人力的工作经历_ats简历人力资源工作经历匹配

1.核心人才的吸引与留用属于人力哪个模块？

2.企业招聘管理系统有哪些？求推荐

3.企业如何提升招聘效率？

4.HR SaaS系统哪个好？北森、金柚网、薪人薪事哪个好？

5.选购招聘管理系统软件，需要考虑什么？

“大数据”时代下的企业招聘

在原有的人才数据库的基础上，导入以社交媒体为代表的“大数据”将使H R （人力部门）做聘用决策时更客观。

数据，对于企业的H R 来说并不陌生，从最开始通过招聘搜集员工信息，到能力测评，以及年度、季度的绩效考评，日积月累的数据不可谓不大，但是真正将这些数据整理分析，提供给人才管理者做决策的企业却并不多见。然而，不管你用不用，这些数据还在增大，而且，随着新技术的出现和普及，移动设备和社交媒体也加入到企业招聘的渠道中。如何充分利用这些数据以便更有效地支持人力管理工作？目前企业利用人才数据的现状如何？人才“大数据”应用的前景是怎样的？针对这些问题，德勤华永会计师事务所中国区人力部招聘总监王文佶和SHL 中国区总经理付权分别从企业实践和调研分析的角度阐述了各自的看法。

从“小数据”说起

世界经理人：SHL发布的《2013 年全球评测趋势报告》显示，企业在利用人才‘大数据’方面还处于起步阶段。这里提到的‘大数据’概念跟以前企业在招聘中运用的人才数据有何不同？

王文佶：其实数据一直存在，HR招聘过程本身就涉及很多数据，从应聘者的简历、笔试到面试都包含很多评分（rating）。但相比较现在所说的大数据，我们把这些称为小数据。所谓小数据就是按照某个业务流程目标，预先设定一些甄选标准，通过抽样的方法来判断整个流程是否符合你的需要，通过数据来研究。

德勤也有人才分析数据，但基本都是基于怎样利用好现有的小数据，就是把原来从不同部门或不同领域集来的本身结构化的数据，录入数据仓库（ Data Warehouse），并进行数据挖掘（ Data Mining）。比如，德勤有一个候选人跟进系统—ATS （Applicant Tracking System），只要应聘者投递简历，他的信息就会进入德勤的全球人才库，现在约有30 0 万人的信息。这个数据库可以在德勤的各个跨国公司之间共享。德勤中国可以利用这个数据库寻找美国德勤吸引来的人。这是一个巨大的人才数据库或者候选人数据库，我们可以经常进行数据挖掘。

另外，德勤也在用SH L 专门的工具叫做人才数据与结构分析（Talent Analytics），它从数据的体量上来讲更大。比如，SHL能对所有应聘财务的学生，在全球范围做各种比对和分析，从而分析出一种趋势，我们将这种趋势称之为对标。当一家企业想确定今年招收员工的整体质量时，SHL 的数据可以帮我们横向地跟全世界、亚洲或者其他竞争公司的情况做比较。

但是，我认为真正的大数据是研究非结构化数据，而非通过某一个特定目标、一个已经设定的标准去集。当大数据来临，产生的最主要的区别在于：大数据可以通过某种机器的手段，更多地集候选人非结构化的、自然的、在社交媒体和网络上的信息，来辅佐目前已有的结构化数据，并帮助进行判断。如果能做到这些，那么招聘决策就会更加准确。

付权：以前的数据来源于调查研究。如美联社的薪酬数据来源于针对不同企业的HR所做的调研报告，内容可能包括今年不同岗位的薪酬涨幅如何，然后通过某个公司进行有效的数据处理后，便得出这个行业的薪酬基准（ Bench mark）。但现在的数据来源于每个人与整个数据集机构直接的互动。比如LinkedIn就是这样的数据集机构，上面的数据是使用者作为个体自发提供的，而LinkedIn 同时也有社交媒体（Social Media） 的概念，所以它的数据是准确可信的。LinkedIn不仅仅是一个社交媒体，也是建立企业人才库（Talent Pool） 的有效工具。

无论是大数据还是过去的小数据，它们的功能是一致的，就是对业绩进行有效预测（ Predict Performance）。举例来说，一个应聘者加入新公司，就需要接受测试，因为公司并不了解他。这就需要一个信效度较高的测试来判断该应聘者是否符合这个企业的文化和业绩目标，以及能否跟同事友好相处，互相促进。测试的种类非常多，但所有目的都是为了预测业绩。世界经理人：所谓小数据的分析是怎样运用到招聘和人才决策中去的？

王文佶：从校招和社招两个角度来说。在校招方面，我们不是针对个人，而主要是针对整体进行分析。比如根据现在业务的需要，可能分析得出不一定非要招财务背景的学生做审计。通过小数据分析，我们发现财经类和非财经类的同学在考CPA 的通过率方面没有差别，甚至非财务类的学生第一第二年的通过率更高。这个现象很奇怪，于是我们就找到培训部门一起研究这些数据，并分析出很多可能原因。

这也是小数据的局限，因为通过分析产生一个结论，这种结论不能严密地解答疑问，会产生很多可能性。比如可能非财务类的学生由于不懂，所以同样的课程花了更多精力，上进心和压力感都更强，因此他们的考试通过率更高；还可能是因为财经类的学生进来就能用，所以更多时候被派到项目上去，反而没时间预习功课。业务经理不愿意用非财经类新人，因为他们不能立刻上手，所以他们有更多的时间去复习。经过分析，这些情况都有可能，但无法得出确定的结论，但至少我们知道，招聘时不一定非要招审计和财经类的学生，这就是一个小数据的例子。

