应聘者

摘要： 知识管理的困境先分享一些组织中的案例,看自已组织中是否存在类似问题,这些组织又如何解决这些问题。A公司,这是一家互联网公司,但它招聘工作还停留在传统线下、纸质操作阶段。不论是人才库还是招聘面试的流程,都缺乏沉淀与积累,每次招聘都是“从零开始”。这就导致招聘团队新人成长慢,对团队不满意;招聘效率低,需求部门也不满意;招聘体验差,应聘者也不满意。总之,大家都不满意。

摘要： 一、远离“高薪低门槛”招工求职者要坚决对“免费的午餐”“天上掉下来的馅饼”说不,“糖衣炮弹”背后藏着满满的套路。在网上求职时谨慎辨别此类招聘信息,电脑背后可能是虎视眈眈的骗子。二、远离“未上岗先缴费”《劳动法》明确规定,用人单位不得扣押劳动者的身份证和其他证件,不得以其他名义向劳动者收取财物,应聘者应对“先缴费、再上岗”的情况保持高度警惕。

摘要： “历史有阳”不能观剧?不能就业?近期曾经新冠阳性的康复者被歧视的现象引发各界关注。近日在上海,新冠阳性康复者“阿芬”求职碰壁的故事牵动了人们的心。据报道,用人单位得知她曾经“阳过”、进过方舱,就让她回去等消息。可是阿芬苦等3个月,一直杳无音讯。

摘要： 春节之后,又有朋友选择辞职,更换工作、创业或者仅仅是"休息一段时间",人们都不会用异样的目光来看你。有时候参加饭局,会有好几个人和我一样没有工作,是"自由职业者"。这没什么让人担心的,中国大城市的年轻人,已经普遍拥有更多元、健康的就业观念。有位朋友的公司招人,一个应聘者临阵放弃,理由是"公司离家太远"。朋友大为光火,因为应聘者的家距离公司不到3公里。

摘要： 1937年8月,张伯苓出任西南联大校长。上任之初,张伯苓决定扩大学校图书馆的规模,于是招聘一批图书管理员。招聘启事贴出去不久,就有不少人来应聘。这天,张伯苓和助手黄钰生会见了一名应聘者。这个40多岁的中年男人,穿着很寒酸。谈话后不久,他问张伯苓:“如果我来这里上班,不知道张校长能付给我多少薪水?”

摘要： 问:近期,我单位拟招聘一名新员工,但是在办理入职手续时,该员工却无法提交离职证明。请问:对于不能提供离职证明的员工,我们单位还能招用吗?答:《劳动合同法》第九十一条规定:“用人单位招用与其他用人单位尚未解除或者终止劳动合同的劳动者,给其他用人单位造成损失的,应当承担连带赔偿责任。”离职证明的作用在于证明拟招用员工已经与原用人单位解除了劳动合同,降低用人单位的用工风险。

摘要： 他是和蔼的长者和程红兵校长第一次见面,是2013年8月初,在深圳市福田区教育局一楼的一间办公室里,当时是深圳明德实验学校筹备组临时借地办公的地点。我作为应聘者,由程红兵校长面试。那是我人生经历的第一次面试。我并不知道面试的流程是什么,也不知道要准备哪些问题,更不知道主考官会是谁,因为一切都未知,在候场室等待的我,有点坐立不安。面试的人并不多,没多久,就轮到我了。

摘要： (文中有十处差错,你能找出来吗?答案在本期找)一家大公司要招聘一批管理人员,招聘启示刚刚贴出没多久,就吸引了一大批应聘者。公司在业内闻名遐尔,前来应聘的人不乏行业通楚,及条件优越的高学历者。经过数轮淘汰,最终进人面试环节的不足10余人。当然,能留下的都是出类拔悴的行业精英。

摘要： 一所著名的大学,一个哲学班级,都要转专业。当初你不是报的哲学专业吗,怎么录取了就要转。据说,如果学校同意转的话,这个班就要关门了。哲学似乎快歇业了。哲学,曾经多么伟大,多么崇高。一所东部著名的高中,招聘特级教师,来了一批西部的应聘者。面试的时候,我们的专家评委,上来就问人家的教育哲学是什么,把那些来自中西部的特级教师问得一愣一愣的。不是说中西部的特级教师水平低,不懂得教育哲学,也可能是真的就搞不清教育哲学什么,人家老早就不唯课题论文评特级了。

摘要： 我有个师弟是麦肯锡的合伙人,他告诉我,麦肯锡人力资源部门在招聘的时候,一定要问应聘者这样一个问题:“当你离开麦肯锡的时候,你下一个目标是哪家公司?”有目标、有理想的人,才会珍惜眼下的工作。“四年以后,当你离开这家公司的时候,你希望自己成为一个什么样的人呢?”这个问题就能够把员工点燃。

摘要： 人才培养支援系统包括：人才培养支援装置(1)、数据库(2)、通信网络(3)、用户终端(4)、企业用终端(5)。人才培养支援装置(1)包括：用于设定学习的目标等级的目标等级设定部件(11)；提供用于超越由目标等级设定部件(11)设定的等级的训练信息的训练信息提供部件(12)；以及用于判定通过由训练信息提供部件(12)提供的训练信息所学到的技能的熟练度的熟练度判定部件(13)。

