在京东筛简历时,AI已经帮我把无效简历按在地上摩擦

谁懂啊!在京东做HR那会,以前筛简历是逐行扒实习经历,一天顶破天也就筛50份;现在有了AI,那些没数据案例、实习不到俩月的简历,它直接标红pass,我一天能筛200份——但活儿变了:得教AI运营岗优先看项目提效数据,技术岗得抓开源社区贡献,不然它能把会用Excel做表的都算成运营能手。
以前HR是简历守门员,AI时代直接成了AI训练师,连跟业务部门对齐需求,都得说“咱给AI加个懂XX赛道的标签”。这到底是工具进化帮人减负,还是打工人又多了个技能KPI啊?
#AI时代的工作 VS 传统时代的工作,有哪些不同?#
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很多人第一次实习时都会有点失落。想象中的实习,是参与核心项目、接触复杂系统、每天都有新东西可以学。可现实往往是另一种样子:mentor 经常在开会,同事忙着赶需求,分到你手里的任务也比较基础,比如改个小逻辑、补个接口、或者处理一些零碎功能。时间久了,很容易产生一种感觉:好像没学到什么。但其实,这种情况在实习里非常常见。团队给实习生安排任务时,本来就会偏保守。复杂模块风险高、时间紧,不太可能直接交给一个刚来的新人。所以很多实习生一开始做的事情都比较简单,看起来技术含量不高。问题在于,有些人因为任务基础,就只停留在“把事情做完”。需求写完了就结束,也不会再多想一步。但如果换个角度,其实很多东西是可以自己延伸的。比如看一看相关模块的代码是怎么组织的,接口设计为什么这样写;或者把自己做的功能往前追一层,看看数据是怎么流转的。哪怕只是一个小需求,也能顺着代码慢慢往外看,理解整个系统的一小部分。很多时候,实习学不到东西,并不是因为事情太简单,而是因为自己没有继续往下挖。团队不可能把所有知识都一步步教给你,很多理解还是得自己慢慢积累。所以任务基础并不是什么坏事。真正重要的是,你有没有在完成任务之外,多走几步。只要愿意往下看一点点,很多看似普通的工作,其实都藏着可以学习的地方。
实习学不到东西正常吗?
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创作者周榜

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