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online learning機器學習 在 全職獵人FullTime Headhunter Facebook 的最佳解答
多年來所見的 candidate 搵工時永遠都有一個疑惑:點解我的 CV 永遠都石沉大海,在 online application 後一直都沒有回音 - 直至有一天終於收到了來自該公司的 Email - 原來是由系統自動發出的 Rejection Email。
在 Online Application 盛行的今天,HR 每天所收到的 CV 簡直是海量。你又知唔知究竟在 Click Submission 後你的 CV 會經過甚麼程序?
在一些大企業/有招聘系統的公司中,所有 Online Application 都會由一個 ATS 系統處理。ATS 的全名是 Applicant Tracking System,常見的系統包括 Taleo、Workday、SAP SuccessFactors 或者 in-house develop 的 ATS。
ATS 是 HR 招聘是不可或缺的工具,ATS 會儲存、處理所有 candidate 的申請,由篩選、安排面試到出 offer 的所有 status change 都會透過 ATS 進行。以 Oracle 的 ATS - Taleo 為例,成功得到 offer 的 candidate 資料會直接 feed 到人力資源系統 Peoplesoft 中,作為公司內部 HRIS 的 data source。HR 亦會透過 ATS 進行招聘分析 (Recruiting Analysis) ,以提高其招聘效率。在部份監管嚴謹的公司 (如:銀行) 中,亦有 Internal Control 的嚴格要求所有求職者的資料都要經過 ATS 進行篩選並存取,以確保公平性和一致性。所有非經 ATS 的 Application 都不會被視為正式的 candidate。
第一步,HR 會對不同的職位定下相應的篩選準則,例如學歷上的要求 (Master Degree)、專業資格上的要求 (CPA/CFA/PMP)、技能上的要求(Python/C++/Java) 等等。ATS 便會自動進行篩選 (First Screening),通常已經會篩走大約 40-50% 的不相關 (irrelevant) CV。
第二步便會由 HR 在 ATS 中定下與職位相關的關鍵字 (keywords),例如在聘請 Accountant 時會加入 「US GAAP」的 字眼,在聘請 Digital Marketer 時會加入「SEO」的字眼,系統會再對 pool 內的 CV 進行二次過濾,再度篩走不符合的 CV。
傳統上,第三步便會終於落入 HR / Talent Acquisition Specialist 的手中 Review。但近年由於人工智能 (AI) 的發明,部份公司已經開始在 ATS 中加入機器學習(Machine Learning),透過對現有公司內同事/Teammates 的分析而斷定該 CV 是否一份值得 Review 的 CV。例如,ATS 中的 AI 會分析團隊中 8名同事的學歷、工作經驗、年資、專業資格,並對比 candidate 的 CV 去作出評分,令 HR 在肉眼審視前已經大概對每份 CV 有所排名。
這種就是在招聘世界中的遊戲規則,懂得規則的能使你的 CV 命中 HR 所想要的。其實亦解釋了為何市場上部份高質素的 candidate 會被 DQ,反而平平無奇但懂得提高 CV 命中率的 candidate 卻經常 hit 中心儀的工作。
唔想被DQ?下集將會與大家分享一些在 ATS 取勝的技巧,如何 beat the system 命中 HR。
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《唔想被DQ?先要戰勝ATS (上)》
多年來所見的 candidate 搵工時永遠都有一個疑惑:點解我的 CV 永遠都石沉大海,在 online application 後一直都沒有回音 - 直至有一天終於收到了來自該公司的 Email - 原來是由系統自動發出的 Rejection Email。
在 Online Application 盛行的今天,HR 每天所收到的 CV 簡直是海量。你又知唔知究竟在 Click Submission 後你的 CV 會經過甚麼程序?
在一些大企業/有招聘系統的公司中,所有 Online Application 都會由一個 ATS 系統處理。ATS 的全名是 Applicant Tracking System,常見的系統包括 Taleo、Workday、SAP SuccessFactors 或者 in-house develop 的 ATS。
ATS 是 HR 招聘是不可或缺的工具,ATS 會儲存、處理所有 candidate 的申請,由篩選、安排面試到出 offer 的所有 status change 都會透過 ATS 進行。以 Oracle 的 ATS - Taleo 為例,成功得到 offer 的 candidate 資料會直接 feed 到人力資源系統 Peoplesoft 中,作為公司內部 HRIS 的 data source。HR 亦會透過 ATS 進行招聘分析 (Recruiting Analysis) ,以提高其招聘效率。在部份監管嚴謹的公司 (如:銀行) 中,亦有 Internal Control 的嚴格要求所有求職者的資料都要經過 ATS 進行篩選並存取,以確保公平性和一致性。所有非經 ATS 的 Application 都不會被視為正式的 candidate。
第一步,HR 會對不同的職位定下相應的篩選準則,例如學歷上的要求 (Master Degree)、專業資格上的要求 (CPA/CFA/PMP)、技能上的要求(Python/C++/Java) 等等。ATS 便會自動進行篩選 (First Screening),通常已經會篩走大約 40-50% 的不相關 (irrelevant) CV。
第二步便會由 HR 在 ATS 中定下與職位相關的關鍵字 (keywords),例如在聘請 Accountant 時會加入 「US GAAP」的 字眼,在聘請 Digital Marketer 時會加入「SEO」的字眼,系統會再對 pool 內的 CV 進行二次過濾,再度篩走不符合的 CV。
傳統上,第三步便會終於落入 HR / Talent Acquisition Specialist 的手中 Review。但近年由於人工智能 (AI) 的發明,部份公司已經開始在 ATS 中加入機器學習(Machine Learning),透過對現有公司內同事/Teammates 的分析而斷定該 CV 是否一份值得 Review 的 CV。例如,ATS 中的 AI 會分析團隊中 8名同事的學歷、工作經驗、年資、專業資格,並對比 candidate 的 CV 去作出評分,令 HR 在肉眼審視前已經大概對每份 CV 有所排名。
這種就是在招聘世界中的遊戲規則,懂得規則的能使你的 CV 命中 HR 所想要的。其實亦解釋了為何市場上部份高質素的 candidate 會被 DQ,反而平平無奇但懂得提高 CV 命中率的 candidate 卻經常 hit 中心儀的工作。
下集將會與大家分享一些在 ATS 取勝的技巧,如何 beat the system 命中 HR。
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