公司一般怎样筛选简历

本文探讨了企业在招聘IT人才时关注的几个关键因素:学历作为初步筛选条件,大公司通常要求较高;年龄和工龄可能影响求职者的竞争力,特别是在大公司;相关度包括工作经历和技术栈匹配,直接影响候选人能否快速适应岗位;跳槽频率,频繁跳槽可能引发对公司稳定性担忧;简历质量和排版体现求职者的专业态度。

1,学历

首先会关注下学历。

大公司求职者众多,所以会有较严格的学历要求,用来做第一道快速筛选。

可能本科起步,甚至211、985。

小公司也会看,但不会作为硬性标准。

如果实际经验丰富,那学历就完全不是问题。

而且学历不同,一般薪资期望也会不一样,小公司会考虑成本,招适合自己的人。

2,年龄、工龄

目前国内IT行业对年龄的要求还是比较苛刻的。

30多岁以上的求职者如果来投开发岗,对大公司确实是容易被筛选掉的,

除非那些内推的或行业已有名气的技术专家。

很多小公司的领导层是群年轻人,进去后管理起来也会有点尴尬。

不过如果这个岗位从业人员较少,那有经验的人就是比较吃香的。

比如我们公司的一个硬件相关的开发岗位,由于做的东西实在比较特殊,

招聘了很久都很难找到一个有相关经验的,招聘要求基本对年龄已经没什么要求了。

我现在感觉他们期望的是只要别搞两年退休了就行。。。

大公司一般是有比较成熟的岗位体系,各层级分工细致,

因此可以容纳经验不多的新人来成长。

而小公司往往每个人可能都是一夫当关、身兼数职,公司危机感也更强,

可能会更愿意招能直接上手干活的人。

他们都比较忙,遇到能有空带带你的上级就算运气好的了。

3、相关度

一个是看工作经历与本行业的相关度,另外一个是看所使用的技术栈与该岗位的相关度。

技术栈符合岗位是基本要求,偏离过多,容易被直接筛除。

如果能有类似行业的工作经验,会大大加分。

因为开发一个好的产品,技术能力和对业务的理解都是非常重要的,

在同类行业干过,会大大减少上手难度。

4,跳槽频率

对于工作两三年的职场新人,可以接受工作不长时间就跳槽的情况。

毕竟年轻人需要多尝试的。

工作几年后,如果还出现跳槽太过频繁,上次工作时间过于短暂,就容易让人产生不好的怀疑。

比如是否是因为能力无法胜任而被辞退的,或这个人没有定性,就喜欢换工作。

那么对于公司人员流动的成本是挺大的,肯定希望尽量找到一个稳定的人选。

5,简历排版、内容质量

遇到过的各种简历内容问题:

1、曾经真的有过因为简历的排版太乱,而直接淘汰过

2、另外简历没必要写好几页以上的,抓重点写

3、还有出现各种低级的(中文)语法错误的,对待简历都舍不得再检查一遍,

如何让人相信能认真对待工作

4,大量的整段内容,看起来挺头疼的。建议拆分成条理更清晰的(可带序号)多段内容。

如果能仅仅通过简历就让人感觉到你的细心、语言组织能力、word使用水平,

那真的是性价比很高的一种信任建立。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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