什么样的招聘产能更长久?

2023年的尾声将近,HR的年度重头戏三部曲“年后离职高峰、大量招聘、入职员工留存”也要在不久陆续地拉开帷幕。到底什么样的招聘能够减免这三部曲带来的冲击呢?

一、避免招聘中的各种误区

01.HR不要做JD的搬运工

HR做JD搬运工的现象常见的两种:第一种向部门开口直接“拿来主义”;第二种便是求职网站,搜索相似职位的JD,拼凑一番。“抖音老板张一鸣炮轰自己HR”事件就是最典型例子。“HR写的JD,老板张一鸣自己都没资格进入公司任职”,真是既讽刺,又质疑了HR的专业性。

专业的HR必须亲自了解用人部门的真实需求,通过和该岗位人员或部门负责人的行为事件访谈、观察、记录等方式,清楚定位候选人画像,建立岗位胜任力模型。HR如果没有业务知识,就要在工作中主动积极学习。

02.HR是否善于发现可造之才

HR的工作不是简单的按关键字机械式地进行操作。近年各公司面试中新现象,看关键字“211”、“985”、“全日制”等成为择优标准。“DDI目标选才”方法论共有4种目标:知识目标、经验目标、能力目标、个性特征。而按照目前企业HR的简历初筛,知识目标环节过多。人员尤其是80后, 第一轮“全日制”、“第一学历”、“211” 、“985”等条件淘汰,淘汰的同时其他目标的匹配度几乎是没人去仔细看的。用关键字来选拔的方式过于片面,也许适合的候选人早就被淘汰出去了。

那这种情况要怎么进行改善甚至避免呢?可以采用AI+招聘,使用人工智能筛选功能。这里拿大易智能招聘系统举例,它可以通过智能筛选识别出不适合特定职位的个性或行为模式。然后,招聘人员可以在筛选过程中利用这些洞察力来缩小候选人的范围,并将重点放在潜力更大的候选人身上。这样既减轻了HR的工作难度,又使得优秀人才不外流。

03.入职不是招聘的结束,留人才是

HR背负着本部门指标及业务部门的双重压力,往往希望快速招聘到岗,但是入职不是招聘的结束。

入职后候选人能否在公司适应岗位、顺利度过试用期,是HR需要关心的事情。如果员工入职不到一个月就自动离职了,就是增加企业人力成本的无效招聘,HR及用人部门都有一定责任。建议候选人入职后招聘HR定期对候选人进行访谈,了解其适应的情况,有何工作或生活上的困难,及时反馈相关人员,帮助沟通协调解决问题,帮助候选人更好的适应工作融入公司。

HR为留住候选人做了一系列的人为方面的努力,可能结果并不会事半功倍。这个时候可以采取AI的潜在功能。这里依旧拿大易智能招聘系统举例:使用大易智能人才评估工具来衡量候选人的能力和个性特征,为评估候选人提供了一种更全面、更高效的方式。这些工具生成的数据经人工智能算法分析后,可以提供关于候选人优缺点和个性特征的深度报告。这一做法,不仅为企业节省时间和资源,还让候选人以具有参与性和互动性的方式展示自己的能力,从而为候选人提供更好的体验,在一定程度上避免了候选人在试用期的离职。

二、如何挖掘符合特定岗位的人才?

01提早建立人才库

市场上越重要的岗位招聘周期越长,招聘早已不是等到出现空缺的岗位才开始启动。HR应根据公司发展状况,早日启动人才库的建设并保证一定的人才库“蓄水率”。“蓄水率”存在的意义是,保证核心岗位、需求量最大的岗位在组织之外有一些可以直接发offer的简历做储备。当有了蓄水率之后,有用人需求可迅速响应不用再重新启动招聘走流程。这样能缩短招聘时间,防止被人才空缺问题延缓企业发展的速度。

当然,这也可以借助人工智能的帮助加以自动化完成。大易早早的就发现了这一问题,作为早一批的实践者建立了企业人才库,用来打造「人才活水池」。通过人才库分类管理、自定义激活潜在人选来实现资源的沉淀,最终实现人才库精准运营。

02双推组合出击

做好招聘,最重要的是要做好运营,要吸引候选人的注意目光,即加大企业某个岗位的曝光度,也就是出现在大众视野的频率。我们可以采取“内推+外推”组合的方式,内外联动,加以实现。

企业内推是人才招聘的重要一环,通过内部员工的推荐,可以快速找到高素质、高适配度的候选人,同时也可以增强员工归属感和企业文化的凝聚力。此时引入内推工具就成为了一个不错的选择。人人荐小程序是一个专门用于企业内推的工具,其功能强大,使用方便,可以有效地解决企业内推过程中遇到的问题,提升企业内推的效果。首先,人人荐小程序可以帮助企业快速推出内推职位;其次,人人荐小程序可以激发员工内推积极性;最终,人人荐小程序可以提升企业内推效果。

