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51獵頭:一秒看穿一份簡歷,怎樣才能做到?
發表時間:2015-08-17   广东彩票26选5好彩3   來源:未知

 

     人力資源管理,本質上是尋找一種平衡。在人性與制度的沖突之間尋找平衡,在老板與員工的博弈之間尋找平衡,在不同部門的利益之間尋找平衡,在人力成本和人才回報之間尋找平衡。

 

    尤其是人力成本與人才質量之間的平衡。其它的工作都屬于人力資源管理本身,是一種技術;而最后這一個平衡,稱得上人力資源管理的藝術,它躍出了人力資源部門的局限,直接關系到企業運轉的投入產出、現金流、利潤率等核心領域。如果一個人力資源從業者,能夠站在一個求職者將會帶來的成本與回報這一角度思考問題,我會認為他的管理水平,已經從技術流躍升為藝術流了。

 

問題是,怎么做到?

 

   為一件商品定價,非常簡單。只需要核算商品的生產成本,計入原料費、物流費、人工費、場地費、設備損耗費等等,再加上想要攫取的利潤,就可以了。

 

   然而為一個人定價,應該核算什么?學歷?年齡?過往經驗?每一個維度又價值多少?在復雜的真實社會里,我們總是無法用精確的數字來衡量它們,所以漫天要價坐地還錢的事情,發生在幾乎每一家公司。

 

   這些年我一直期待著一種技術,一個工具,一套標準,來完成這件事??梢勻夢也輝儺枰姆丫藪缶λ妓髦筧砸鎂楹橢本趵次瞬毆萊鲆桓瞿巖宰既返募鄹?,而只需一眼,就看穿一份簡歷,為一個人定價。

 

 現在我找到了。在這份51獵頭處理過的簡歷上,我看到了我想要的一切。

 

   將原先的表格式簡歷,經過技術處理,從繁雜的文字敘述中,提煉出真正有價值的簡歷要素,并以圖形化的數據圖表展現出來,一個人的各項素質都一目了然。

 

   據51獵頭的解釋,這套數據模型基于稀疏組結構正則化模型(Regularized Sparse Models)。

 

 

     通過構造具有組織結構先驗的稀疏組結構懲罰函數,以預測為指標,對于高維問題,自動選擇出重要的影響因子。這一模型應用于薪資預估和牛人指數預測問題時,基于海量的簡歷信息,計算機能夠自動提取出簡歷中影響模型的主要因子,實現個人薪資預估和牛人指數預測。

 

     這些影響因子分為基礎信息、教育/工作經歷和行為數據三個部分。這也正是人腦在評估一份簡歷時所考量的三個主要方面。其中更細小的維度還包括年齡、婚姻狀況、學校、學歷、專業、工作年限、跳槽頻次、職業路徑、項目經驗等眾多內容。在51獵頭的系統中,所有的維度都建立了打分體系,彼此又形成聯結,相互影響。最終在超大量簡歷的對比中,形成了每一份簡歷的價值評估,并給出了人才的薪資建議。

 

所有這一切,都只需要我看一眼。

  

 

    人力資源產業努力多年未能真正建立的統一且標準化的人才評估體系,被一群科技宅男開發的人工智能和大數據技術建立起來了。體系背后的理念并不復雜,它只是把我們平日口口相傳的好學校、好專業、好公司量化了。我們都知道985、211比一般的大學好,也知道BAT比一般的互聯網公司好,但究竟好多少,好在哪里,誰也說不清楚。

 

而這些問題,在大數據的面前,都迎刃而解。通過對海量樣本的分析,讓人腦無法精確的計算的問題,得到了確切的答案。時代洪流真是滾滾而來。

 

早在90年,庫茲韋爾就在《智能機器的時代》一書中預測,計算機即將超越人類智能。

  

 

   縱然許多人并不期待,但這一天還是到來了。1997年夏天,IBM的“深藍”在正常時限的國際象棋比賽中擊敗了當時等級積分排名世界第一的加里·卡斯帕羅夫。那時我還是個剛入人力資源產業的新兵,我還不能預見這場勝利將在近20年后的今天,影響到我的職業生涯。

 

但于今天回望,也許歷史是早已寫定的。

 

   彼時“深藍”憑借大量計算超越了用經驗和直覺下棋的人類選手,今天51獵頭的計算機也憑借大量計算比肩用經驗和直覺評估簡歷的人類HR。明天呢?我很緊張,但更期待。一定還會有更多的事情,只需一秒就能完成。


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