业界 | 来吧,迎接AI面试官的暴击!

百家 作者:大数据文摘 2018-03-15 06:46:12

大数据文摘作品

编译:Zoe Zuo、王梦泽、钱天培


深患面试恐惧症?一见到面试官就直哆嗦?


怎么办?完蛋啦!


比面试官更可怕的生物已经诞生了,TA就是AI面试官!


近日,一个名为HireVue的AI面试平台公司逐渐浮出水面。


HireVue借助AI来分析应聘者在视频面试中的措辞、语调和面部活动。


目前,HireVue已筹资9500万美元,并与联合利华(Unilever)和高盛(Goldman Sachs)等公司合作——这似乎昭示着,用人工智能来筛选应聘者会成为人才招聘的未来走向。


马克•纽曼(Mark Newman)在2004年创立了HireVue这个视频面试平台。应聘者录制面试视频并将其上传至平台数据库,这样招聘者在比较应聘者们的表现时会很方便,同时也节省了时间。


四年前,HireVue融合AI技术,进入了发展的新阶段。


HireVue结合了专利语音识别软件以及获得许可的面部识别软件,并协同排名算法,确定哪些候选人最接近理想人选。通过分析当前担任某一职务的最优秀的员工,可以收集到有关他们肢体语言、语调与关键词的数据,由此总结出一些特质,再将这些特质综合起来,就知道什么是理想的候选人了。


排名算法会让表现好的候选人脱颖而出,招聘者就可以着重了解这些候选人的答案,并确定谁可以进入下一轮,通常是面对面的面试。


说了这么多,这个AI面试官到底长啥样咧?


文摘菌找到了一位歪果仁小哥身先士卒写的面试日记,一起来看看!


面试过程


Hello,我就是文摘菌说的歪果仁小哥哥。下面是我的面试日记。


应聘者可以使用带有摄像头的电脑、手机或平板来进行面试。我在iPhone 7 Plus上下载了HireVue的应用,这款手机屏幕比较大也很清晰。



我进入了一间空的会议室,把我的手机架在了水杯上。



应用界面非常直观,我被告知面试共有11题,用时(至少)25分钟。



在视频录制时,HireVue的员工提了一个这样的问题,“如何描述你在上一团队中所扮演的角色?”

问题1:你好,我是Kayla。我们团队的员工都有不同的背景和经验。请做个自我介绍。上一份工作是什么类型的?你有什么兴趣和爱好?


由上所见,视频的分辨率较低,HireVue的首席技术官Loren Larsen告诉我,他们是故意这样设置的,因此应聘者可以仅关注题目本身。


其他的公司会选择录制清晰度较高的视频,这些都是可以依据自己公司的品牌和需求来进行定制。


看到我的脸出现在屏幕上的瞬间,我感到非常不舒服。



我有30秒的时间来准备,然后再用几分钟来做出回答。但最重要的是,我和所有的HireVue使用者一样,回答的次数不受限制。


由于回答次数不受限,你可以在转到下一个问题之前回顾你的答案,并决定是否要重新作答。


我充分的利用了这一特点,于是很快的将25分钟的面试延长到45分钟。Larsen告诉我,他们对回答问题的次数,分有限制和无限制做了试验,发现大多数的人会选择无限制。


招聘者没有将面试形式局限在纯视频上。我的面试过程中有一道文字题,需要给焦虑的客户就产品问题回复邮件。

我需要给出答案并用最清晰可靠的方式将其表达出来。


隔天我与HireVue的员工Larson会面,并一起讨论了我的面试结果。



我的“洞察力得分”是65%,排名第二。这意味着根据这个软件,我拥有完美客服代表65%的品质。


Larson向我展示了招聘者在分析我的答案时的界面。



软件评测


软件的初衷是,AI可以帮助优秀的应聘者脱颖而出,招聘者就可以重点关注这些候选人。


Larsen表示,他理解当人们第一次听到HireVue时可能会觉得它很可怕或有具有侵略性,但其实对人类来说,它是一种能让工作更有效率的工具。他说“制作这个软件不是为了替代招聘人员”。


在我看来,这项技术非常实用,尤其是当招聘人员需要面对数百个工作申请时。


然而HireVue的优势同时也是它潜在的弱点,AI面试官的评判标准取决于HR提供的数据。这样一来,HR在过去犯得错误也会随之进入到AI面试官的决策过程中。


Larsen表示,他和他的团队将致力于减少人类在这个过程中的参与,将他们的AI评估朝着这样一个可能存在也可能不存在的理想情况进行完善。


理想情况下,当候选人上传了自己的面试视频后,算法就能很自信地直接给出面试结果。


录还是不录,全在AI的一念之间。


原文链接:

http://www.businessinsider.com/hirevue-ai-powered-job-interview-platform-2017-8


【今日机器学习概念】

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数据科学实训营第5期

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作为一枚对数据分析的理解仅限于Excel的小白,曾经一直认为通过写代码来分析数据是件无比高大上的事。可是,在数据科学实训营居然就实现了!


手把手的教学方式,助教和同学们热烈的交流讨论,让我慢慢地觉得一行行代码如此亲切。而当把自己头脑中的构思通过代码实现,看到结果的那一刻,真是无比激动!


经过Kaggle、天池的案例的历练,对这些数据比赛也开始兴趣盎然,有没有小伙伴有兴趣一起去玩一玩的?


作为第5期的北美地区助教,寄语各位学员:前方高能,请准备好足够的时间,如果你能按时提交作业,结业时一定脱胎换骨。


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