如何让招聘变得妙趣横生?

技术驱动的招聘改革:打造有趣体验与创新文化
本文探讨了技术如何改变招聘过程,提出通过让职位描述更有趣、创建职业品牌平台、利用社交媒体强化员工推荐,以及优化新员工培训来提升招聘的效率和员工满意度。作者强调了技术在消除传统招聘中的艺术性和摩擦,以及在组织高效增长中的关键作用。

为什么不是每个人都觉得招聘很有趣?

技术将流动的关系转化为交易,这就是他们所说的减少摩擦的意思。“技术的全部意义在于去除艺术性,代之以程序。”

如果你环顾今天的组织,你会看到技术浪潮创造的生产力贫民窟。如果你让技术人员完全掌控一切,你最终会相信一切都可以加、减、乘、减、报告、评估、改进等等。把灵魂(和它所有的摩擦)从等式中剔除是你获得那些戏剧性的生产力提高的方式。

你如何衡量快乐?如何实现自动化?你真的认为调查问卷能帮助衡量乐趣吗?

在软件中构建规则组织是很容易的。虽然这些规则确保了一致性,但它们却是创新的敌人。这就是“招聘的创新在哪里?”这个问题的答案。

它已经被科技淘汰了。

就目前而言,招聘通常是一个孤立的活动,与组织的其他部分完全分离。它按照自己神秘的内部规则和措施运行,对过路人没有什么兴趣。即使员工参与其中,他们也只是被当作资源,被自己的关系网榨取,被嵌入到一个他们无法控制的招聘过程中。

这听起来像是组织高效增长的秘诀吗?

如果我们使用技术将组织的其他部分包括在这个过程中呢?(这是少数几个游戏化可行的领域之一。)

以下是需要关注的关键领域,涉及到科技的应用,以创造一个更生动、更有趣的体验:

让职位描述变得有趣

你有没有读过比这更无聊、更不可能描述实际工作的文章?如果每个部门都负责确保职位描述与工作相匹配,并描述一个适合工作的组织,会怎么样?留存开始于这个经常被忽视的工具。排行榜、参与徽章和现金奖励将产生深远的影响。

给每个人一个通往职业品牌的通道

最能代表公司的人是在公司工作的人。就业品牌是一种通常不受管理的24×7操作。通过不断地让他们参与到正确的对话中,并定期与他们闲聊,为他们创造真正的成功机会。帮助他们知道该说什么(当然这也需要你自己知道)。

社交媒体

社会技术可以成倍地扩大品牌/就业品牌。

要做到这一点,就要对成功的人大加赞扬,而忽略失败的人。每一份工作都应该有一组twitter、facebook帖子和博客概述的样本,这样员工就有办法获得认可的吸引力。

真正的推荐

员工可以是扩大公司范围的内容放大器,而不是网络提供者,真正的推荐是由口碑项目驱动的

新员工培训

这是留存过程中的一个额外的关键部分,通常应该被视为招聘过程的一部分。如果团队以新员工的“工作时间”为衡量标准,并共同承担切实的责任,让新员工尽快投入工作,那么入职就会成为一项愉快的团队运动。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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