在社招方面，德勤目前更多是在人才吸引、渠道分布和广告有效性上做分析。对所有参加社招的人员，我们都会追踪其消息来源，是通过自投简历、猎头邀请，还是朋友推荐过来应聘的。就目前来说，德勤社招最得力的渠道是员工推荐，占整个最终招聘量的45%.于是，四五年前，我们把员工推荐的项目政策重新进行了改革，以提高大家的积极性。比如员工推荐的奖励金额从原来的半年后付一半、一年后付全额，改为了把人介绍过来就付一半、三个月后付全额。这样员工有很大积极性。

世界经理人：目前，企业HR对人才数据管理系统的重视程度偏低，或者说利用得不太好，是什么原因？王文佶：一个主要的原因可能是数据收集所需要的投入超出了数据分析所带来的实际收益，即投入产出不成比。比如德勤用过的人才招聘管理系统Taleo，它的一个功能是可以对所有筛选过的简历贴上各种标签，比如此人这个职位好像不合适，但也许他将来能适合其他职位，于是可以做一个标记，下次找的时候就可以调出来。但是从现实的角度来看，这些工具没有得到充分的利用。首先因为招聘官经常同时要管理十几个空缺职位，而能把这些职位完成是首要任务。如果有剩余时间或者找不到应聘者，他们才可能会花时间利用工具进行数据挖掘；第二个是技巧问题和工具方便性问题。另一方面，企业人力部门的职能条块分割，使得各项人才管理数据分别由不同的职能团队来收集和管理。比如薪酬团队的数据和培训团队的数据往往就不被招聘团队所掌握。现实的悖论往往是，大企业的HR有非常完善的HR职能团队和基础架构，可以收集到很多有用的数据，但是庞大的数据量和纵横交错的管理结构使得数据比较难以被有效利用，必须建立起一个项目团队来收集、整理、分析这些数据。

大数据是什么？

世界经理人：与小数据相比，大数据突破了哪些瓶颈？

付权：相对于大数据而言，通过调研得到的小数据可以从特殊到最后形成普遍的结论，却很难逆向推理—从共性中找出特殊。大数据是从特殊到一般来推理出共性，然后还能从一般到特殊，寻找到异类或者优秀人才所具有的特征，再把该特性标准化，从而形成了一个螺旋上升的推理。这是过去的小数据所缺少的。

此外，大数据可以让我们跟踪一个人的发展过程。比如，某位投资经理在十年的时间跨度内，尽管其能力可能变化不大，但个性可能会有所变化，他的动机可能逐渐降低或逐渐增加，技能和经验一定是在增加的。为了了解这个人所经历的变化，我们需要对他不同时段的评测数据进行有效的比对和分析，从而了解他的发展路径。这在以前的小数据时代是不存在的。

大数据应用最重要的是，第一，它改变了预测绩效的手段，以前是用小数据，现在是用大数据；第二，在人力领域里面，大数据为人才模型提供更为详尽、准确的数据支撑，更好地为企业管理人员所用，这非常重要。

世界经理人：与以前靠直觉来进行人才判断相比，依靠大数据进行判断是否会让决策过程越来越科学化？

付权：所谓直觉是通过阅人无数所产生的经验的第一反应，叫第一性原则。第一性原则的有效性是存疑的。有些情况下，由于巨大的文化差异，导致面试者的行为表现和表述方式都会非常不同，怎样透过这些表面看到他们的能力、个性、动机、技能和经验，这些都是无法通过直觉简单获取的。

大数据能够让人才选择更加客观、精确、容易。大数据为某位候选者的“画像”（profile）提供一个正确、准确的反射，去映射到人才模型上面，来判断他是否胜任这一职位。比如说通过评测数据，我们可以直观看到一个人的评测结果是66 分，另一个人是67 分，这种微妙的差距是通过肉眼和直觉无法判断的。而通过大数据，这就让人才选择更加容易和客观。

社交媒体展现真实的应聘者

世界经理人：越来越多的企业开始利用社交媒体网络来进行招聘，这对HR意味着什么？

王文佶：如同大数据在精准营销上的应用，现在用户在淘宝上搜过什么，一打开微博也会出现同类商品的推送，如果说在招聘上也是用同样的观念或方法，有一个例子是LinkedIn 会根据用户的社交信息，推送 “Maybe interesting in this job”的条目。这和电商运用的手段一样，根据过去的网络行为推断出你现在的需求。

德勤对社招和校招都做过这个画像，就是找到理想候选人应该具备什么样的能力素质，怎样描述，它包括候选人特征。而在大数据时代，这个画像里可能还要添加其他一些社交媒体的行为指标。在没有大数据和测评工具的情况下，高管的最终决策主要通过一起吃饭或一起去打高尔夫等活动，为了观察他们举手投足自然的表现。但我们不可能把这套方法运用到每个应聘者。如果运用大数据，只要符合一定的法律规范，是不是能获得每一个应聘者工作和社交行为（ Work & Social Behior） 相关信息呢？这时候公司有两种方法，一种是找第三方的背景调查公司，一种是询问其以前所在公司的高管。将来如果一个人在微博、LinkedIn等社交媒体上都很活跃，那么理论上，只要获得他的授权，或是几个简单的基本信息，就能通过某种机制浏览到他所有的网络行为，而这些行为只要整合起来，再与通过标准化方法收集的信息做比对，就有助于提高招聘质量。但实际上要做到这些很难。这是一个理想，但只要我们有这个愿景，我想早晚会实现，甚至大家最终会完全接受这种方法。

