我想找份好工作之“避免入黑坑公司宝典”

本文提供了一套详实的方法帮助求职者辨别潜在的不正规或诈骗公司。通过查询官方网站、利用工商信息公示系统验证企业资质、留意面试过程中的可疑迹象等手段,有效避免踏入职场陷阱。

最近看到好几个QQ群、微信群里有童鞋抱怨入了黑坑,想出来都不是一件容易的事,经常也会收到各种信息询问公司情况:

(上图爆大料)

“xxx公司怎么样?”

“xxx公司正规么?”

“有没有人知道xxx公司?”


这一切让我们何去何从?我只想大声的告诉全世界:

那么努力的工作的前提是进入一家值得奋斗的企业。除了要去好公司,更重要的是时刻保持安全意识,擦亮双眼,避免进入诈骗、违规等“黑”公司。可是社会坑坑如此的多,怎么才能规避进入黑坑企业呢?

下面赠送一本(防止入黑坑的葵花宝典)您可得睁大眼睛收好了!

1. 搜搜如律令

1)查官网,重点看业务信息和公司历史。

官网,是一个公司的门面。它是否时常更新维护?是否采用公司人员的真实照片,尤其领导人的照片有没有?是否满屏硬拽专业名词?这些都能体现这个公司的真实程度。
而我们重点要看的,就是在官网上是否显示公司的实际业务信息。(比如从公告、新闻稿、产品介绍中了解,公司是干什么的?营业额大概多少?以及公司过往的历史)

存在时间长的公司,更容易获得信赖,业务活跃情况也可以说明公司的健康状况。

2)网上展示的各种奖项

首先得看这些都是什么奖,是行业的?雇主品牌的?营销的?

可以连带搜索下它的这些奖项是可以直接花钱买,还是在垂直领域真正有分量。

好好干业务的公司,其实没太多时间去夺奖,赚钱都来不及。淘宝想要一大堆奖牌奖杯!!!

3)虚假宣传别傻傻分不清

如果一个公司没有实际业务,而非常集中、频繁地接受媒体采访,宣传自己;又或者与名人合照恨不得挂一墙,故意打造声势,吸引更多的人关注和信任,这种公司也得小心。


2.火心+火眼精精精(比孙悟空的火眼金睛厉害多了)

1)深入行业论坛,看看公司在行业内的认可程度。

2)网上搜索公司、产品,听听大家怎么说。

3)尝试把公司/品牌名称和“诈骗”等负面词一起搜索。

这是一个巧办法。比如把“xxxxx公司 诈骗”输入搜索框,关键词能快速为你搜索相关新闻。不过,查出来的信息,可能会有偏差,需要仔细阅读辨别。

3.查看公司的工商信息


1)登录国家企业信用信息公示系统。
由国家工商行政管理总局主办的国家企业信用信息公示系统,是最权威的公司信息来源。
请认准“国家企业信用信息公示系统”:http://www.gsxt.gov.cn/index.html
查询:公司全称、成立时间、领导人、经营范围等,查看它们是否符合官网、媒体报道等。国家企业信用信息公示系统时常发布的信息公告,也可以关注下。

2)注册资本金不是越大越好。

注册资本金和公司规模一般没有直接联系,即使显示“注册资本金”1000万,实际缴纳也可能不过10万;且如今成立一个公司,并不难,成本高的几千块,低的也就几百块。

尤其注意各种商贸、服务等类型的公司,因为没有特别多的实体重资产,容易被用来做“黑”公司。比如一个普通商贸公司,如果注册资本金达到上亿的级别,大多就是虚高了。

3)公司是否频繁变更信息,以及是否有法律纠纷?

4.面试的时候,擦亮眼睛

1)公司的办公地址、HR的电话能看出什么?

给你打电话的HR,为了保持个人私密性,大多会采用公司座机,而不是个人电话。

2)你的提问可能会让面试官紧张。

当面试官问“你有什么问题要问我的”,一定要抓住机会了。或者,可以主动问问公司组织架构和业务情况。

比如,公司都有多少部门,各是什么部门?公司员工的等级和薪酬制度是什么样?公司的主营业务有哪些?

问题要专业、细节,如果是“假”公司,面试官可能会紧张,含混其词。

5.不要侥幸,“钱多事少”的馅饼是陷阱
1)什么专业问题都没有?
如果面试官一个劲地说公司好,让你去工作,不问你专业能力,也没有给你进行压力面试——提一些刁难的问题。大多情况,这是个坑。
2)缴纳五险一金、签订劳动合同是基本。
这是劳动者的基本权利保障,如果你去的这个公司没有,即使不是“假”公司,也不建议去。
3)收入权益和工作付出该成正比。
别相信什么“钱多事少”的工作。职位高、收入高的工作,却对你的学历、经历和能力都没有太多的要求,并且面试公司还给出十二分的热情力捧你加入。

赶紧按照上面步骤,查查公司信息是否有猫腻。

以上每一点单独看,都不足以说“绝对”。

从多个角度考虑,找到靠谱的信息来源(比如正确的官网、工商信息系统等)互相验证,能更全面地验证一个公司的“真假”,最重要的是我们每个人对安全问题保持警惕。

典型案例:


下面提出3种公司类型,它们确实有着一定的“黑”公司属性,需要提醒注意。


1、空壳公司、皮包公司

空壳公司,也叫空头公司、现成公司,本身不一定是骗子公司。它是一种已经开设的公司法人,有公司名字,但是还未有实际经营业务的公司。

它的成立可能会有这几种情况:买卖发票,避税,临时项目等。而空壳公司一般没有固定资产、没有固定经营地点及定额人员,所以是骗子寄居的天然场所,成为“假”公司的几率更高。

皮包公司,从字面上看——只有皮包的公司,两三个人,五六个章,本质就是空壳公司。

2、违规诈骗公司

从两个渠道得知违规诈骗公司:工商信息,以及主流媒体报道。现在有不少工商信息查询的app应用,查询公司裁决文书和公司关系,比较方便。同时,炒股的股民如果经常关注公司股票,也能获得一些公告信息。

3、传.销公司



“传.销是指组织者发展人员,通过对被发展人员以其直接或者间接发展的人员数量或者业绩为依据计算和给付报酬,或者要求被发展人员以交纳一定费用为条件取得加入资格等方式获得财富的违法行为。”(来自百度百科)

意味着传销有两个显著特点:交“会费”,拉“人头”。

而新型的传.销公司现在已很少限制人身自由和手机自由,用“穿金戴银”的虚假繁荣来吸引人加入。最可恶的,还有不少传媒组织借用正常经营公司的名称行骗,确实很难辨别,防不胜防。

最后奉上一句:

"我刚今年大学毕业,我这么年轻,不想太多啦!" 他/她说!

NO!!!!!! 别让自己过得太舒服,不是什么好事。找份好工作,是人生走向巅峰的开始!

宝典已给,不要入坑哦!

(后期我们再约,为您奉上如何找到一份好工作的宝典)


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,特别适用于二类问题。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转换,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,常见的输变量包括收水平、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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值