MoneyBackJobs.com送钱给求职者的网站,找到工作就先奖励求职者一個月薪水

MoneyBackJobs是一家新的人力银行网站,其创新之处在于为求职者提供现金回馈,金额相当于年薪的5%至7.5%,这使得求职者在获得工作前就能预支一部分薪资。这种模式简化了传统的三方(企业、求职者、猎头)关系,直接联系企业和求职者双方。

昨天,矽谷有一個新的徵才求職網站(人力銀行)宣布開站,叫「MoneyBackJobs」。這家使出「最狠的」一招,你只要在上面申請工作,和公司談了薪水並表示「接受」,MoneyBackJobs就給你現金回饋,發給你年薪的至少5%。再繼續下去更可從站方得到高達年薪7.5%的獎勵。意思是說,它讓你剛剛拿到這份工作時,就預先拿到幾乎一個月(0.7~0.9個月)的薪水!

這個方式聽起來很詭異,其實它簡單得不得了,因為公司本來就都會安排一些額外的預算來付給人才獵頭公司,平時有些大公司,也會慫恿旗下員工介紹優秀的朋友進公司,進了就給現金獎勵。現在,公司只是把這筆錢拿出來,付給MoneyBackJobs,而MoneyBackJobs則將此庸金回饋給這位工作申請人。

你說,這方式聽起來似乎也「太簡單」,所以應該有人在做了?錯,大家原本想的,都是更複雜的事。大家想跟Monster.com競爭,而Monster的主要營收來源來自「企業」,所以大家都認為,只要幫企業挖到「Monster挖不到的人才」,就有價值了。所以一堆新網站祭出「介紹厲害的人,你就可以得到%」,付出referral的對象都是「其他人」譬如同事、朋友;目前早已有好幾家「全民一起獵頭」網站,在美國就是Jobster,在Jobster基本上可以免費刊登工作,但Jobster要求企業把刊登費轉成介紹費,給其他介紹朋友的人;另外也在美國包括Propelity、H3等,美國以外的也包括新加坡的YelloJobs、印度的NDTVjobs,還TechTribe、Reffster、Brijj等,這些網站各有一點點收入,目前還沒聽說哪家已經暴飛成功的。

因為,網路世界裡,人際比錢際還有影響力,並非一定「有錢能使鬼推磨」。現在這些網站想以錢來買通網友介紹優秀人才,但他們根本不想做,原因在於這種庸金「不夠多」。想賺大錢的人,會自己做網站或寫部落格、希望有天賺夠廣告錢;而想去介紹朋友工作的人,通常亦不會因為你給他錢,就促使他更想介紹此工作,反而因銅臭味而讓他「避之唯恐不及」。朋友會想,喔,所以你會賺一筆錢,才介紹我去的?東方人覺得這種事跳進黃河也洗不清,西方人也不至於這麼厚臉皮。

你說,那,MoneyBackJobs這個「直接送求職者現金」的方式,就會讓他「乖乖推磨」嗎?

貪一個月的薪水,換來一個爛你十年的工作?這樣的差事,沒有一位年輕人會有興趣。不過,如果上面的工作也還不錯,至少大家會跑來看一看「MoneyBackJobs」吧!它的撮合率至少不會比Monster.com還低吧!只要撮合率不會比較低,流量又還到一定水準,MoneyBackJobs也就不怕沒有企業會想加入了。換句話說,反正,既然有傭金的存在,MoneyBackJobs乾脆把它花在更直接的地方,將原本複雜化成3 mass(企業、求職者、介紹人)的問題又簡化到了2 Mass(企業、求職者),並順便利用傭金「啟動」了這個「2 Mass」。不見得大家跟著「乖乖推磨」,但至少,大家開始做出「推磨的動作」 !

