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這名軟件工程師簡歷火了:手磨 14nm 咖啡,90% 公司伸橄欖枝

來源:本站原創 瀏覽:820次 時間:2021-11-15
這名軟件工程師簡歷火了:手磨 14nm 咖啡,90% 公司伸橄欖枝
就很荒誕,一個軟件工程師的簡歷竟然是這樣的:

確保團隊 6 人能喝上咖啡,還是用南極洲咖啡豆磨成 14 納米顆粒的那種。

在 LinkedIn 上關注創始人(Reid Hoffman)。

在微軟把性病傳播給 60% 的實習團隊。

[這份工程師簡歷火了:手磨 14nm 咖啡,90% 公司伸橄欖枝]

你肯定會認為,這樣的簡歷絕對是會斃掉的。

錯!

居然有 90% 的公司拋出了橄欖枝,給簡歷做了回復。

而且還是像 Airbnb 這樣的知名小巨頭企業。

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這簡歷如此一本正經的胡說八道,效果卻這般反差,驚掉了一眾網友的下巴。

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胡說八道的“面試收割機”

事情是這樣的。

這位工程師名叫 Angelina Lee(簡稱“天使姐”),在此之前,她投出去的簡歷基本上都是被拒狀態。

這就讓她心生好奇:

招聘人員到底有沒有在看簡歷?

于是,天使姐便靈機一動,打算造假一個看似不錯的簡歷一探究竟。

[這份工程師簡歷火了:手磨 14nm 咖啡,90% 公司伸橄欖枝]

這份簡歷第一眼瞥過去,很多人可能都會覺得正常:技能、個人和教育經歷。

是相當標準的“三段式”簡歷了。

但天使姐設置的玄機就暗藏在更為細節的詳情介紹中。

例如“技能”介紹中的描述是這樣的:

經驗豐富的軟件工程師,具有在金融科技、健康和成人娛樂行業建立可擴展系統的背景。

擅長 JavaScript、TypeScript、Node.js、React AI、Mia Khalifa 和 C++。

金融科技和健康領域倒是沒什么,不過這個“成人娛樂”…… 就不禁讓人浮想聯翩了。

再是具體到會使用的語言和工具,大部分都是較為常見的,不過這個 Mia Khalifa……

(咳咳,反正一位艷星也叫 Mia Khalifa)

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接下來的“個人經歷”,更是精彩。

四家公司都是妥妥的大廠沒錯了:微軟、LinkedIn、Zillow 還有 Instagram。

在每家公司的履歷介紹中,她都展開描述了 3-4 個細節工作。

但你要是仔細閱讀一下,簡直不要太!離!!譜?。?!

例如在 Instagram 工作時:

領導由 6 名工程師組成的團隊,在公司服務器上挖掘以太坊。

公然拿公司服務器挖礦?那簡直是跟“刪庫跑路”有的一拼了。

還有“把咖啡豆磨成 14nm,為團隊提供充足的咖啡”。

這位天使姐,你莫不是一臺光刻機吧……

[這份工程師簡歷火了:手磨 14nm 咖啡,90% 公司伸橄欖枝]

再例如在微軟的工作經歷中,這位工程師稱“帶領微軟員工重整 Trump 公司”。

還在實習團隊中,把性病傳播給了 60% 的人……

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講真,如此胡謅的工作經歷,電視劇都不敢這么拍。

還有教育經歷中的一處介紹是:

在兄弟會中創造了一晚喝最多伏特加的紀錄。

而且簡歷里的所有超鏈,都不是與之相關的鏈接地址,點一下你就會發現被 Rickroll 了。

(Rickroll 在國外大致就是一個被整蠱了的梗)

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但就是這樣荒誕的簡歷,竟然“回頭率”高達 90%!