世界经理人：德勤是如何利用社交媒体进行招聘的？

王文佶：现在越来越多的大公司鼓励招聘团队自己直接、主动地去找人（Proactive Sourcing），也就是通过数据挖掘，通过自己建关系去找人。目前这种方式只占德勤总招聘量的7%，而我们的目标至少要达到15% 以上。

在这种情况下，以LinkedIn为代表的社交媒体起到了较大的作用。我们购买Linkedln专门的招聘者（recruiter） 帐号，它和个人帐号不同，使用招聘者账号就可以直接做数据挖掘，在Linkedln的350 万中国国内用户中直接搜索，甚至是在全球两亿四的用户中搜索。还有，利用公司员工的Linkedln账户带来更多企业曝光率。当有人点击这个人的LinkedIn账户时，其所在公司的招聘广告就会在旁边跳出来。这是一个最新的解决方案，借助员工的人脉做推广。微博、微信、大街网等则帮助我们进行雇主品牌和招聘信息的传播。

今年我们招聘团队特地开发了一个基于德勤人脉关系的任务众包平台：德勤聚力网（Deloit te Power House）。它的目标受众是德勤现员工、准员工、实习生、前员工以及任何有志加入德勤的潜在候选人。在这个平台上，用户可以发布众包任务去找帮手，找，拓人脉。通过朋友间的不断传递， 用户发布的任务项目得到解决的同时也积聚了人脉。 并且， 用户在网站上的每一次贡献都可以获得积分奖励。这个平台不仅可以帮助招聘，还能帮助每一个员工把他们的职业人脉打通，在这个平台上整合和强化他们自己的社交关系。

世界经理人：企业在利用社交媒体进行招聘方面遇到哪些问题？

王文佶：很多公司都喜欢利用社交媒体来扩大直接招聘（ Direct Sourcing）。他们碰到的问题有两个：第一，投入和产出比的权衡问题（ROI）。建设和维护社交媒体需要更多的管理投入，包括人员和资金，但社交媒体的效果不能也不应该仅用找到几个人来衡量；第二，使用技巧问题。招聘官的主要职责是筛选简历并对应聘者进行评测。但是要管理社交媒体这一平台，要求的技能是如何做市场营销，如何吸引被动候选人并说服他们加入。

大部分现有的招聘官缺乏这方面的技巧和思维方式，需要很多学习培训。

所以，现在用社交媒体最多的是猎头，他们有这个技能，知道如何找到候选人，激发他们的工作热情，把工作机会销售给他。企业内部HR 在社交媒体的使用方面相对较弱。

此外，当我们利用社交媒体数据进行数据分析时，也会遇到一些技术和法律问题，比如扫描社交媒体数据是一个新兴技术，大数据分析的方法到底是否可靠、能否实现；对使用个人信息的法律限制和壁垒在哪；隐私权应该怎么保护？目前在这些方面还有很多不清晰的地方。

核心人才的吸引与留用属于人力哪个模块？

大数据分析简历的一个主要目标是-说服雇主邀请您参加面试，那么如何编写大数据分析师简历？

但是，考虑到招聘人员每天要处理数百份简历，这可能是一项艰巨的任务。

实际上，大型企业(例如Google)一周内就收到50,000多个申请!更不用说几乎所有知名公司，包括多达95%的财富500强公司，都使用ATS(申请人跟踪系统)。因此，这是您的简历需要跳跃的又一障碍。

考虑到所有这些因素，以及对大数据分析工作的强烈兴趣，很明显，您需要编写外观清晰，易于阅读且内容丰富的简历，来进行大数据分析工作面试。

如何撰写一个成功的大数据分析简历?

您将学习本文中需要了解的所有内容。这是它的内容(您可以使用下面内容中的链接跳到您感兴趣的部分)：

1)最佳简历撰写实践，以帮助您创建令人印象深刻的大数据分析简历，从而引起兴趣并说服公司来电;

2)如果您是，如何编写大数据分析简历：

– 大学刚毕业的有抱负的大数据分析家;

– 从完全不同的领域过渡到大数据分析的专业人士;

– 经验丰富的大数据分析专家，正在寻找新的职业机会;

3)大数据分析中的“做与不做”简历;

4)最佳简历制作者网站和的入围名单;

5)额外提示：简历和大数据分析师简历有什么区别?是否需要使用专业的简历撰写服务;以及如何建立数字化形象。

如何将大数据分析简历放在一起?

无论您是为大数据分析师准备简历还是在其他大数据分析工作中准备工作，都应始终遵循最佳的简历写作实践。换句话说，忘记普通简历。

成功的大数据分析简历应关注特定的职位和受众。这意味着您必须使用与职位描述中列出的技能和能力相匹配的关键字来定位特定公司。

您的简历必须满足雇主的确切需求，并向他们保证您是大数据分析专业人士，具有正确的心态，资格和技能，他们正在寻找他们。

如何创建令人印象深刻的大数据分析简历以说服公司致电?

