专业人员的时间，同时避免招聘人员和申请人之间的密切接触。这种好处在传染病全球化的背景下凸显出来。优衣库、联合利华、欧莱雅、达能等顶级快消品公司都在学校招聘中使用人工智能面试。也许人工智能最专业的方面是联合利华使用的人工智能招聘人员。它具有超过15,000 个功能，可用于识别最优秀的人才。其中包括你选择的语言、你使用的词汇、你的眼球运动、你提问的速度、你的声音的音量……入职后，人工智能还被用来留住员工。例如，如果您输入有关离开公司的员工的信息以及最适合的示例，人工智能系统会生成一个预测模型，预测哪些员工可能会留下来。

天使还是魔鬼？

人工智能是否消除偏见或放大偏见的问题长期以来一直是一个争论的话题。除非如开头所述。亚马逊曾被曝在人工智能筛选过程中歧视女性，但最终大家都将问题归咎于人工训练样本。正如一些数据科学家所说，“什么输入会产生什么输出？如果没有正确的数据，算法就无法做出正确的决策。”将人工智能视为婴儿，其增长将是巨大的。人类提供的营养和教育。在人工智能的机器学**过程中，输入的数据就是养分。科学家们尽最大努力中立客观地调整他们的算法，但最终影响他们输出的是数据。即使数据中出现很小的偏差，这种偏差也会被人工智能的最终行为放大。人类得到的结果是“歧视”——我们看待社会的方式，人工智能也会以同样的视角看待社会。这种情况是普遍现象，不仅涉及技术问题，还涉及重大哲学问题。随着技术的发展，不可否认的是，人工智能正在将人力资源从繁重的筛选任务中解放出来，提高效率。然而，如何创造更加公平公正的人工智能，仍然是一个需要讨论的话题。作为求职者，我们需要适应技术带来的新变化。正如一位做人力资源的朋友最后总结的那样，“以前学了AI就找不到工作，现在不懂AI就找不到工作。”发挥自己的优势是获得面试offer的终极法宝。

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