简历筛选的人工智能

各位小伙伴好，

今天一个朋友终于在无数海投里获得第一次电话面试的机会，迈威人力资源简历分析的实习职职位，这个职位主要的要求是优化招聘中的大量重复性任务，例如简历筛选； 通过使用AI查找先前行为的模式来帮助发现简历中的Bias,并帮助创建招聘者聊天机器人，想请教小伙伴里有了解这方面的吗？能不能给一些建议，跪谢

请务必帮某软家改进一下简历筛选…我到现在没想通一个完全match的专业职位为啥直接AI拒…被人拒了也就罢了，被AI羞辱让我很难受

想说一下我的个人看法，从一个non technical person但是从事tech recruiting三年多的角度来看这个项目。。。
- 首先恭喜楼主能获得面试哈～现在这个阶段能有面试真的挺不容易的，不论这个岗位好不好，都建议你试一试，选岗位是拿了offer之后再考虑的事情了
- 不知道楼主在一份工作中看重的是啥，听起来如果能实打实地接触一个automation的项目，还挺为简历加分的，毕竟市面上“假AI”太多了，很多应用场景现阶段AI实现不了还要硬上AI的公司太多
- 楼主你具体的工作内容会是啥？一份实习的话同时做一个chat bot和做出一个简历筛选软件赶脚时间上不太实际0.0 建议也了解一下他们项目做到什么阶段了
btw 市面上免费的chatbot产品已经很多了，而且做的很成熟，对付recruiting这种应用场景妥妥的，不是很理解为啥这个公司要自己花精力再做一个chatbot 0.0

然后我再说一些和岗位无关，主要和这个方向有关的个人看法
- 我觉得用AI做screening简直就是伪命题，从business ethics上来看这个根本就是不应该存在的。
- 首先，人去screen简历多少都有bias，假设人永远有bias，那基于人给出的rules简历的AI screener是不是也存在bias？如何保证你的rules没有bias？
- 其次，recruiting领域永远需要面对幸存者偏差带来的dilemma，你收集到的你的screening标准是基于已被录用的人的，而已被录用的人本身是一个biased sample。理论情况下screening应该要反应实际工作中的performance，然而现实数据告诉我们，interview/screening≠performance，我记得在U Penn的people analytics网课上提到各种各样的interview中和和performance相关性最高的是work sample，然而即便是work sample interview和performance的correlation只有～0.5. 其他的方法只有更低，没有更高，也就是说，这些screening可能还是会带来一堆不合格的人。更不用说如果有一个非常差的screening导致很多false negatives，会造成人才损失和花更大的代价招到人。人才的screening跟工厂检测劣质品可不一样，因为你从一开始就没法做一个binary label，但决定确实binary的（录取或者不录取）
- 这样看下来的话就产生了矛盾，AI做screening的目标之一是消除bias，但是你没有办法在前期设计的时候清楚找到bias。更不用说如果真的用ai screen掉了很多本身很好的人，给公司带来损失可能都不是最大的问题，如果触及discrimination，那就是大事了。比如楼上的同学，遇到莫名其妙的拒信，就会产生很不好的体验。换做是哪个候选人都不愿意看到自己被一个不知道是不是决策有偏差的bot给拒掉，少了一种职业可能性。我相信也没有公司主动希望给候选人留下这种差印象。

当然我说的是用AI真的去screen人，如果仅仅是automate一些resume screening工作，比如l提点关键词，able一下工作经历，organize一下的话，赶脚还是没毛病的。但是让AI直接做decision making实在还是现阶段遥不可及的事情。

希望楼主加油，早日收到offer！

pangsile 发表于 2020-5-8 03:26
想说一下我的个人看法，从一个non technical person但是从事tech recruiting三年多的角度来看这个项目。。 ...

谢谢你哈！！！非常感谢你的留言！！我最后没有拿到offer,不过还是很开心可以有机会和大家在群上交流！谢谢！