全国招募陪护一包（收入稳定，福利好）
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国家统计局：3月份工业生产平稳回升 企业利润降幅收窄
31 分钟前
36氪获悉，国家统计局工业司统计师孙晓解读工业企业利润数据：3月份，工业生产稳步回升，企业利润降幅收窄。 总体来看，工业企业利润降幅仍然较大，企业亏损面积和金额仍然较高。 但上游价格同比下降有利于下游行业盈利能力提升。 下一阶段，要继续围绕扩大市场需求，提振市场信心，改善企业预期，提高产销衔接水平，促进工业企业利润加速恢复。 原文链接
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2：性别要求：女性，外表美丽，正常。 性格开朗，思想开放。
3、工作内容：主要陪同客户购物、参加商务宴会、游轮、商务谈判、外地出差、陪同客户国内外旅游等。
4：学历要求：初中以上学历。
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住房待遇：提供环境优雅、配套齐全的住房，有空调、电脑、电视、全自动洗衣机等家用设备。
特别提醒
1.当您看到这条信息时，请不要关机，耐心阅读。 无论您是在夜总会工作了很长时间，还是刚刚找工作的新手。
2.这对你来说是一个不错的选择。 每个招聘人员都会说他的生意很好。
3、我没有花言巧语，只是说说实际的工作情况：在这里工作不用交押金，不用发工资，规则很少，工作环境宽松。
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在这种情况下，最明智的做法就是不要再问任何问题，因为对方十有八九不想告诉你，这实际上就是对方的想法。
张同学问李同学：“上学期考试考了多少分？”
李同学心想，上学期考试我好像比他考得好。 如果你直接说出来，会不会让他感觉不舒服，觉得你在炫耀？ 即使你真的很想说，用什么语气最好呢？ 哎呀，真是麻烦啊。 让我们忘记它吧。 但他问了我所有的问题，我却忍不住回答。 看来我只能笼统地回答了。
于是，李同学回答：“还不错。”
这时，聪明的张同学应该就此打住，而不是问：“多少钱？”
那么我们如何向别人寻求帮助，才能让别人更愿意帮助我们呢？
A。 让其他人知道您已经进行了很长时间的初步数据搜索。 我确实有些不明白，无法解决，所以才寻求帮助。
b. 详细描述您的问题以及您需要的帮助。 如果对方意识到他需要一次又一次地跟你说话，就像剥洋葱一样，才能了解你的意图以及帮助你的难度，那么他帮助你的意愿就会明显下降。
C。 如果对方没有时间或精力寻求帮助，你可以询问对方是否有其他渠道寻求帮助，例如论坛、网站或人
在这种情况下，最明智的做法就是不要再问任何问题，因为对方十有八九不想告诉你，这实际上就是对方的想法。
张同学问李同学：“上学期考试考了多少分？”
李同学心想，上学期考试我好像比他考得好。 如果你直接说出来，会不会让他感觉不舒服，觉得你在炫耀？ 即使你真的很想说，用什么语气最好呢？ 哎呀，真是麻烦啊。 让我们忘记它吧。 但他问了我所有的问题，我却忍不住回答。 看来我只能笼统地回答了。
于是，李同学回答：“还不错。”
这时，聪明的张同学应该就此打住，而不是问：“多少钱？”
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招募人工智能时存在的偏见以及如何克服它
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关于人工智能将如何影响夜总会招聘的讨论很多。 如果应该的话，会有很多讨论，因为涉及很多风险。 我们已经看到了一些风险，比如亚马逊的算法简单地降低了女性成就的评级。
最近，以妮维雅 (NIVEA) 品牌闻名的德国巨头的战略人才招聘负责人在阿姆斯特丹告诉《e》，人工智能在选人方面表现不佳的原因有两个。 首先，它往往会看到错误的数据。 其次，它根据有偏差的数据进行训练。 我完全同意他的这两点，但不同意他的意思。
错误的数据