企业外推可以为企业带来不同的价值观和新观点、新思路、新方法,汇入新的活水源泉;外聘人才可以在无形当中给组织原有员工施加压力,形成危机意识,激发斗志和潜能;外推的余地很大,能招聘到许多优秀人才,尤其是一些稀缺的复合型人才,这样还可以节省大量内部培养和培训的费用。在此基础上,企业外推还是一种很有效的信息交流方式,企业可以借此树立积极进取、锐意改革的良好形象。

总之,招聘并非一朝一夕,而是朝朝夕夕。它需要HR的努力,AI的协助等等一系列资源的叠加。但是,值得高兴地是,招聘行业正在拥抱AI向愈来愈好地方向转变。

<think>我们被要求回答:为特定作物和区域选择合适的产能模拟模型的方法 根据之前的上下文,我们知道一些常见的模型(如DSSAT, APSIM, AquaCrop, WOFOST, CropSyst, GLAM等),但现在需要具体的方法论。 因此,我们需要搜索如何根据作物和区域的具体情况选择合适的模型。 搜索词:为特定作物和区域选择合适的作物产能模拟模型的方法 或者:如何选择作物模型 特定作物 区域 可能的搜索点: - 考虑因素:作物类型、区域气候、土壤条件、数据可用性、研究目的等 - 模型本身的特点:支持的作物、空间尺度、时间尺度、输入数据要求等 根据搜索,我们可以整合以下步骤: 1. 明确研究目的:是产量预测、气候变化影响评估、水资源管理还是其他?不同模型有不同侧重。 2. 确定作物类型:检查模型是否支持该作物。例如DSSAT支持多种作物,而AquaCrop则专注于水分响应。 3. 考虑区域特征:包括气候条件(如干旱地区需选择对水分胁迫响应好的模型,如AquaCrop)、土壤类型、地形等。 4. 评估数据可用性:模型需要的气象、土壤、作物管理参数等数据是否可得?复杂模型(如APSIM)需要较多参数,而AquaCrop相对简化。 5. 模型的校准和验证要求:有些模型需要本地化校准,需考虑是否有历史数据可用于校准。 6. 计算资源和时间限制:大区域复杂模型可能需要较多计算资源,简单模型则快。 7. 参考已有研究:查看同区域同作物的研究使用了什么模型,效果如何。 根据搜索结果,可能还会提到一些决策树或流程图来辅助选择。 注意:我们不需要在答案末尾集中引用,而是将参考信息融入每个步骤中。 我们将按照要求,将答案组织为多个方法或步骤,每个步骤间换行。 最后,生成相关问题。 假设搜索整合后的答案: </think>为特定作物和区域选择合适的作物产能模拟模型,需要通过系统性评估以下关键因素,确保模型与研究目标、环境条件和资源约束相匹配: **1. 明确研究目标与精度需求** - 产量预测需侧重模型的气候响应能力(如DSSAT、APSIM) - 水资源管理优先选择水分胁迫响应模型(如AquaCrop) - 大区域评估适用简化参数的宏观模型(如GLAM) - 管理策略优化需支持轮作/灌溉模块的模型(如CropSyst) **2. 验证模型作物兼容性** - 核查模型官方作物库:DSSAT支持30+作物,WOFOST覆盖主粮作物 - 特殊作物(如多年生经济作物)需确认模块可用性 - 杂交品种需评估遗传参数导入功能 **3. 评估区域环境适配性** - 干旱区:强制选择水分胁迫响应模型(AquaCrop) - 冷凉气候:验证积温算法与霜冻模拟逻辑 - 复杂地形:需支持DEM数据输入的模型(如APSIM-Soil) - 土壤异质性:要求分层土壤剖面建模能力(DSSAT需soil.sol文件) **4. 数据可用性诊断** ```text 必需数据集: • 气象:日值温度/降水/辐射 ≥ 3年 • 土壤:物理/化学属性剖面数据 • 田间管理:播种/灌溉/施肥记录 ``` - 高数据缺失区域选择参数简化模型(AquaCrop仅需20个核心参数) - 遥感数据融合优先WOFOST或GLAM **5. 资源可行性分析** - 计算资源:GLAM适合大区域低配置运行 - 时间成本:AquaCrop校准周期约2周,APSIM需1-2月 - 学习曲线:DSSAT提供GUI界面,CropSyst有开源社区支持 **6. 参考本地化案例** - 检索目标区域已发表的模型验证研究 - 利用FAO模型数据库(https://data.apps.fao.org/crop-model-map) - 联系区域农业试验站获取校准参数集 典型案例选择路径: 小麦种植区的水分优化研究 → 选择AquaCrop(水分模块优势); 气候变化下的玉米产量预测 → 采用DSSAT(气候情景耦合功能); 省级水稻产能评估 → 适用WOFOST(遥感数据同化能力)。
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