AI面试官光降教你三招搞定他_面试_算法

2024-11-21 04:18:44 计算机

社畜们的演技顶峰，大多数时候不是奉献给了各种甩锅，便是用在了应对口试官身上。

AI面试官光降教你三招搞定他_面试_算法计算机

不过，现在想要凭借“立人设”混过口试环节，可没那么随意马虎了。

自从人工智能火了之后，许多企业口试的接力棒也被交到了AI手里，让一众“面经十级”的求职之路被扼住了命运的后颈皮。

从去年开始，许多校招季的金字招牌也都纷纭在口试环节中增加了AI口试/Digital Interview。
不少招聘平台更因此智能口试系统为业务增长点，扮演起了技能传火者的角色。

而对付应聘者来说，知道自己将要面对的是AI这个不知怠倦、么得感情，还明察秋毫的“拦路虎”，恐怕不少人都会感到亚历山大。

尤其是应届生，以往还有学长学姐们的言传身教指路，可面对“AI口试官”这个新事物，市情上还真没太多有效履历可供参考。

本日就来聊聊，AI口试的稽核边界到底在哪里，以及若何“攻略”它。

AI泛滥背后，用人机构的阳谋

如果你看到心仪的企业或岗位须要先过AI这一关，不要方张，计策上唾弃、战术上重视，每每是“攻略”下AI口试官的条件条件。

之以是这么说，是由于市情上有太多借AI之名、行宣扬之实的“金主爸爸”。

个中，以最贴近大众规模市场的快消品领域为重灾区。
最先在校招等环节中打出“AI口试”招牌的，大多都是这类，比如食品饮料（适口可乐）、日化用品（宝洁、联合利华）等等。

一方面，这些企业岗位大多没有特殊的专业限定，又身披跨国500强的光环，简历筛选压力非常大；

同时，校招也是一次非常好的在年轻人中“博关注”的好机遇，很多公司都会打出“探求未来管理者”的口号，竞争极其激烈，Open Question、AI口试、游戏测评等创意型招聘办法也能有效地帮助其扩大自身地影响力，强化品牌形象。

这也决定了，其AI口试系统须要知足两个核心诉求：第一，推出的机遇是不是够快，这样才能在宣扬上“先声夺人”；第二，数据的多样性和算法的鲁棒性是不是够高，以避免因歧视、通过率等引爆应聘者的负面感情。

因此，这些品牌企业所采取的AI口试办理方案，大多是经由第三方算法公司结合市情上一些较为成熟的AI技能运用打磨而成的体验。

这意味着，AI口试系统只能在初步粗略筛选上起到一定的赞助浸染，很难从根本上决定能不能得到offer，反而能规避初面时口试官基于感性判断（如颜值、口音、毕业院校等）所带来的偏差，让更多人岗匹配的应聘者拥有机会；

而另一方面，基于深度神经网络模型的演习逻辑，以及当前NLP、人脸识别、情绪算法等的技能天花板，也让应聘者有机会针对AI系统的稽核点按图索骥、逐个击破。

下面我们不妨来逐一认识一下这些能力不同的分外口试官。

攻略难度一星：问答AI口试

这种产品每每是将NLP自然措辞理解技能与声音识别算法相结合，以问答形式来获取一些岗位匹配干系的关键信息。

***才公司En Japan就让即将毕业的大学生对着一台只会发问的手机，进行了长达一个小时、一问一答的口试，包含126个问题。
眼见求职者到末了已经被虐的无语凝噎了……

此类“口试官”一是借助声音算法，统计语音、语调等，对应聘者的反应速率、生理感情等进行剖析；其余借助NLP算法，对回答进行关键词和语义剖析，结合与企业业务和岗位需求的干系问题，比如快消品必问的“宝洁八大问”及其变种，进行匹配度的初始判断。

面对这些仅凭声音与措辞特色来选人的口试官，由于其参数都是人为设定的，预先剔除了一些隐含的感性偏好，因此在判断上也会相对公道，攻略起来也能对症下药。

首先我们知道，这些口试软件大多是提前设置好问题和答案的标准问题。
比如前面提到的En Japan测试软件，便是网络了往期15年的口试问答演习而成，紧张涉及了基本信息、事情技能、性情特色等。

与人类口试官有时还会聊聊家常缓和气氛，或是提出刁钻问题施加压力平分歧，AI口试系统每每只会一板一眼地交互和提问，只要在参加口试前多做作业，理解用人机构的企业文化、用人理念，是快节奏、重创意还是环球化等，合理调度和并故意识演习自己的语音，就能够规避许多意外状况的发生。