招聘人员正在寻找多年经验和与大数据分析相关的学位或专长。但是，在简历中尽早列出关键能力是不够的。您还必须引用明确的数字和细节，以增加成就的可信度。

掌握了基础知识之后，您应该对大数据分析简历进行微调，以为其添加专业的元素。这意味着要使用强有力的行动话语来证明自己是一个成功者和成就者……并且不要小看一致，赏心悦目的外观和整洁外表的力量。

要简短。

雇主喜欢一份清晰明确的简历，并强调他们所需的资格，技能和经验。

简而言之，您的大数据分析简历必须针对特定的工作职位进行量身定制，既吸引人，简洁，易于阅读且没有错误。

当然，有不同的策略可以实现这一目标。

根据您在大数据分析职业生涯中所处的位置，章节，简历中包含的内容，写作风格和格式会有所不同。

就是说，让我们看看如何将符合所有要求的大数据分析简历组合在一起。以下部分专门针对那些刚接触大数据分析的人：

1)应届大学毕业生，

2)或从另一个领域过渡的专业人士。

之后，我们将继续为您提供宝贵的见解，以供您拥有丰富的大数据分析经验并希望提升大数据分析职业阶梯或更换雇主。

我如何没有经验地撰写出色的大数据分析简历?

如果您刚大学毕业，该如何写大数据分析简历?

在这一部分中，我们将重点关注那些刚刚从学院或大学毕业的人，无论您的专业是什么。那么，如何做一份第一份简历?这是您制作大数据分析简历所需要了解的所有信息，从而使您可以开始第一个入门级大数据分析职位的工作面试。

基于技能的，按时间顺序的或组合的简历类型?

1)有不同类型的简历-基于技能的，按时间顺序的，组合的。您可以选择一种以最佳方式突出您的能力的人。

2)基于技能的简历更多地侧重于技能水平和成就，而较少关注工作经验。(因此，写没有工作经验的简历毕竟不是不可能的任务)。

3)按时间顺序排列的简历更注重工作经验。如果您是没有太多经验的应届毕业生，那么按时间顺序排列的初级大数据分析家简历只会使您注意到这一弱点。

4)组合/混合简历是年轻专业人员和大学生编写第一份简历的首选类型。它允许您组合按时间顺序和功能格式的元素。它的灵活性使您有机会以最有效的方式显示大数据分析简历的内容。如果您刚刚毕业，则可以在相关技能和学历之间巧妙地结合简历，以弥补该领域长期缺乏专业经验的不足。

如何建立组合简历?

这是构建大数据分析家入门级简历的第一个技巧。不要一开始就沉迷于一致的格式或特定细节。只需写下您想到的所有相关经验-教育，大数据分析实习，您已获得的针对特定工作的技能，用于简历的大数据分析项目，日期，领导职位。在页面上列出所有体验后，就可以开始整理它们了。首先列出您的技能和资格。然后继续您可能拥有的任何相关就业历史记录或您参与过的大数据分析项目(从当前或最近的一个开始)。

简历部分–简历的一部分

对于新手简历撰写者来说，大数据分析简历部分可能会非常棘手-甚至有没有办法摆脱单纯的教育和缺乏工作经验的局限?当然有。将您的大数据分析入门级简历视为类似于变色龙的文档，该文档会根据您申请的工作而改变细微差别。例如，天体物理学俱乐部可能与金融公司中的数据分析师职位无关。但是，对于软件工程师的工作而言，这可能是一笔巨大的财富。

恢复标题/恢复标题

您可以在此处放置您的姓名和所申请职位的职位。始终为所需的工作自定义工作标题。这将立即向您的潜在雇主发出信号，告知您具备满足其要求的技能和资格。

概要摘要与大数据分析简历目标

大数据分析家简历可以包含目标或大数据分析家个人资料摘要部分。这些是可选的，因此，如果您决定包含一个或另一个，请确保值得使用该空间。这意味着他们应该针对特定的公司和职位，反映职位发布的语言，并与大数据分析雇主的需求保持一致。即使您正在编写大数据分析实习简历，这也是有效的。

就是说，作为刚进入大数据分析领域的应届毕业生，您将从客观的陈述中受益最大。它不应超过3-4个句子。包括出色的素质，您的技能以及职位名称和您申请的公司。最重要的是–以您将带给雇主的好处作为结束。

目标声明示例：

1)以结果为导向的个人，具有很强的学习能力和计算机科学学士学位。寻求利用BCG Gamma入门级大数据分析家的动手建模经验。具备脚本语言的专业知识以及在跨功能环境中工作的能力。

2)具有高度分析能力的经济学毕业生，具有很强的人际关系和领导才能。希望将出色的分析技能用作IBM的数据分析师。具有扎实的统计背景，编程技能以及清楚地传达复杂和特定于行业的概念的能力。

3)具有较强的沟通能力和大数据分析证书学位的团队合作伙伴。作为Appsilon Data Science的大数据分析家，她希望利用模型开发经验以及对研究设计和设检验的深刻理解。具有编程技能和分析复杂数据的能力。

联系信息

联系信息应位于简历页面的顶部，紧靠职位名称，目标职位和目标陈述。

它包含您的全名，电话号码和专业的电子邮件地址。避免包括任何类型的个人信息，例如身体特征，种族，种族，公民身份，出生日期，婚姻状况或社会保险号。

您还可以添加您的网站，LinkedIn，GitHub和Kaggle大数据分析家资料，或任何其他可以证明您的大数据分析能力的平台。

教育–如何列出简历教育?

