@所有人,下一次工作应聘,AI 是「面试官」!

AI在职场中的影响力日益增长,求职者利用ChatGPT撰写简历和求职信,提高了获得面试和录用的机会。预计到2024年,近一半的公司会采用AI进行面试,包括文本和视频形式。专家建议求职者应适应与AI互动,模拟真实面试并熟练使用关键词。

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整理 | 朱珂欣   

出品 | 优快云程序人生(ID:coder_life)

编写代码、撰写电子邮件、作诗、参加 MBA 考试…… 当无所不能的 AI 渗透到日常生活中后,让人直呼:“能给打工人带来什么?”

如今,这题的答案或许是 —— 简历小能手、「面试官」……

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46% 的求职者「借力 AI 」

显而易见的是,如今 AI 在职场中的作用已不容小觑 。

今年 2 月,ResumeBuilder.com 对 1,000 多名使用过 ChatGPT 的求职者进行了调查,结果显示,46% 的求职者曾使用 ChatGPT 撰写简历和求职信。

其中,有 78% 的受访者表示,在使用 ChatGPT 撰写简历和求职信后获得了面试机会,更有 59% 的受访者表示他们因此被录用。

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Resume Builder 的首席职业顾问 Stacie Haller 曾表示,公司招聘人员并不会对大家「借力 AI 」的行为感到不满,相反还会认为这能给应聘人员带来新挑战。 

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明年,43% 的公司将采用 AI 面试

除了为打工人谋福利,许多公司也纷纷使用 AI 来进行招聘。

今年 6 月,ResumeBuilder.com 又对 1,000 多名参与工作招聘流程的员工进行了调查,以了解他们公司使用 AI 面试的情况。

结果显示,10% 的受访者表示其公司目前正在使用 AI 面试,17% 的公司计划今年开始使用,另有 17% 计划到 2024 年使用。因此预计到 2024 年,大约会有四成的公司将用 AI 进行求职面试。

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据 CBS News 报道,在 AI 辅助面试中,主要分为两种情况:

其一,求职者会在屏幕上看到文本形式的问题,可通过文本或视频回答和提交答案。随后,AI 会帮助招聘人员挑选杰出的候选人。

其二,由 AI 主导和“完全自动化”的面试,类似于与自己进行视频会议。

CBS 新闻记者 Megan Cerullo 就参与了一个没有招聘人员、只有 AI 的面试,而算法会根据其使用的词汇、面部特征和语言表达的方式来审查视频内容。

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《哈佛商业评论》也曾报道,这种被定义为“ AI 主导”的面试,指在自动视频面试 (AVI) 中,通过机器人询问某些预设的问题,让应聘者在短时间内回答,随后再由 AI 做判断。

值得关注的是,面试的类型各有不同, AI 也会收集不同类型的数据。如果应聘者想检测进行的面试是否包含 AI,可留意有关面试的电子邮件或细则中的相关术语:机器学习、预测分析、决策算法、推荐引擎或数据驱动决策。

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专家支招如何应对 AI 「面试官」

那么,假设你在下一个职位面试时,遇到了聊天机器人和自动视频面试,应该如何应对?为此相关专家给出了相关建议。

  • 面试时假装在与“人”互动。

FlexJobs 的职业专家 Keith Spencer 表示:求职者在与 AI 对话中会不经意地模仿该软件,回答会变得机械化。但如果假装正在与一个人类互动,保持眼神交流、穿着专业、面带微笑,就会自然表现出自信和友善。

  • 挖掘并使用与工作相关的关键词。 

与任何工作面试一样,应聘者需要事先研究公司并仔细阅读职位描述。Keith Spencer 认为在面试中,AI 面试工具可能会根据应聘者职位描述中关键词和短语的使用程度进行排名。

  • 反复进行前期演练。

苏塞克斯大学商学院副教授 Zahira Jaser 建议:通过与朋友、求职网站等工具进行面试练习,对应聘者非常有用。

与此同时,Adzuna 数据科学负责人兼 Prepper 背后的开发人员之一 James Neave 也表示:“让某人抛出一堆问题让你练习,以此来帮助面试,还能检测你是否能自信且准确地回答问题。” 

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节约成本 or 令人生畏

毋庸置疑,AI 「面试官」的出现,能帮助公司在一定程度上节约人力成本、提升分析效率、增强量化计算。

猎头公司 Glocomms 的常务董事 Giancarlo Hirsch 曾直言 AI 的相关优势:“AI 可以协助面试的展开,帮助公司在与招聘人员交谈之前筛选应聘者,改进面试流程。”