摘要： 本申请涉及建筑领域招聘应聘方法、装置、设备及存储介质，应用于劳务推荐单元，所述方法包括：获取企业端发布的招聘信息或个人端的应聘信息；将所述招聘信息与应聘信息进行匹配，若满足匹配条件，则将所述招聘岗位/应聘信息加入劳务推荐池；响应于个人端/企业端触发的劳务推荐条件，选取所述劳务推荐池中与所述劳务推荐条件相匹配的招聘信息/应聘信息，生成推荐列表，以供个人端/企业端选择。解决现有技术中的招聘网站面向建筑领域的工作机会较少，使得建筑工人获得工作的概率较低的问题。

摘要： 本申请实施例公开了一种应聘人员与工作岗位的匹配方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：提取各候选工作岗位的岗位信息，所述岗位信息包括工作地点、薪资结构、住宿方案和使用工具方案；接收应聘人员的求职要求，根据所述求职要求，确定与所述求职要求相匹配的待推荐工作岗位；将所述待推荐工作岗位按照至少一个岗位信息进行排序，得到候选工作岗位的推荐结果。本发明实施例所提供的技术方案，可以通过对候选工作岗位的岗位信息的提取和匹配，并且按照一定的顺序进行排列，可以让应聘人员能够优先得知与自己最匹配的岗位信息，进而提高应聘人员与工作岗位的匹配结果，提高就业入职率及稳定性。

摘要： 本申请涉及一种应聘者测评方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：测评开始前，响应于针对岗位类型与测评题目的对应关系的构建请求，获取与构建请求对应的岗位类型，以及获取岗位类型对应的测评题目，得到岗位类型对应的测评题目集合；测评过程中，响应于测评数据输入请求，获取与测评数据输入请求对应的测评岗位；确定测评岗位对应的目标岗位类型，从测评题目集合中获取目标岗位类型对应的目标测评题目集合；获取针对于目标测评题目集合中各测评题目的输入选项数据，根据输入选项数据得到对应的应聘者测评结果。采用本方法能够提高应聘测评的效率。

摘要： 本发明公开了一种应聘者数据分析方法及装置，其中该方法包括：获取应聘者的特征数据；其中，特征数据为从应聘者信息中提取的各参考特征分别对应的数据；参考特征为确定应聘者能否被聘用时的衡量因素；根据特征数据、以及预先训练的应聘者数据分析模型得到应聘者能被聘用、以及不能被聘用的投票结果比例；其中，应聘者数据分析模型为根据各参考特征通过机器学习得到的评价应聘者能否被聘用的模型；能被聘用的投票结果比例大于不能被聘用的投票结果比例时，根据能被聘用的投票结果比例确定应聘者的评价等级。本发明涉及大数据技术领域，提高了对应聘者数据分析的客观性和准确性，并且提高了应聘者数据分析的效率。

摘要： 本发明涉及信息化企业招聘技术领域。本发明实施例提供一种基于神经网络模型的应聘者评估方法及装置，其中该方法包括：获取应聘者的人脸图像，提取人脸图像中的人脸特征数据；基于面相‑性格神经网络模型，预测应聘者的人脸图像的人脸特征数据所对应的预测人格特质类型；获取应聘者的应聘职位所需求的期望人格特质类型；将期望人格特质类型和预测人格特质类型进行对比，以确定出相对应的面试建议。由此，将人工智能技术应用于面试过程之中，不需要繁杂的问卷调查和审阅，提高了应聘者的应聘体验并降低了面试成本；另外，通过自动给出推荐或不推荐面试的建议，能够提高简历的自动化筛选和处理的效率。

摘要： 本发明涉及数据分析技术领域。公开了一种应聘者背景调查方法、装置、设备及计算机可读存储介质。方法包括：获取应聘者的人员基本信息；接收调查请求，根据调查请求中包含的调查项，将人员基本信息，分别发送至各个调查项对应的信息收集端；接收各个信息收集端反馈的多个信息收集结果；将多个信息收集结果与所述简历中记载的信息进行同类信息对比，得到对比结果；基于对比结果，输出调查报告。通过本发明，可自动对聘者简历中多个维度的信息进行真伪性验证，减轻了HR工作量，提高了招聘效率，优化了招聘效果。

摘要： 本发明揭示了一种应聘者技能评估方法、装置及系统，其中，所述方法包括：预设代码片段库；获取应聘者的代码片段；根据所述应聘者的代码片段与所述预设代码片段库，确定所述应聘者的技能水平。

摘要： 本申请公开了一种应聘数据的分析方法、装置及电子设备，可应用于人工智能领域或金融领域。首先基于目标简历中的客观指标的目标指标信息和目标非客观信息，计算所述目标用户的应聘分值，并基于应聘分值提取出符合面试条件的用户，然后，在用户面试过程中，基于该用户面试时的微表情信息、表情信息以及行为信息，得到该用户的面试参考结果，本发明相比于招聘人员主观的对应聘者的信息进行数据分析的方式，能够提高应聘者数据分析结果的准确度。

摘要： 本发明公开了一种应聘信息评估方法及装置，涉及大数据技术领域；其中该方法包括：获取待评估应聘者的应聘信息；其中，应聘信息中包含至少一个衡量应聘者是否可以被录取的衡量因素对应的特征值；针对每一特征值，确定被录取的历史应聘者中包含该特征值的历史应聘者占所有被录取的历史应聘者的第一比例；根据每一待评估应聘者的各特征值对应的第一比例、以及被录取的历史应聘者占所有历史应聘者的第二比例，计算每一待评估应聘者的被录取概率；根据每一待评估应聘者的被录取概率，从待评估应聘者中确定出向招聘者推荐的应聘者。本发明可以提高评估结果的客观性、以及准确性，提高应聘信息的评估效率。