4个方法提升你的“识人”力,从此告别招错人

本文探讨了招聘过程中如何快速识别并吸引与机构价值观相符、做事靠谱且有能力的求职者。强调了在有限的时间内,通过评估求职者的价值观、靠谱度和工作能力来确保招聘成功的重要性。

平时跟校长交流的时候,聊着聊着,校长总能拐到“招人”的话题上,抱怨员工没做几个月就辞职、新招的老师还没做到半年就要走还顺走了自己以前的老师。很明显,这是典型的员工流失率高问题,有时候我们只在管理上找原因,殊不知,问题可能出现在源头——招聘上没“招对人”。

很多中小机构还处在初创时期,发展时间有限,摆在机构面前的一个严峻事实是:在有限的面试时间内,机构面试官阅历少,并不具备火眼金睛的甄别能力。那么,辨人能力欠佳的面试官如何在短时间内揪出应聘者的突出能力,进而稳准狠地拿下与机构最匹配的求职者呢?

01 价值观:与机构趋向而非背离

简历里“杂草众生”,第一约束力必须是价值观的筛选。对企业来说,价值观是企业文化的象征,而人的价值观永远是第一位的。如果一个人的价值观与公司团队格格不入,就像鲸鱼一旦搁浅必然死亡,这样的人在公司不会待久,价值创造也是平平。

02 靠谱:做事有始有终

如果在生活中,让你用一个词高度总结评价一个人,你想到的会是什么?很可能是诸如“善良”、“可爱”这些词,但在职场上,被用来评价一个人的词语往往是“靠谱”。什么是靠谱?有人说靠谱就是三件事:“凡事有交代,件件有着落,事事有回音”。其实就是一件事,叫做闭环,即凡事有开头,就必有结尾。

靠谱这个点校长们深有体会:在工作中,一些员工做工作总是半途而废,做总结时从来不从自身查找原因;答应自己的事情,不管有没有结果,都没有回复,再询问时就支支吾吾不知所云等。

那么,怎么去判断一个人是相对靠谱的?在招人时有两点可以借鉴:①拒绝夸夸其谈②能持续吃苦

03 有能力:会工作

招人目的是聘任有能力者进入职场,既能为公司带来价值也可实现其自身成长。能力强的人往往是会工作的人,有以下几个特征:

  1. 接受工作,只问标准

领导布置给你一项工作,别的你可以不问,比如为什么要这样做,但有一件事你必须当面问明白,即这件工作的标准是什么?为什么一定要弄清楚工作标准呢?因为要想量化考核工作,就必须要有明确的工作标准;因为要想达成目标,目标本身必须清晰。

  1. 汇报工作,突出结果

在进行工作汇报时,一切没有结果的工作汇报都是浪费时间。领导首先关注的一定是结果,只有当结果非常好或者非常差时,工作过程才会被提起。就像在我们读书时,成绩最好的和最差的容易被老师记住,中等生基本没什么存在感,就是这个道理。

所谓做事有章法,忙到点子上。其实,招聘的本质还是人与人之间的沟通,只不过加之必要的原则予以辅助会让招人这件事看起来更高效。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知以供参考. 机器学习 机器学习是工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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