如果你是HM，在有几千份application的情况下怎么filter？

比方说一个position open了之后，有几千个applicant，中间简历看起来很好的不少，但是interview后发现写得好的简历和candidate水平不是强相关。 提问，怎样找到一个好的candidate？

这不是HR该做的事吗？

pix0: 发现写得好的简历和candidate水平 看leetcode刷题数？

pix0: 中间简历看起来很好的不少 HR能做的只有filter简历和setup initial conversation吧

Startrek: leetcode刷题数 这个得反着看

不考leetcode的情况？考leetcode一小时三道hard oa再来一个onsite不就行了

那也该筛到一两百才对吧

丢给AI筛选

正常的是筛简历筛到100-200份然后HM面十几个到几十个，不过问题是这些更多的是behavior的signal而不是competence的signal

HM不该有一堆内推的候选人吗

把各种likedin style用词的都砍了

选一半扔到垃圾桶里，运气不好的，先pass掉

first of all, 排除所有叫Patel, Rajesh, Singh的

h-index低于5的直接发拒信，引用低于200的直接发拒信。

用last name filter种族 然后用first name filter性别 再用linkedin profile pic filter颜值 基本剩不了几个了

排除法： 1，简历太长的 2，名字太长的 3，男的 4，老换工作的 5，over qualify的

先Mark下，晚点回来看求职如何苟到一面

pix0: 正常的是筛简历筛到100-200份然后HM面十几个到几十个 那HM能累死… 现在这个市场HM最多面五个

怎么，你的活还很高大上吗？ 别人做不来还是怎么？

那就想多了，第一轮HM面能就出几个candidate都没过咋办

我们都是HR筛简历 先聊完 ok的才给HM

for application in applications: reject(application, final_decision=True)

说个肯定被喷的，按照面试经验来说我知道的只有学历强相关。 当然学历好的未必就好，但是学历差的出问题概率大很多。

AI 評分

random sample 你一顿操作并不能保证更好

无解，僧多粥少。未来可能会向东大学习，看面相先筛选一遍。

Zig: 只有学历强相关 工作几年了还有人看学历？

我就是说一个面试时候看到的 signal。 本来我也看是不是大厂的，结果后来发现其实和面试结果好不好也不强相关。

名校本 名校博 名校硕士 起码本科top30以上，一路卡 国内卡23所985 印度人直接淘汰 有的螺丝活学一天就会了

先看refer的吧，再看普通的pool里的，按照job description筛一遍，其实match的应该也不多

先随机看10份简历，有合格的candidate, 后面全都不用看了，如果没有就再看10份…

need good karma to work in tech

现在不会出这个问题，池子里大鱼多的是

是的，perf综合来看只跟学历强相关。但这个学历也是有水分的-比如，stanford，MIT，IIT以及清华的一定错不了 而Upenn，Brown，某中国top two的水平方差极大，甚至不如招个Umich或者上交的

这个好 不容易作假

匿名用户: top two的水平方差极大 /u/pku /u/ukp

支持这个观点 尤其是工科强校绩点又高的 如果收入差不多 但并不愿意和这些人在一个组里面工作

让我手底下靠谱的人推荐啊或者问朋友有没有推荐。要不然就等 HR 推荐

得先想清楚要招什么样的人

随机扔掉一半，我们不要不lucky的人