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
内容概要:本文全面介绍了C#全栈开发的学习路径与资源体系,涵盖从基础语法到企业级实战的完整知识链条。内容包括C#官方交互式教程、开发环境搭建(Visual Studio、VS Code、Mono等),以及针对不同应用场景(如控制台、桌面、Web后端、跨平台、游戏、AI)的进阶学习指南。通过多个实战案例——如Windows Forms记事本、WPF学生管理系统、.NET MAUI跨平台动物图鉴、ASP.NET Core实时聊天系统及Unity 3D游戏项目——帮助开发者掌握核心技术栈与架构设计。同时列举了Stack Overflow、Power BI、王者荣耀后端等企业级应用案例,展示C#在高性能场景下的实际运用,并提供了高星开源项目(如SignalR、AutoMapper、Dapper)、生态工具链及一站式学习资源包,助力系统化学习与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,工作1-3年的研发人员,尤其是希望转型全栈或深耕C#技术栈的开发者; 使用场景及目标:①系统掌握C#在不同领域的应用技术栈;②通过真实项目理解分层架构、MVVM、实时通信、异步处理等核心设计思想;③对接企业级开发标准,提升工程能力和实战水平; 阅读建议:此资源以开发简化版Spring学习其原理和内核,不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计,所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践,并调试对应的代码。
内容概要:本文介绍了一种基于CNN-BiLSTM-Attention-Adaboost的多变量时间序列预测模型,通过融合卷积神经网络(CNN)提取局部特征、双向长短期记忆网络(BiLSTM)捕捉时序依赖、注意力机制(Attention)动态加权关键时间步,以及Adaboost集成学习提升模型鲁棒性,实现高精度、可解释的预测。项目涵盖数据预处理、模型构建、训练优化与服务化部署全流程,并在光伏功率、空气质量、电商需求等多个场景验证有效性。模型采用模块化设计,支持配置化管理与Docker一键部署,结合ONNX Runtime实现高效推理,兼顾性能与实用性。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python与PyTorch框架,从事时间序列预测、智能运维、工业AI等相关领域的研究人员或工程师(工作1-3年为宜);; 使用场景及目标:①解决多变量时间序列中多尺度动态建模难题,提升预测准确性与稳定性;②应对真实场景中的噪声干扰、数据缺失与分布漂移问题;③通过注意力可视化增强模型可解释性,满足业务沟通与合规审计需求;④实现从研发到生产的快速落地,支持高频并发预测服务; 阅读建议:建议结合完整代码与示例数据实践,重点关注模型架构设计逻辑、两阶段训练策略与推理优化手段,同时利用提供的YAML配置与自动化工具进行跨场景迁移与实验对比。
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)中的应用,通过Matlab代码实现水下机器人建模与控制系统设计。重点探讨了将强化学习算法与传统PID控制相结合的方法,以提升AUV在复杂海洋环境中的自适应控制能力,优化轨迹跟踪与稳定性控制性能。文中详细介绍了AUV的动力学建模、状态反馈控制架构设计以及QLearning算法在参数自整定中的实现过程,展示了仿真结果验证所提方法的有效性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础,熟悉Matlab/Simulink仿真环境,从事智能控制、水下机器人或强化学习应用研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能水下机器人控制系统设计,提升其在未知或动态环境下的自主控制能力;②为强化学习与经典控制理论融合提供实践案例,服务于科研仿真、课程设计或工程原型开发;③帮助读者掌握QLearning在控制优化中的具体实现方法,推动AI技术在海洋装备中的落地应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注状态空间构建、奖励函数设计及PID参数调整机制,动手复现仿真流程以深入理解算法细节,并可进一步扩展至其他智能算法或多智能体协同控制场景。
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究”展开,重点探讨了如何利用深度强化学习技术实现微能源网的能量优化调度。文中详细介绍了微能源网的系统架构与运行机制,构建了以经济性、环保性和能效性为目标的多目标优化模型,并采用深度强化学习算法进行求解,有效应对可再生能源出力波动与负荷不确定性带来的挑战。研究通过Python代码实现算法仿真,验证了该方法在降低运行成本、提升能源利用率和减少碳排放方面的优越性能,具备较强的实用价值与科研参考意义。; 适合人群:具备一定Python编程基础,熟悉强化学习与能源系统优化的研究生、科研人员及从事智能电网、微能源网相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网、分布式能源系统的能量管理与调度优化;②为研究深度强化学习在能源系统中的落地提供代码实现与方法论支持;③服务于学术论文复现、课题研究或工程项目原型开发。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码进行实践操作,重点关注状态空间、动作空间与奖励函数的设计逻辑,深入理解深度强化学习与能源系统建模的融合方式,并可通过调整参数或引入更多能源设备进行扩展研究。
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