同时，就和高考前老师反复提醒“字写得俊秀能多得印象分”一样，在回答AI问题时最好也投其所好，只管即便利用一些符合机器逻辑来组织措辞。

由于AI紧张是基于语音实时转移、关键词提取匹配、语义理解来判断求职者是否和岗位描述想匹配。
因此，搞清楚一些必要的硬指标hard skill，并有针对性地在陈述中适当点到一些关键词，比如领导力、国家级项目、转化率、团队意识等等，更有助于AI的匹配和筛选。

只要按图索骥，大概会以为AI比现场面试更easy呢。

攻略难度二星：***AI口试

如果你看中的企业实力更强、或者更懂技能，那么正面撞上***AI这样的进阶版口试官，概率也就更大了。

简而言之，***AI口试便是在智能问答的根本上，AI还会实时剖析应聘者的面部表情、肌肉动作等，来判断应聘者的答案真伪、性情方向，多维度稽核候选人是否靠近企业的空想人选。

听完不少同学的心恐怕凉了半截，岂不是连翻白眼、东张西望之类的表情措辞也有可能“出卖”自己了，现在去看点《lie to me》（微表情生理学为主题的美剧）之类的还能抢救一下吗？

想要攻略这样懂得察言观色的口试官，除了必备的网络检讨、仪容仪表（见人类口试官也是要把稳到吧喂），恐怕还得从技能认知上打场有准备之仗。

可以放心的是，利用AI实现面部表情的情绪识别，在算法上还不具备充分的科学依据，纵然是微软、谷歌、IBM这样的AI巨擘，其情绪识别算法也并不严谨，运用到招聘场景中很可能产生严重误导。

因此，求职软件监测感情过滤求职者的做法也被视为是不恰当的。
比如偶尔的皱眉并不即是“愤怒”感情，也不虞味着口试者一定具备难以互助等特质。
***口试更多发挥浸染的地方，实在是识别那些表现最好的人。

以高盛、摩根大通、毕马威、联合利华、欧莱雅等大型集团所采取的HireVue或Sonru为例，其事理便是通过对15000个特色的识别，包括选择的措辞、利用的语汇、眼神表现、声音大小等等，再将这些特质综合起来，根据以往“成功”候选人的特色数据库，判断一个人的反应、情绪和认知能力等。
末了借由排名算法，让一定比例的最精良候选人进入下一轮。

据理解，目前希尔顿集团已经利用其算法口试了43000多个职位，在环球范围内，HireVue系统每个季度都供应100万次口试和超过15万次任命前评估。

而正如其技能卖力人所说，“人类措辞、肢体措辞和表达的极度繁芜性，须要对算法偏见和潜在有害影响非常非常小心”，如果客户在一些题目中把90%的求职者都筛掉了，那就解释“稽核点的范围过小”，并会对此作出改变。

理解了这个***AI口试的基本原则之后，会创造并不须要对AI小心翼翼、锱铢必较。
我们固然可以找到一些投算法所好的小tips，但更建议大家照常发挥，由于每一点习气都可能影响你未来事情的愉悦感。

比如只有10%-30%的分数权重是由面部表情决定的，其他大部分则取决于口试者的言语表现。
在语汇中，多利用一些符合目标企业偏好的特色词。
求职者喜好说被动词还是主动词，常用“我”还是“我们”，是否频繁利用技能性词汇等，会影响系统对匹配度的评估。

再比如声音的腔调，如果有的人说话真的很慢，可能不适宜从事电话咨询之类的事情，而如果太快用户也来不及挺懂。
利用同理心找到心仪岗位最适宜的状态，或许“觉得”比数据更靠谱。

攻略难度三星：会读心的AI

听到这里是不是已经感想熏染到社畜的悲惨了？先别急着悲哀，如果你“不幸”口试的是读取你的社交网络的AI面世系统，那你只能在算法之下“裸奔”一圈之后，去买个***安慰一下自己了。

在这一关，AI每每会根据一些繁芜数据来剖析求职者的日常行为，进而推导出其与岗位的匹配度。

就在前不久，加州初创公司Predictim就利用NLP技能和打算机视觉技能，对保姆岗位应聘者的Facebook、Instagram和Twitter历史进行扫描，进而预测她们是否可能陵暴或骚扰他人，是否可能对儿童态度恶劣等等。

当然，这样的口试官很快就被业界联合抵制了。

Facebook认为该公司违反了一项禁止开拓职员利用这些信息审查求职者的禁令，因此大大限定了该公司在脸书和Instagram上获取用户数据的路子；

Twitter也中断了Predictim对其API的访问，情由是禁止其将Twitter数据用于监控目的；