纯银:优秀的人才,没一个开口就问“贵司薪水几何”(转)

本文分享了作者在创业期间的招聘经验,包括个人影响力、产品吸引力和猎头招聘等三种方式,强调了团队建设的耐心和产品价值的重要性。

偶然在友秘刷到一条“我开出了天价,为什么还是招不到靠谱的程序员?”

  说说我创业这两年对招聘的经验。

  创业两年半,最发愁的事情,一是方向,二是招聘。没有三。

  招聘靠的主要是三板斧。

  1、靠自己

  首先靠的是个人影响力。你把招聘信息放出来,话说漂亮,认同你的人就有可能动心加入,或是帮助你转发这消息。

  其次靠人脉关系,亲朋好友帮你介绍合适的人,或者通过活跃的社交去发现和说服合适的人。

  最后卖苦力——到处搜索“靠谱的人”(招聘网站和垂直社区),然后一个个发消息去,三顾茅庐,谦恭地去请。

  2、靠产品

  个人影响力与人脉关系是有边界的,第一次有用,第二次第三次的效果就逐渐递减。而卖苦力的投入产出比极低,比如我自己从未用这种方式招到任何一个人。

  通常,“靠自己”积累下来第一批人力之后,就得靠这个团队把像样的产品做出来。如果产品进入上升通道,有了数据,有了名气,这时招聘的吸引点就不再是个人光环,而是产品光环。产品 blingbling,让人心生向往,愿意加入到这么一个有前途,有活力,有水平的团队里来。

  3、靠猎头

  我还没用过猎头,但靠猎头更容易招到优秀的人,这算是常识吧。当然,到猎头这一层,薪水必然不低,公司往往也上了规模。

  就酱。

  对于管理职位,猎头可能比较靠得住。对于一线职位,自己和产品比较靠得住。另外,攒团队真不容易,得有耐心。有时候一个合适的人得等好几个月,忽然就撞见了,欣喜若狂。我组一个 6 人的编辑团队用了 4 个月,朋友公司招一个满意的 UI 设计师等了几乎半年……

  有些事情,急,是急不来的。

  我在另一篇讲产品成本的文章里提到:“产品项目最大的人力支出项并不是薪酬,而是招募组建这支团队的时间成本,以及在不得已的情况下,降低标准组队带来的质量与效率下降。”此话放之四海而皆准。

  回到原 PO 的问题,我接触过的优秀的人,没一个开口就问“贵司薪水几何”,他们更关心产品有没有搞头,工作氛围如何,薪资水准是必要的但不是最重要的。一流人才在意“我能做出什么样的响动来”,远甚于“我的工资单上有几位数”。几十K月薪在哪里都能轻松拿到,但生命短暂,相似的高薪工作机会,必须得挑能打动自己的那个。就像我的一位朋友,年薪四五十万,今年有好几个百万年薪的工作机会摆在他面前,都没去,说“不是我的菜”。

http://news.cnblogs.com/n/503758/

转载于:https://www.cnblogs.com/softidea/p/3976357.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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