面试官老扒我隐私,想怼不能怼,气skr人!

前程无忧论坛就面试隐私问题发起投票,近七成网友不喜欢被问上家薪资,单身、生育问题也常被提及。文中展示了求职者、HR的看法,前程无忧给出应对建议,如薪资保密可直说并表明心理价位,隐私问题可拒绝或如实回答,生育问题要体现生活与职业规划。

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        前程无忧论坛曾就“面试时最不喜欢被问到的隐私问题”为话题发起投票,近七成的网友表示在面试时,最不喜欢被问到上家公司的薪资,其次是个人的单身情况,生育问题也多有提及。关于面试的隐私问题,HR问了,求职者就一定要回答吗?答案是未必,如何听懂HR问题背后的真正含义并且巧妙给出回答,前程无忧给你答案。
  
“告诉你上家公司薪资,让你来砍价吗?”
  
  @求职者: 面试遇到HR询问上家公司的薪资就头痛,但偏偏每次面试HR都会问到这个问题。总是会纠结要不要如实说明,如实说吧,担心HR会用前公司的薪资标准来做判断,压低薪资;不如实说,稍稍抛高前公司薪资,心里又会有愧疚。而且前公司有严格的薪资保密制度,入职之前签过保密协议,说了总觉得违反职业道德。HR就不能爽快地给出双方都能接受的价位吗?
  
   @HR: 询问上家公司薪资主要是出于稳定性的考虑,并没有窥探个人隐私的意思。如果新公司提供的待遇和你上家差不多,那么即使你接受了这个offer,也有可能因为待遇问题让你很快就另攀高枝。
  
  相反如果新公司比老公司高很多,那么HR可以有一个很好的策略进行员工挽留。比如你上家薪资是3k,新公司的预算是6k,那么4k招你进来,然后每年涨500,这样就保证了至少4、5年的稳定性。
  
   @前程无忧: 如果前公司的确有严格的薪资保密制度,规定离职员工不能透露自己薪资的话,可以和HR直接说明,通常情况下HR会给予理解。与此同时,应该大胆向HR说明自己的心理价位,自己心里也要有合适的薪资范畴。
  
  切忌因为担心前薪资影响谈薪,而提高前公司薪酬的行为。HR在面试前早已定好了该岗位的薪资,最终的薪酬也是根据你的经验和各方面能力综合考量得出的结果,并不会因为你夸大薪酬就有所改变。
  
“我有没有男朋友,和工作有什么关系?”
  
   @求职者: 作为大龄女青年,每次面试时,我都反感面试官问:“你有没有男朋友啊?”、“打算什么时候结婚啊?”等问题。有没有男朋友和我找工作有什么关系吗?如果我说没有,是不是会让HR以为我人品、情商有问题或者个性古怪?如果回答有,她下一句是不是就要问我们有没有同居?这涉及个人隐私了吧?
  
   @HR: 并没有窥探他人隐私的意思,我们只是想了解一下求职者的个人品行和性格特点。并且有一些岗位比较特殊,可能会因为工作打扰到员工的个人时间。我们需要知道求职者对此的看法。
  
   @前程无忧: 建议求职者面对此问题时注意两点:1.如果你不想回答认为其涉及隐私,那么你可以直接拒绝回答。相信一个喜欢挖人隐私的企业不值得你为之留恋。2.如果你并不在意,那么请实话实说,诚信永远是第一要义。
  
  其实过分注重求职者的个人情感、婚姻状况,乃至于在提问时带有倾向性和歧视性,作为企业代表的面试官的言行是有损企业形象的,严重者更有可能侵犯他人的权益。目前在中国,虽然还没有法律明令禁止这种行为,但绝不值得效仿。
  
“难道我去生孩子,就不用工作了吗?”
  
   @求职者: 我也算是新婚不久,最近去面试总是被问到关于孩子的问题:“有没有生孩子的打算?”、“准备什么时候生孩子?”好像我就是准备来混产假的,而本人是不是适合这份工作已经不重要了一样。如果为了尚未发生并且近期不会发生的问题而拒绝我,也太冤枉了。
  
   @HR: 作为HR站在公司角度,求职者未来的职业规划和生活安排是非常必要考虑在内的。生育是人生的大事,势必会影响到工作。我需要了解在适龄生育时期的求职者是如何看待这件事并且如何规划之后的工作,才能解开后顾之忧。
  
   @前程无忧: 适龄生育的女性求职者在找工作的过程中常常会被问及相关问题,正如上述HR所言,用人单位本意并非对求职者隐私穷追猛打,而是要了解求职者对于未来自己的生活工作的安排与规划,最重要的一点就是是否会因为“隐私”而影响到工作。
  
  因此,求职者在遇到上述面试问题时,回答的重点应该在于表现自己对于包括生育等个人大事在内的生活节奏与职业规划的把握。正如前程无忧论坛网友“樱桃将将”所言:“生育固然重要,却并不会因此打乱工作节奏,因为这些都在自己的计划当中。”除此之外,突显你的个人能力,提高自身与岗位的契合度和竞争力,切勿让你的优点都被“生育问题”遮盖。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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