对于刚上完大学的有抱负的大数据分析专业人士来说，将简历的学历提高到更高水平是很有意义的。实际上，它非常适合联系信息和/或目标部分的下方。

说明学院或大学，城市和州的名称，学位(文学学士，理学硕士等)。确保包括您的专业和未成年人，以及完成学位的年份和月份(或预计的完成日期)。如果您拥有一个以上的学位，请首先列出最高或最相关的学位。美国毕业生还可以包括他们的GPA分数(但这是可选的)。

大数据分析项目和出版物

这是您可以在缺少丰富专业经验的情况下弥补的部分。那么，如何在简历中包含项目详细信息?大数据分析相关的课程和学术项目非常适合具有相关背景的毕业生。您甚至可以包含指向您的Github项目的链接。这样，潜在的雇主将能够看到您所创建的内容以及您的完成方式。但是，如果您有心理学背景，那么更出色的领导力部门或在学生俱乐部中的角色可能是更好的选择。简而言之，一份简历并不适合所有人。但这使您可以自由选择某些部分，并添加其他部分，具体取决于您申请的大数据分析工作。

经验–如何为没有经验的工作撰写简历?

如果您对此节感到不安，请不要。实际上，它为您提供了一个很好的机会，可以以与大数据分析职业追求相匹配的方式来调整过去的经验。您可以包括相关的全职或兼职安排，学生教学，实习，实践课程，学术研究，甚至志愿者工作。除了工作经验，您可以为最能代表您的经历的不同类别选择其他标题，例如专业经验，专业从属关系，相关经验或研究经验。切记先列出最相关的经验。要写的其他重要信息是公司/组织的名称和位置，职位名称和工作期限。

技能–如何在简历中列出技能?

这是大数据分析简历中最重要的部分。那么，如何在没有多年大数据分析专业知识的情况下使其脱颖而出呢?答案是：可转让的技能。实际上，这正是雇主在为刚入学的申请者提供的入门级大数据分析职位中寻找的东西。

可转让的技能表明您已经在以前的经验中掌握了一定的技能，并且可以以为未来的雇主带来价值的方式应用它。

您已经在实习经验中开发了许多这些技能。或在从事学术项目时。这些可以包括：

1)注重细节;

2)了解业务需求并将其转换为明确的技术要求的能力;

3)了解问题并使用有效方法来制定适当的解决方案;

4)能够清楚地表达和自信地向执行人员和非技术受众介绍发现和技术细节的能力;

5)能够快速掌握工作方式的自我启动者;

6)能够，组织和管理具有竞争需求和截止日期的多个项目;

7)以团队合作者的身份工作，与组织各个级别的员工进行互动等。

只要确保说明您在实践中如何应用以上各项即可。

领导才能

许多大数据分析职位都需要领导才能。因此，如果您有合适的经验，则更引人注意的领导力部分可能会弥补不足的定量背景。要制作一个有吸引力的领导力部分，请添加组织名称，您被任命的职位，日期，项目，杰出的贡献以及您所展示的技能和能力。当然，大数据分析履历中的这一部分应该像经验部分一样用项目符号格式化。

荣誉和奖励

荣誉和奖项也可以是大数据分析简历中的独立部分。列出每个荣誉或奖项的名称，以及您获得它的日期。简短说明强调您的成就是可选的。

证书–如何在简历中列出证书?

列出大数据分析证书只会使您的简历受益。一方面，即使您没有最合适的背景，他们也会向雇主发出信号，告诉您您有资格担任大数据分析职位。另一方面，证书显示出发展与行业相关的按需大数据分析技能的雄心和承诺。最好使用新获得的证书更新简历。此外，考虑注册高级专业大数据分析课程并考虑特定职位来升级技能是一个好主意。

活动恢复和社区参与(可选)

在这里，您可以展示您对各种校内和校外社区的参与。为了使您的贡献突出，最好以列表格式组织此部分。包括您被任命的职位，组织名称，位置和日期。此外，您可以突出显示您已经注册的出国留学，以及一些杰出的志愿者经验。

兴趣(可选)

“兴趣”是非强制性部分。但是，除了您的教育和与工作相关的经验外，许多雇主还想对您有所了解。如果您决定列出自己的兴趣或才能列表，请尝试做到具体而真实。

大数据分析简历写作风格–如何首次撰写简历?

要编写值得注意的简历，您必须遵循一些样式准则。

首先，请记住，您的大数据分析履历通常是您对潜在雇主的首次介绍。这意味着您应该花一些时间使它在视觉上更具吸引力，并且没有错别字或语法错误。

第二，目标要简短。您的简历可能需要15至30秒的考虑时间。

仅包含与大数据分析职位相关的信息，并强调您的资格。不要让简历超载。

也就是说，简历语言应为：

1)直截了当而不是一般;

2)主动而不是被动;

3)旨在传达您相关的大数据分析资历和技能，而不是给您留下深刻印象的文字;

4)清晰而不是详尽;

5)事实，无论是量化还是限定您的成就;

6)为速读读者而写。

你怎么能做到?通过使用强大的动词。这是开始为大数据分析家撰写简历后可以参考的动作动词列表。

现在您知道了如何编写一种独一无二的大数据分析履历，因此让我们来看看如何格式化它才能脱颖而出。

如何格式化您的大数据分析简历?