此外,部分专家和学者也从另一维度进行了考量 —— 算法的“铁面无私”终归是令人生畏的。

FlexJobs 的职业专家 Keith Spencer 认为:“使用 AI 可以节省雇主们的时间,但是从应聘者的角度来看,这可能令人生畏,因为与他们互动的不是人。”

苏塞克斯大学商学院副教授 Zahira Jaser 表示“应聘者回答屏幕前的问题,且回答这些问题的时间有限,这种体验可能会令人不快。作为一个生命中非常重要的时刻,应聘者面对的不是一个‘人’,也看不到任何其他有用的线索。”

那么,你期待应聘时遇见 AI「面试官」吗?可以在评论区留言和讨论。

参考链接:

https://www.zdnet.com/article/your-next-job-interview-could-be-with-ai-instead-of-a-person/

https://www.resumebuilder.com/4-in-10-companies-will-be-using-ai-interviews-by-2024/

https://www.dice.com/career-advice/how-to-prepare-for-an-a.i.-job-interview

https://hbr.org/2023/02/are-you-prepared-to-be-interviewed-by-an-ai

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### 构建AI模拟面试智能体的工作流 要基于星火Agent开发平台实现一个AI模拟面试智能体的工作流,首先需要理解工作流和智能体的基本概念,并结合平台提供的功能进行设计与实现。 #### 1. 理解星火Agent开发平台的功能 星火Agent开发平台是一个支持多智能体协作的框架,它不仅提供了构建单个智能体的能力,还支持多个智能体之间的协同交互。这种能力使得开发者可以创建复杂的系统,例如模拟面试场景中涉及的多个角色(面试官应聘者等)[^1]。 #### 2. 设计AI模拟面试智能体的架构 为了构建一个有效的AI模拟面试智能体,需要考虑以下几个关键组成部分: - **大语言模型(LLM)**:作为智能体的核心,负责处理自然语言的理解和生成。 - **动作(Action)**:定义智能体能够执行的操作,例如提问、回答问题或评估表现。 - **记忆(Memory)**:保存历史对话记录,以便于后续分析和反馈提供依据。 #### 3. 创建智能体实例 在星火Agent开发平台上创建智能体实例时,可以通过以下步骤来设置: - **配置LLM**:选择适合的预训练模型,如Ollama或其他兼容模型,用于理解和生成自然语言。 - **定义动作集**:为智能体编写一系列可执行的动作,这些动作应该涵盖模拟面试过程中所需的所有交互类型。 - **实现记忆机制**:设计数据结构来存储对话历史,这有助于跟踪对话流程并提供个性化的反馈。 #### 4. 实现工作流逻辑 工作流的设计应当包括初始化阶段、对话管理以及结束阶段: - **初始化阶段**:加载必要的模型和服务,准备开始模拟面试。 - **对话管理**:控制对话流程,确保智能体能够根据上下文做出适当的反应。 - **结束阶段**:总结对话内容,提供反馈报告,并清理资源。 #### 5. 示例代码片段 下面是一个简化的Python代码示例,展示了如何使用类似星火Agent开发平台的功能来创建一个简单的AI模拟面试智能体: ```python class InterviewAgent: def __init__(self, llm_model): self.llm = llm_model # 初始化大语言模型 self.memory = [] # 初始化记忆存储 def ask_question(self): # 使用LLM生成问题 question = self.llm.generate("请生成一个常见的面试问题。") print(f"Interviewer: {question}") return question def receive_answer(self, answer): # 存储收到的答案到记忆中 self.memory.append(answer) # 使用LLM评估答案 evaluation = self.llm.evaluate(answer) print(f"Evaluation: {evaluation}") # 假设已经有一个可用的大语言模型实例 ollama_model = OllamaModel() # 这里应替换为实际使用的模型初始化代码 interview_agent = InterviewAgent(ollama_model) # 模拟一次面试过程 question = interview_agent.ask_question() answer = input("Your Answer: ") interview_agent.receive_answer(answer) ``` #### 6. 测试与优化 一旦基础架构搭建完成,就需要对智能体进行全面测试,以确保其能够在各种情况下正常运行。此外,还需要不断地调整参数和改进算法,以提高智能体的表现。 通过上述步骤,可以在星火Agent开发平台上成功构建一个AI模拟面试智能体的工作流。这个过程涉及到从理论到实践的应用转换,同时也要求开发者具备一定的编程技巧和对AI技术的理解。
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