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原來這份簡歷是AI幫忙做的?!

人工智能
秋招輕輕地走了,但是對于想要找一份靠譜實習的大學生們來說,一切都還沒有停止。

 秋招輕輕地走了,但是對于想要找一份靠譜實習的大學生們來說,一切都還沒有停止。

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想要找到一份好的實習經(jīng)歷,好的簡歷必不可少。

但是,一想到制作簡歷就“一個頭兩個大”,要是有什么方法可以自動生成簡歷就好了。

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現(xiàn)在,文摘菌給大家?guī)砹艘粋€好消息,同樣受到制作簡歷的困擾,Reddit上的一個網(wǎng)友用深度學習就真的制作了這么一個簡歷生成器,使用者不僅可以用JSON編寫自己的簡歷,還可以公開托管。

夠了,聽上去已經(jīng)值得無數(shù)次心動了,不少網(wǎng)友也在帖子下方留言表示,“太棒了,感謝你”。

 

用AI生成了一份完全虛假的簡歷

制作簡歷前,你首先需要知道,一份標準的簡歷應該長什么樣:

 

  1. {  "basics": {    "name""John Doe",    "label""Programmer",    "picture""",    "email""john@gmail.com",    "phone""(912) 555-4321",    "website""http://johndoe.com",    "summary""A summary of John Doe..."

然后,你就可以利用數(shù)千份已有的簡歷數(shù)據(jù),建立起針對每個屬性部分的模型。

一些需要著重關注的部分已經(jīng)在GitHub上開源了:https://github.com/jsonresume/jsonresume-fake/tree/master/models

準備好了之后,我們就可以試試看最終的生成效果了。

比如,你看看這份簡歷,這位名叫Brin Coordsen的應聘者是一名軟件工程師,他能夠自動化地運用工具,希望可以把專業(yè)和不同項目風格結合起來。

在工作經(jīng)歷上,Coordsen也是經(jīng)驗豐富,他先后在幾家互聯(lián)網(wǎng)公司工作過,也都擔任了項目負責人等要職。

甚至還有兩封來自前同事的推薦信,可以說完全可以做到以假亂真的地步了。

不過,仔細看會發(fā)現(xiàn),這份簡歷存在著不少語法錯誤和拼寫錯誤,看來AI捏造假簡歷的本事還有待提高啊。

整個項目在GitHub上也已經(jīng)開源了,有興趣的同學歡迎圍觀:https://github.com/jsonresume/jsonresume-fake

 

除了自動生成簡歷,有人還做了一個自動投簡歷的程序

當然,只是自動生成簡歷還是不夠的,投遞簡歷也是十分費時費力的,要是AI也能夠把這項工作包攬下來就好了。

還別說,文摘菌發(fā)現(xiàn),真的只有想不到,沒有別人沒做過的。這不,medium上的一位博主Robert Coombs還真就做了這件事,而且他還發(fā)現(xiàn)了一些小秘密。

Coombs寫了一個魯布·戈德堡式的精巧爬蟲程序、電子表格和腳本來把求職過程自動化,該程序第一次啟動時,僅用了去街對面買咖啡的時間,就幫助他申請了1300份中西部的工作。

后續(xù),經(jīng)過數(shù)次迭代和解決了一些尷尬的小問題之后,該程序的5.0版本在三個月內幫助申請了538份工作。

不過,在他追蹤了自己的求職信、簡歷或者領英檔案被瀏覽的次數(shù),以及電子郵件的回復后發(fā)現(xiàn),用機器人申請工作這招似乎并不管用。

據(jù)Coombs本人表示,他所做的不只是把同樣的內容發(fā)送到給職位郵箱上,他還測試了不同的郵件標題、不同版本的簡歷和求職信。但是結果是,盡管回復會有些許不同,但是差距不大,真人閱讀郵件時看起來沒什么不同。

為此,他還專門做了一項A/B測試,把一封正常的求職信和第二句中承認了是由機器人發(fā)送的郵件進行了對比:

你以為不同的求職信會得到截然不同的回復嗎?但是,事實證明,并不是這樣的。

對于求職者來說,想要在眾多簡歷中脫穎而出才是最重要的,但是,這個結論似乎有些令人沮喪,因為沒有人會來認真閱讀這些求職信,哪怕是像求職者追蹤系統(tǒng)這樣的機器人。

在Agile.Careers工作的斯科特·烏里格表示:“大約80%的職位從來沒公布過,而對于更高級別的職位,這個比例可能達到90%。”被公布的職位競爭非常激烈,但是求職者追蹤系統(tǒng)在挑選出最好的候選人方面卻做得很差,不過,我們也不能忽略最重要的事實,那就是很多職位都沒有被公布過。

換句話說,你提交的申請比一般求職者多兩倍、三倍或是十倍,數(shù)量其實不重要,數(shù)量對你的幫助微乎其微,因為影響因素超出了你(或你的機器人)的控制范圍。

不過,也不要灰心喪氣,Coombs就從機械地申請上千份工作中學到了三個教訓:

 

  • 關鍵不在于你怎樣申請,而在于你認識的推薦人;
  • 公司試圖以最小的風險來填補一個職位,而不是尋找打破常規(guī)的人;
  • 你申請了多少工作與你是否會被考慮沒有關系,你沒有機會申請的工作也不會考慮到你。

于是,Coombs決定放棄傳統(tǒng)的求職方式,不管是手動申請還是用機器人。

此前他在一家非盈利組織工作,現(xiàn)在,他這部分的工作時間縮減為每周三天,其他時間他決定用來去結實更多有趣的人。當然,他也希望其中會有人帶走他的簡歷,并放到一堆簡歷的最上面。

文摘菌在這里也不是想要打擊大家的求職積極性,也絕非鼓吹大家可以效仿,只是,在這個過程中,還是要找到自己的節(jié)奏,工作不是萬能的,心態(tài)和身體更重要。

【本文是51CTO專欄機構大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文,微信公眾號“大數(shù)據(jù)文摘( id: BigDataDigest)”】

     大數(shù)據(jù)文摘二維碼

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責任編輯:華軒 來源: 51CTO專欄
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