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克里斯托夫表示，人工智能会查看所有数据，包括不相关的数据，但无法将其置于上下文中。 的确。 问题是，人类也是如此。 不知不觉。 因此，即使没有人，或者至少很少有人，有意识地说女性比男性没有那么明确，我们所知道的由女性编写的无意识代码的价值也较小。 这只是有关该主题的多项研究之一。
我同意它查看的是错误的数据，因为它倾向于查看简历，就像招聘人员那样。 问题是，有一项科学研究要做，实际上甚至可以发现简历和绩效之间的相关性。 因此，当我们在简历上训练人工智能时，我们可能会训练错误的数据，即没有预测价值的数据。
有偏见的数据
问题的第二部分是所有人力资源数据都有偏差。 人类是有偏见的。 甚至社会也有偏见。 男性在基因上是更好的开发者吗？ 我不知道。 我知道当一个小男孩数学成绩不好时，人们会告诉他要更加努力。 听到一个小女孩安慰道：“这很难，不是吗？”
那么数据有偏差吗？ 是的，根据定义。 根据当前的人力资源数据来训练人工智能是不可能的。 然而，训练人工智能的方法有很多。
训练招聘人工智能的步骤
第一步是我们需要承认每家公司的每项工作都是不同的。 没有快速解决办法。 我们可以使用其他人的构建模块，但你总是需要校准你公司的工作。 A 公司的优秀销售人员在 B 公司很容易失败。很少有人能在任何地方都取得成功。 这是因为公司文化和团队合作。
第二步，我们需要对当前的工人进行分组。 我个人总是喜欢三个，但也可以是两个或四个。 这三组是：优秀、可接受和差的表现。 切勿仅基于最佳模型进行建模，否则可能会出现“误报”。 比如说，如果你只看最好的，结果发现每个人的外向性都很高。 但你雇佣了这个，所有表现不佳的人也雇佣了这个。 你仍然对相关性一无所知。 这可能是相关的，但也可能是您以前的招聘偏见。
第三步有两种可能的选择。 您可以首先确定您希望对该角色重要的特征。 然后，您可以测量当前的人口数量，看看是否存在显着差异。 另一种选择是从测量开始。 查看显着不同的特征，并根据您的专业知识决定它对工作是否重要。
第三步中有两件重要的事情。 这就是大多数偏见进入人工智能的地方。 首先，您需要确保您使用的数据是公正的。 因此，如果您使用的数据与您在简历中选择的数据相同，那么根据定义，这些数据就会有偏差。 如果你提高一个层次并观察一个人的认知和/或心理特征，就有可能获得公正的数据。 但不要让人工智能自己去做。 就像所说的那样，人工智能不知道上下文，因此它无法确定它是否只是相关性，或者是否确实重要。
该过程的第四步是测试算法，看看表现最好的人是否脱颖而出。 这是在最初未用于训练算法的样本子集上完成的。
第五步也是最后一步是不时地反对该算法。 只需雇用算法告诉您不要这样做的人即可。 是的，这是一种风险，但现在的风险与我们当前的招聘做法一样人性化。 只需派人回到系统，看看它是否有效。
足够的人
这个系统的一个大问题是，对于最高效的系统和最大的偏差机会，你需要足够多的人做同样的工作来训练算法。 根据我的消息来源，至少有 50 个。而且我并不是说 50 个部门。 我的意思是工作 50。所以，是 50 名招聘人员，而不是 10 名消息来源、10 名人力资源顾问、10 名人力资源管理员、10 名招聘人员和 10 名人力资源经理。 对于大多数组织来说，这是不可能的，因此他们采取了捷径。 他们使用标准化的配置文件，我永远不会推荐这样做，因为您的组织从定义上来说是独一无二的。
虽然可以从标准化的个人资料开始，但请与您当前的员工联系并从那里开始工作。 在这种情况下，您也许可以减少工作人员数量，但您确实需要进行更多尝试。 因为你的基数较低，所以应该更频繁地测试算法，所以更多的是第 5 步。
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你在干什么？ 工作是光荣的，休息也是必要的。 别忘了，劳逸结合，你会更快乐。 无论多忙，都要照顾好自己，无论多累，都要保持阳光心态。 祝你开心每一天！
做人、做事不仅体现了一个人的个人素质、气质和气质，也体现了一个人的工作能力。 如果一个人做事很好，但是人际关系很差，那他就不能算是一个成功的人。
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