武汉高端大圈招聘杭州招聘高端伴游招聘一单一结(你只管努力剩下交给时间)
杭州一步步招高端陪护（你只要努力，留点时间）
医药商业股走高，健之家触及涨停
12分钟前健之家
36氪获悉，截至发稿，医药商业股走高，健之嘉触及涨停，重阳医药控股逼近涨停，南京医药涨9%，鲁炎药业、上海医药等领涨。
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面试是求职者与面试官直接对抗的关键环节。 此时的表现对于最终的招聘结果起着决定性的作用。 面试的成败取决于个人实力。 如果你能掌握面试官欣赏的面试官特点，你的成功率将会大大提高！ 教你5个吸引面试官注意力的方法，只要你面面俱到，达到面试官期望的标准，你一定会成为笑到最后的赢家！
不要打一场没有准备的战斗
参加面试前一定要主动做好相关功课。 您可以通过公司网站、百度、新闻、采访等关键字搜索来了解公司的发展历史和现状。如果可能的话，夜店预订网站可以利用熟悉的人来了解公司内部的真实情况，比如领导层风格、员工满意度等。
永远不要迟到
面试时你一定不能迟到。 如果对公司位置不熟悉，应提前问路并提前离开。 如果你到得早的话，可以在外面等。 曾经有一个女孩参加公司组织的一次小组会议。 等大家都落座后，她却迟到了，只好让大家等她去洗手间。 这样的面试官肯定会给人对夜店预订网站产生不好的印象。
懂得如何在面试中充分展现自己的亮点
与面试官面对面接触时，讲究技巧和分寸，披露要适度，语气要温和、温和，让面试官了解并感受到你的价值； 除了工作能力之外，气质、性格等软技能同样重要，优秀的形象和气质足以掩盖经验的不足。 现在很多单位在面试时都非常重视软因素，包括执行能力、投入水平、效率、纠错能力、敬业指数、领导力等。
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在面试过程中，使用问答环节
有时，候选人准备了他们没有机会谈论的材料和话题。 如果你利用提问的机会，熟练地向面试官表达，如果你能提出高质量的问题，会给面试官留下深刻的印象。
面试时做一个有思想的人
刚毕业的女孩去面试那天，公司人力资源部有一个临时任务。 大家都很忙，采访只能推迟。 等待面试的一共有五个人，大家都静静地坐在办公室一边等待。 只有一个刚毕业的小女孩主动询问是否有什么可以帮忙的。 她做事非常聪明。 当电话响起，工作人员无法接听时，她主动接听，并记下了对方的名字和事情。 虽然五人中，这个女孩根本没有任何工作经验，毕业的学校也不出名，但还是因为她的“用心”而被录用。
我们的优势
1.你可以接触不同的人，锻炼你的沟通能力；
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招募人工智能时存在的偏见以及如何克服它
关于人工智能将如何影响夜总会招聘的讨论很多。 如果应该的话，会有很多讨论，因为涉及很多风险。 我们已经看到了一些风险，比如亚马逊的算法简单地降低了女性成就的评级。
最近，以妮维雅 (NIVEA) 品牌闻名的德国巨头的战略人才招聘负责人在阿姆斯特丹告诉《e》，人工智能在选人方面表现不佳的原因有两个。 首先，它往往会看到错误的数据。 其次，它根据有偏差的数据进行训练。 我完全同意他的这两点，但不同意他的意思。
错误的数据
克里斯托夫表示，人工智能会查看所有数据，包括不相关的数据，但无法将其置于上下文中。 的确。 问题是，人类也是如此。 不知不觉。 因此，即使没有人，或者至少很少有人，有意识地说女性比男性没有那么明确，我们所知道的由女性编写的无意识代码的价值也较小。 这只是有关该主题的多项研究之一。
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我同意它查看的是错误的数据，因为它倾向于查看简历，就像招聘人员那样。 问题是，有一项科学研究要做，实际上甚至可以发现简历和绩效之间的相关性。 因此，当我们在简历上训练人工智能时，我们可能会训练错误的数据，即没有预测价值的数据。
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有偏见的数据