在花费了宝贵的时间来开发大数据分析简历内容之后，您想要做的最后一件事就是冒险使其最终陷入“也许以后”的困境。那么，简历应该是什么样的?如果您确保简历吸引人并具有准确的间距，并且所有信息以整齐的一页或两页包装一致地传递，您的简历将不会被忽略。

我们了解选择大数据分析简历的格式相当困难。

一些候选人使用标准的一页模板，这些模板组织和结构良好。轻微的挫折是90%的人使用这些模板。

这并不意味着他们不好，但是提出了一个问题，即提交像其他人一样的简历会让您脱颖而出。

还有一种选择–使用包含更多格式的简历，并且略微超出Microsoft Word的基本功能。无论您选择哪种方式，都应始终致力于拥有看起来专业且组织良好的简历。您可以选择大数据分析家的简历格式，该格式包含很少的格式化元素，或者选择一种格式样式，该样式样式更具吸引力，并给人留下深刻的印象。无论如何，请始终考虑您要申请的工作类型，并避免因浮夸的简历设计和复杂的元素而过度。这是有关格式化大数据分析简历的其他一些技巧。

简历标题

各节标题应左对齐并突出显示，但在任何情况下都不能分散注意力。您可以在大数据分析简历中加粗或大写标题，使用斜体或在其下划线。这些有助于分解文档的长度并增强重点。请记住保持一致–对于您工作过的组织要大胆，对职称使用斜体，等等。

字形

理想情况下，最好在10.5到12之间选择简历字体大小。大数据分析简历中唯一应该较大的部分是名字放在顶部。所以，如果你的文字大小是12，你可以去14或16选择的字体很方便阅读屏幕上和屏幕外有足够多的可能性。字体不应该分散注意力。这是传递您的信息的一种手段，而不是其中的一部分。

简历长度–简历应包含几页?

一份一页的简历应该足以满足最近的毕业生或年轻专业人员的需求。简历应该是一页无一例外吗?当然不是。如果您已经具有大量相关经验或高级学位，则可能需要2页。

布局

大数据分析简历的布局应使其易于扫描。另外，请提供一定的间距以确保其美观。

您是否应该在大数据分析简历中包括照片?

根据国家及其反歧视政策的不同，在大数据分析家的简历中包括照片可能是可以接受的，甚至是必需的，或者是完全不希望的。

就是说，不要包括在英国，爱尔兰和美国的简历照片

另一方面，如果您要在以下欧洲国家之一中申请大数据分析工作，则建议您有简历照片：奥地利，比利时，法国，德国，葡萄牙，西班牙，斯堪的纳维亚国家。中东，非洲，亚洲和南美也是如此。

如果您要从一个无关领域转移，该如何撰写大数据分析简历?

作为一名经验丰富的专业人员，您已经在整个职业生涯中发送了大量的简历。

但是，如果您的工作经历与大数据分析无关，但您愿意迁移到该领域，则应考虑根据情况调整方法。

最佳的简历选择是什么-基于技能的，按时间顺序的或组合的大数据分析简历?

如果您要转而使用不同行业的大数据分析，按时间顺序排列的简历将使您看起来像是做错工作的人。在您的情况下，应选择基于技能的简历或综合简历。

我什至会更进一步地建议，并鼓励您继续进行大数据分析技能的简历。

为什么?

因为基于技能的大数据分析简历旨在帮助像您这样的专业人员，即那些没有相关工作经验的专业人员。这是此简历格式的典型代表：

1、广泛的客观陈述;

2、简历中更详细的技能部分，强调目标职位所需的技能。

如何编写大数据分析师简历

论云计算在大数据分析的重要性

大数据分析与机器学习之间的区别与联系

如何成为大数据分析师进阶指南

大数据分析的原理和潜力

企业使用大数据分析的10种关键技术

大数据分析技术的发展趋势

大数据分析技术应用领域有哪些

如何学习大数据分析

大数据分析太难了学的想哭

哪些人适合学大数据分析

做大数据分析师能挣多少钱

大数据分析职业规划指南

转行大数据分析师后悔了

零基础学大数据分析现实吗

企业招聘管理系统有哪些？求推荐

把人力分为八大模块：人力战略与规划、工作分析、招聘与录用、员工培训与开发、绩效管理、薪酬与管理、员工关系管理、组织职业生涯管理。

核心人才的吸引与留用，涉及到多个模块的内容和工作，但是却不是某一个模块可以单独进行设计的。

核心人才的吸引和留用，这项工作可以成立专项小组，设立组长，组员有人力的多个模块负责人（绩效管理、薪酬与管理、职业生涯管理、培训与开发）、人力部部门长，公司总经理、一级业务部门的部门长。

核心人才的吸引与留用，涉及到：

1、确定核心人才的定义、人才标准、需要进行人才标准设计；

2、根据核心人才标准，进行人才盘点，确定核心人才；

3、针对核心人才，制定核心人才的职业发展规划，晋升通道；

4、制定核心人才的激励政策，除了职位晋升之外的短期激励与长期激励，短期激励包括绩效管理、以年度的贡献进行激励，长期激励根据公司的战略发展是否有股权激励，或者由于组织扩展带来的职位晋升；

5、针对现有的核心人才，每个或者每一类岗位，设计针对性的留用方案，包括职位晋升、长短期激励，有必要给每个人制定职业发展规划，方便日后一步步推进；

6、对于关键岗位上缺乏核心人才的，需要进行选拔，可以外部招聘,一般是领导自己发现或者猎头推荐，需要确定招聘条件；

7、核心人才的吸引和留用，最核心的内容，不是人力模块能够包含的，取决于：公司的愿景、使命、核心价值观的召唤，是否有共鸣；企业领袖的管理风格和企业文化员工是否愿意追随和认同；企业的战略目标是否明确，公司是否有长期发展前景；公司是否愿意与员工共赢，力出一孔，利益共享。所以，更重要的是检讨和修正这些内容。而这些内容不是人力可以主动开展的，但是可以主动推进。