回復郵件的公司包括 Reddit、Dropbox、Notion、ApartmentList、Quizlet、Outschool、LiveRamp、AirBnB 和 Blend 等。

像 Atlassian,在 1 小時內就回復了簡歷郵件。

而且天使姐在郵件交流過程中,鏈接里附帶的依舊是 Rickroll 整蠱的圖片。

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然鵝,這些招聘人員是點都不點一下,直接拋出橄欖枝,安排面試。

于是,這樣的一次經歷,讓 Lee 總結出了一個道理:

1、在大廠工作

2、不要不在大廠工作

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換句話說,就是簡歷有大廠的名字、科技熱詞等,會讓簡歷通過的概率大大提高。

而且天使姐還做了一套模板,若是感興趣,可以改改名字和日期等信息試一下(鏈接見文末)。

人工智障再度襲來?

所以合格的簡歷無法通過篩選,但這個卻可以?這什么篩選程序!

評論區的最高贊怒噴這種篩選簡歷的 AI,表示這種只管抓取關鍵詞,絲毫不在意實際內容的人工智障行為實在是“太不可思議了”。

[這份工程師簡歷火了:手磨 14nm 咖啡,90% 公司伸橄欖枝]

那么這些簡歷篩選程序具體是怎么運作的?

一條評論科普到,很多公司所用的簡歷申請系統是一致的,所以他們的機制基本就是:

雇主可以輸入 100 個關鍵詞,然后設定一個必須滿足的最低關鍵詞數量,無法達到這一數量的簡歷就會被迅速丟棄。

同時,他們也可以設定自己所需的簡歷數量,比如設定為 10,系統就會自動發送 10 份與設定參數最為匹配的簡歷。

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而公司們選擇簡單粗暴抓取的“熱點關鍵詞都有哪些呢?

主要還是包括帖主在下方補充的 Microsoft、Facebook、Google 等大廠名字在內的 FAANG。

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嗯…… 大概就是相當于國內的 BAT 和 TMD 地位的這幾位巨頭們:

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這就是正在發生的事,90% 的簡歷都不會被真正的人閱讀。

評論區中一位 HR 現身說法,他表示,有些送到自己這里的簡歷完全無法勝任正在招聘的職位,這些簡歷只是碰巧包含了一些“HR 必點”或這項工作必須的“熱詞”。

[這份工程師簡歷火了:手磨 14nm 咖啡,90% 公司伸橄欖枝]

除了這些眾所周知的“招聘熱詞”,也有評論提到,負責招聘的人士會“依據經驗”將職位的實際需求翻譯成一些非??尚Φ拿枋?。

比如說要招聘新技術領域的專家,技術部門的描述是“非常熟悉 React 或類似框架”,而 HR 則將這個“非常熟悉”翻譯或者理解成了“需要在 React 框架上有 6 年經驗”。

但問題就是,React 框架本身就是 6 年前開發的,符合這個職位要求的,大概就只有框架開發者了吧……

[這份工程師簡歷火了:手磨 14nm 咖啡,90% 公司伸橄欖枝]

所以,針對這種更在意關鍵詞而非內容的機篩,評論區出現了一條天才提議:

你可以用最小尺寸的白色字體把一些熱門招聘詞放在簡歷里,這樣就能順利通過機篩了。

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機器人大戰人類

其實,對簡歷進行機器篩選已經是個存在多年的招聘手段了。

一些規模較小的公司,或許還會由 HR 人眼審核全部簡歷。

但對于大廠們來說,公司內部本就部門眾多,崗位需求也各不相同,甚至在秋招季總計可收到超過 10 萬份簡歷,全部靠人力來解決顯然不太現實。

因此,他們很多都會建立自己的簡歷申請系統或者簡歷庫,也就是俗稱的“機篩”或者“網申”。

在用 AI 挑出了大部分低效甚至無效的簡歷后,剩下的就會送到 HR 手上。

而在這個過程中,雖然有簡歷追蹤系統(ATS)等諸多愈發成熟的自動篩選算法,但總是會有招聘網站會采用不太先進的相關性算法,或者一些“套路”。

所以,市面上就涌現出了大批教你如何通過網申/機篩的教程:
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