问题的第二部分是所有人力资源数据都有偏差。 人类是有偏见的。 甚至社会也有偏见。 男性在基因上是更好的开发者吗？ 我不知道。 我知道当一个小男孩数学成绩不好时，人们会告诉他要更加努力。 听到一个小女孩安慰道：“这很难，不是吗？”
那么数据有偏差吗？ 是的，根据定义。 根据当前的人力资源数据来训练人工智能是不可能的。 然而，训练人工智能的方法有很多。
训练招聘人工智能的步骤
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第一步是我们需要承认每家公司的每项工作都是不同的。 没有快速解决办法。 我们可以使用其他人的构建模块，但你总是需要校准你公司的工作。 A 公司的优秀销售人员在 B 公司很容易失败。很少有人能在任何地方都取得成功。 这是因为公司文化和团队合作。
第二步，我们需要对当前的工人进行分组。 我个人总是喜欢三个，但也可以是两个或四个。 这三组是：优秀、可接受和差的表现。 切勿仅基于最佳模型进行建模，否则可能会出现“误报”。 比如说，如果你只看最好的，结果发现每个人的外向性都很高。 但你雇佣了这个，所有表现不佳的人也雇佣了这个。 你仍然对相关性一无所知。 这可能是相关的，但也可能是您以前的招聘偏见。
第三步有两种可能的选择。 您可以首先确定您希望对该角色重要的特征。 然后，您可以测量当前的人口数量，看看是否存在显着差异。 另一种选择是从测量开始。 查看显着不同的特征，并根据您的专业知识决定它对工作是否重要。
第三步中有两件重要的事情。 这就是大多数偏见进入人工智能的地方。 首先，您需要确保您使用的数据是公正的。 因此，如果您使用的数据与您在简历中选择的数据相同，那么根据定义，这些数据就会有偏差。 如果你提高一个层次并观察一个人的认知和/或心理特征，就有可能获得公正的数据。 但不要让人工智能自己去做。 就像所说的那样，人工智能不知道上下文，因此它无法确定它是否只是相关性，或者是否确实重要。
该过程的第四步是测试算法，看看表现最好的人是否脱颖而出。 这是在最初未用于训练算法的样本子集上完成的。
第五步也是最后一步是不时地反对该算法。 只需雇用算法告诉您不要这样做的人即可。 是的，这是一种风险，但现在的风险与我们当前的招聘做法一样人性化。 只需派人回到系统，看看它是否有效。
足够的人
这个系统的一个大问题是，对于最高效的系统和最大的偏差机会，你需要足够多的人做同样的工作来训练算法。 根据我的消息来源，至少有 50 个。而且我并不是说 50 个部门。 我的意思是工作 50。所以，是 50 名招聘人员，而不是 10 名消息来源、10 名人力资源顾问、10 名人力资源管理员、10 名招聘人员和 10 名人力资源经理。 对于大多数组织来说，这是不可能的，因此他们采取了捷径。 他们使用标准化的配置文件，我永远不会推荐这样做，因为您的组织从定义上来说是独一无二的。
虽然可以从标准化的个人资料开始，但请与您当前的员工联系并从那里开始工作。 在这种情况下，您也许可以减少工作人员数量，但您确实需要进行更多尝试。 因为你的基数较低，所以应该更频繁地测试算法，所以更多的是第 5 步。
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少做一点。 大多数人想做的事情太多了。 他们的生活充满了待办事项清单，他们像机器人一样努力一项一项地完成它们。 摆脱清单并思考真正重要的事情。 不要像一台机器，只做自己喜欢的事，并把它做好。
回首人生之路，有阳光、风雨、雷电； 有平坦的路，也有荆棘丛生的路； 我走过，经历过，回首过去，虽然苦过，累过，哭过，但我无怨无悔。 不后悔。 漫长的人生道路总是充满挑战。 忙碌的生活，歌唱的岁月，构成了人生精彩的篇章。
经验表明，成功更多的是靠真诚而不是靠能力。 胜利者是那些全身心投入工作的人。
勇敢做自己，不要为了任何人而改变。 如果他们不能接受你最糟糕的一面，那么他们也不配拥有最好的你。
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