如果对于有帮助，请点赞鼓励。

企业如何提升招聘效率？

招聘管理系统有很多厂商都在做，都有各自的特点。勤科招聘管理系统包含但不限于如下功能：

1) 实现年度招聘申报流程。各部门、中心可根据招聘需求，制定具体的招聘，报人力部及岗位设置与编制委员会审批。

2) 可以与多个招聘渠道对接，招聘渠道有：公司发布、招聘网站发布（前程无忧、丁香园、后期可能还会有其他网站）、现场招聘、校企合作。简历与入职人员信息表对接。能够直接将简历转入系统简历库中，也可以通过邮件接收个人简历，并直接进到系统简历库，应聘者可以直接登录指定的页面，录入个人简历，进入系统简历库。

3) 招聘发布：对于网上招聘，在本公司形象网站上发布招聘信息，或者与专业招聘网站交换招聘信息，应聘者可以从网上填写简历。通过自动过滤条件，可设置投递简历的筛选条件；通过发布设置，可确定工作所在地、职位发布日期、职位有效日期、招聘人数、岗位说明书。

4) 简历分类管理：系统简历库中的简历按岗位分类，系统可以根据关键词进行初次筛选，经过系统、人工筛选后得到有效简历，有效简历能转投至用人部门招聘负责人，用人部门负责人筛选出拟面试人员简历后转HR，系统能够与短信平台连接发送面试通知以及后续的复式、体检、入职通知。对于筛选后认为无效的简历进行删除，有效简历按岗位分类统计，有效但没被录用的简历进入人才库，以备用。

5) 简历后续处理：入围面试的投简历者，人事部要有与其的沟通记录，如通知不到入围者或者面试时间超期，简历进入人才备选库；面试时间改期的，另行安排的等，各类别分类备注，备注后分别进入不同的流程处理。

6) 能够支持面试结果导入和线上实现面试工作流两种形式。管理部室和生产一线的面试结果线下走流程，面试结果能够直接导入。销售中心面试评价表需走系统的审批流程，面试评价表给各层级审批时，需附带求职者的简历或履历表、学历、职称等招聘的附件。面试评价表审批结束后需打印纸质版备案存档。

7) 招聘筛选及面试流程： 要能以图表方式直观查看各个岗位招聘进展状态；如初试，复试，入职等；招聘负责人指定面试负责人，邮件或短信自动通知面试负责人与应聘者，并安排应聘者面试，包括面试时间、地点等。

8) 招聘评估：招聘需求完成后，通过招聘评估漏斗图查看某次招聘的进展情况以及岗位不同面试阶段通过的人数。掌握面试筛选过程的全局。

9) 人才库：对于投递简历的暂时没合适岗位的人才，可保存在人才库，以备日后随时筛选。

10) 能实现通过系统的招聘接口向人才招聘网站上发布招聘信息。

招聘系统与人事管理、培训与发展、薪酬保险、绩效考核、组织管理相互关联融合，用数据驱动流程，取得了很好的管理效果。

HR SaaS系统哪个好？北森、金柚网、薪人薪事哪个好？

金柚网旗下梧桐范式是一款具有招聘和劳动力管理能力的服务型HR SaaS+AI产品，为企业提供了人才招聘与用工管理的一站式解决方案，可以帮助企业提升招聘效率。

金柚网的「梧桐范式」利用SaaS串联点状的AI/数字化场景，并与ERP等核心业务系统打通，打破信息孤岛，使HR和业务紧密结合成为可能，实现信息化与数字化的同步落地，释放数据的价值。

一、简历 / AI面试

简历+AI面试突破了时空限制，避免了双方反复沟通确认面试时间地点和长途来回奔波的情况：候选人只需一次性录一段30秒的短，一键提交申请岗位，面试周期更短，并可投递多个岗位，有效提升简历投递效率；面试官则可随时随地查看经AI预处理过的简历，更快速精准地定位匹配度高的人才，AI为面试官提供招聘决策建议，有效缩短候选人到岗的时间，降低了人选流失率。

二、简历解析

基于自然语言处理(NLP)和计算机视觉（CV）技术，算法从中提取出候选人性别、年龄、学历、户籍、工作经历等信息，对其普通话水平、表达能力和形象等进行评分，形成人才画像。基于候选人的人才画像和工作经历等信息，计算出人才与岗位要求的匹配度分数，供面试官参考。

三、一站式解决批量人才招聘及用工管理痛点

为保障批量招聘能力的落地，「梧桐范式」支持企业招聘、内推、门店海报等多种招聘渠道，并对接金柚网的B2B数字化招聘平台——图灵优聘，图灵优聘整合了全国近万家人力渠道商的供人能力，基于人工智能算法的人才画像、人岗匹配和AI面试等工具，提高企业构建规模化的招聘能力。

以覆盖员工全生命周期为轴，梧桐范式AATS（ATS+AI）覆盖了从招聘需求到员工入职的整个招聘周期，员工入职后则需要流转到包含组织人事模块的劳动力管理体系。唤企云的数智化劳动力管理SaaS，涵盖人事管理、智能排班、智慧考勤、算薪发薪、培训等模块，为企业提供多维度人力管理支持。

「梧桐范式」上游对接图灵优聘，下游对接唤企云，集成了AI简历、招聘、排班考勤、培训和算薪发薪等模块，共同构建了一站式服务型HR SaaS+AI解决方案，覆盖从招聘需求到离职后员工全生命周期的完整闭环。

选购招聘管理系统软件，需要考虑什么？

金柚网有着多年的数字化HR服务沉淀，金柚网HR?SaaS系统不仅智能高效，且能保证业务效果落地，整体还是不错的呢，可以详细了解下！

金柚网HR?SaaS+AI产品矩阵，由招聘ATS“梧桐范式”和员工全生命周期管理“唤企云”组成。“梧桐范式”集成了简历和AI面试，并由平台图灵优聘保证招聘效果；“唤企云”包含人事管理、智能排班、智慧考勤、算薪发薪、企业培训等模块，覆盖员工从入职到离职全生命周期。

