1樓：luyi
很簡單，找乙個賊懂機器學習相關崗位人才是什麼樣的「人」來幫你。
首先要澄清乙個誤區。大多數人在辨別有用資訊時往往會信賴帶有資深、專家這些字樣的人，認為他們可以依據多年大量的經驗判斷出人才。
研究團隊：麥穗人工智慧（可試用人崗匹配、簡歷解析、勝任力分析）
然而其實，隨著社會的發展，同樣職位的工作內容、設定目的、用人需求、績效評估都在發生天翻地覆的改變，還有一些隨著社會進步新興的職位和工作，這些都是超出「老HR"經驗之外的，是他們也不能輕易評斷何為有用資訊的。
我們可以先假想乙個機器，它可以每天瀏覽不同求職需求下的上億份不同的簡歷，並且它有所有這些簡歷主人入職之後的工作能力和表現的實時更新資料，然後它根據這些人裡面工作表現最突出的那一些繪製人才畫像，再根據這些優秀人才資訊點作為有用資訊，與收到的簡歷中的資訊進行比對，以此選擇出最合適這一崗位的應聘者。
這樣的機器，是人工智慧時代賦予HR的新助手，它可以幫助HR迅速挑出簡歷中的資訊，智慧型快速識別人才、篩選人才，即使你只是乙個新入行的小朋友，也可以擁有敏銳精準的眼光。同時，HR也可以根據人工智慧的識別流程和結果謙虛向其學習，更能提公升自我能力，提高工作效率。
2020了，招聘領域早就已經不是大家以為的 HR純靠自己能力進行人才篩選了。
AI+招聘早已經掀翻了舊日的招聘邏輯，你可以有乙個瀏覽過上億技術崗簡歷、篩選過上萬技術崗人才、並跟蹤他們的在職表現、。
我們公司就在做這種產品，作為運營者，技術崗位上的乃些神仙們能搞出來的精準化程度每每讓我驚嘆，有興趣的HR或者獵頭可以來試用，或者有什麼想聊的可以互相交流一下～
研究團隊：麥穗人工智慧（可試用人崗匹配、勝任力分析）
2樓：mm慢慢
招聘其實也是一門技術活，不同工作職位招聘渠道也會不一樣，你可以上人才贏行，上面很多你這類的職位，想必相應的人才也很多，你可以看看吧！
如何招聘 前端領域編輯器 相關的人才？
Anonymous 為什麼不說微軟 Google 呢？因為估計挖不到。為什麼不說WPS呢？因為，嗯，也不是不可以，漏寫了。為什麼不說釘釘呢？因為我猜題主就是釘釘的。 在某廠自研編輯器的路過一下.slate只是個框架，內部實現並沒有太複雜真正的成品編輯器，是需要上層二次開發的，要有良好的效能和可擴充套...
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目前的機器學習是學習因果如何關聯的，而不是學習誰因誰果的。目前的機器學習研究的確是側重於歸納學習，即從包含 具體 的訓練集 sample label 中歸納出 體現一般規律的 函式或者是規則 sample label 當我們設定sample為我們認為的因 e.g.小時候是否注射過破傷風疫苗 labe...