Не проходит и дня, чтобы кто-нибудь не спросил: «Значит, Shortlist в основном использует искусственный интеллект для более быстрой проверки резюме?» Мой ответ: «Ну, не совсем…» Нет никаких сомнений в том, что ИИ, нейронные сети, обработка естественного языка и машинное обучение переживают момент. Сейчас это блестящие новые игрушки в Силиконовой долине, и на то есть веские причины — их возможности огромны, и если видение будет реализовано, мир сильно изменится. И, без сомнения, есть..

История Medium впервые появилась в моей ленте в прошлом году, и она заставила меня задуматься о том, как технологическая индустрия проводит собеседования и оценивает кандидатов. Недавно друг поделился со мной своими планами взять отпуск, чтобы изучить распространенные проблемы с литкодом, чтобы попрактиковаться, поскольку он планировал свои приложения для компаний FAANG. Это действительно то, что нужно выбирать при приеме на работу нового члена инженерной команды — человека, у..

Я работаю в компании , которая бесплатно наставляет специалистов по данным до тех пор, пока они не будут приняты на работу. Поскольку мы зарабатываем деньги только тогда, когда нанимают наших специалистов по обработке данных, мы получаем очень подробное представление о североамериканском рынке труда в области науки о данных и о том, как он развивается в режиме реального времени. Мы знаем, кого и где нанимают, сколько им предлагают, детали процесса переговоров о предложении и множество..

"Углубленный анализ" Прогнозирование результатов собеседования с помощью обзоров Glassdoor Основанный на данных подход к прогнозированию результатов собеседований Предостережение: Точность этого анализа так же хороша, как и точность отзывов, представленных соискателями на Glassdoor. Кроме того, поскольку эти кандидаты, скорее всего, предоставят отзывы на Glassdoor после завершения процесса, весьма вероятно, что знание результата повлияет на то, как они будут рассматривать весь..

Вы слышали, что разные команды создают лучшие продукты, но видели ли вы, как это доказывается на основе данных? Бессознательное предубеждение влияет на всех нас. Мы все делаем предположения в нашей повседневной жизни, и некоторые из них могут быть неверными или совершенно вредными. Серьезность этих ошибок в суждениях во многом зависит от нашего опыта. С разнообразным опытом приходит непредвзятое отношение, а без этого разнообразия у нас так мало объективов, чтобы смотреть на новые..