金柚网HR SaaS系统有以下优势：

1. 简历+AR面试，突破时空限制，不仅提升HR流程效率，而且能切实保证企业招到人、招对人，并进行高效的人才管理；

2. 上下游多平台互通，构建了一站式服务型HR SaaS+AI解决方案，覆盖从招聘需求到离职后员工全生命周期的完整闭环，保证招聘效果落地；

3. 整合全国近万家人力渠道商的供人能力，基于人工智能算法的人才画像、人岗匹配和AR面试等工具，助力企业构建规模化的招聘能力；

4. 以企微协同管理，与微信支付互通，基于精准考勤的算薪发薪报税一体化，实现用工效率最大化。

金柚网持续展开SaaS+AI的布局，未来将在SaaS的宽度、深度以及服务能力三个维度上不断深化，持续升级，释放数智化新动能；将逐步从招聘、劳动力管理场景延展至测评等其他模块，依托科技的力量，为企业提供弹性的低成本人力解决方案，为员工提供24小时不间断的个性化服务和有温度的服务。

发现招聘管理软件列表有帮助吗？在这里帮助您做出正确的选择并使您的业务流程自动化。让来了解一些您必须考虑的基本因素，才能做出更明智的决定！

什么是招聘管理系统？

招聘管理系统是一组工具，可帮助组织管理新员工的招聘流程。招聘管理软件旨在使人员配备操作完全自动化，并且是任何组织中人力部门使用的核心候选人管理工具之一。

人力招聘软件专注于招聘人员以及招聘和人才招聘专业人员的需求。这样的申请人管理系统确保只有具备必要技能的候选人才能进入下一轮筛选，并且是该职位的最佳人选。它有助于自动化不同的招聘功能，例如寻找候选人、筛选简历、面试、跟进电子邮件等。

招聘管理软件如何帮助管理求职者？

招聘管理软件可自动执行流程，例如安排与候选人的面试，并让您有时间完成其他重要任务。此外，强大的 CRM 招聘软件使您能够为每个申请不同职位的申请人提供独特而充实的招聘体验。使用在线招聘管理系统，候选人不仅可以了解他们被录用的机会，还可以帮助您的组织简化简历分类和选择合适员工的过程。

招聘管理软件功能

自动申请人跟踪，几乎所有招聘管理软件都使用申请人跟踪系统 (ATS)。这有助于人力部门同时跨多个平台发布工作。使用 ATS，他们还可以跟踪通过这些不同平台申请的候选人的进度，并让他们了解他们的申请状态。

简历管理

使用招聘管理软件，人力部门可以为收到的每个申请创建一个独特的个人资料，还可以接受以不同格式（word、pdf 等）发送的简历。申请人管理系统还有助于筛选出可能曾多次申请同一职位的候选人。

与职业网站集成

招聘管理软件有助于在您公司的网站上建立一个互动的职业部分。您可以根据需要自定义此部分；添加表格、公司信息、员工推荐等，以获得更好的候选人体验。

通过电子邮件自动回复候选人

人力软件不会亲自回复每个申请人，而是自动发送回复。它可以帮助申请人了解他们是否进入了下一轮面试过程。

面试生命周期管理

招聘管理软件可自动安排与潜在候选人的面试。此类软件与第三方日历应用程序集成良好，有助于在面试结束时记录候选人的反馈。

人工智能的使用

候选人管理系统与人工智能技术相结合。这种机制密切关注招聘过程，并从面试过程中的缺点中吸取教训。招聘中的人工智能有助于自动化候选人购、候选人匹配、员工推荐等。

创建人才库

招聘管理软件有助于创建所有申请职位但未被选中的候选人的详细信息。如果将来有类似的职位空缺，该软件将从这个人才库中进行搜索，从而减少在招聘上花费的时间和。

分析以衡量招聘活动是否成功

人力招聘软件具有分析招聘驱动的功能，以便获得与其成功或失败相关的指标。此类指标对于未来开展改进的招聘活动很有用。

招聘管理系统软件优势

无论是新企业还是旧组织，使用 CRM 招聘软件招聘新人才比传统招聘方式有很多好处。在下面列出了其中的一些：

更快的招聘流程

由于招聘管理软件使招聘过程自动化，因此在筛选简历、面试和选择合适的客户方面花费的时间更少。

确保只聘用技术娴熟的候选人

招聘人员在通过招聘数据库软件进行招聘时，可以根据他们的技能水平对工作要求进行筛选。它还消除了由于招聘人员的偏见而选择或拒绝候选人的可能性。

提升候选人的面试体验

在候选人管理系统的帮助下，申请人可以知道他们是否通过了特定的一轮，从而在候选人和公司之间建立了更好地沟通。

提高招聘人员的工作效率

招聘管理系统自动执行琐碎的任务，例如安排潜在候选人的面试并向他们发送文本或电子邮件警报。此类软件还可以设置聊天机器人来回答候选人的常见问题。

改善与候选人的沟通

面试过程涉及多个部门。通过使用合适的申请人管理系统，所有这些部门可以相互协调，并确保只聘用所有相关部门都适合的候选人

招聘成本降低

随着招聘管理软件自动化招聘驱动并提高招聘人员的生产力，与招聘流程相关的总体成本和减少。