最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

[劳动合同] 谷歌、苹果、亚马逊的招聘规则,没想到竟然如此简单粗暴

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2017-3-2 14:29:17 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
 谷歌、Facebook、苹果、亚马逊。这些顶尖的技术公司每年收到超过一万亿次的简历。那么,可以认定他们有一个挑选最佳求职者的秘诀。
  但这究竟是什么样秘诀呢?
  这并不是一张你能在谷歌上“谷歌”出来的“常见谷歌面试问题”清单。事实上,他们精心调整的招聘流程远远超越了算法和量子物理学。
  如果你也想要雇佣世界上最厉害的技术天才、或者你想进入那些一流的机构,那么下面这些秘密策略你一定不能错过。
  1. 早或晚15分钟打电话,或者干脆不打
  为什么?
  ——找到那些为工作随时待命的人
  当你在可以预测的时候致电,任何人都可以回答一系列探测问题。 但是,如果你在他们还在睡觉的时候打电话,在Zumba课堂上,或是上厕所时打电话,会发生什么? 这就是顶尖科技公司如何找到那些为工作随时待命的人的方法。
  2. 让面试流程尽量的混乱和不可预测
  为什么?
  ——找到那些不需要提示的人
  确保面试官或受访者都不知道面试过程中会发生什么。 这是一个很好的指向标,来断定当没有任何提示的时候,谁将会表现最好。
  3. 确保演讲的过程中发生些什么
  为什么?
  ——观察面试者如何适应不太理想的情况
  有意将面试者的个人演讲安排在某个设备不能正常工作的房间。 如果候选人能够很好地应对这种情况,并不介意调整,那么这是一个好兆头来表示他是个很能配合的人。如果该面试者能提出解决方法B/C/D的话,是非常加分的,这表示再技术世界中,他将是个很好用的人才。
  4. 在面试过程中,做出大量不正确的假设
  为什么?
  ——排除那些很容易被激怒的人
  如果应聘者的最后一份工作是在Twitter,问他:“你在雅虎多久了?”当他纠正你时,记下他的语气。 他是像一个混蛋一样还是保持着冷静? 这是科技公司如何找到一个在很糟糕的情况下还能够保持工作的人的方法。
  5. 要求面试者解决针对你个人的问题
  为什么?
  ——因为你的确需要解决这个问题
  科技公司经常让候选者来解决他们目前面临的实际问题。 这是一个得到免费解决方案的捷径。
  6. 经常将面试地点在不同的房间之中交换
  为什么?
  ——发现那些即使感觉不适应依然能够保持精神的人
  不要让你的求职者在面试过程中感到舒适。这是你如何找到那些精神气十足的人,并且让他明白没有一个会议室是全天可用的。
  7. 反复询问同一个问题
  为什么?
  ——测试答案的一致性
  在科技界,可预见性是一件好事。 在面试期间,不要担心因为没有问题而重复提问。 这是一个测试应聘者答案一致性的好工具。只有在面试高级角色的时候,应聘者才会给出完全不同的答案。
  8. 采用“好警察”/“坏警察”那一套
  为什么?
  ——找到那些在压力下能够进行多任务的人
  把应聘者放在会议室的中间,面试者在桌子的两端。 应聘者是否能够同时将她的注意力分给两个面试官,同时充分回答每个问题? 还是明显地有些精疲力竭、怀疑自己参加面试的原因? 这是一个在有限时间内很好的方法来判断面试者表现的方法。
  9. 询问一个问题,然后非常响地打字
  为什么?
  ——来判断他能否在干扰下保持专注
  问候选人一个问题。 然后,一旦他开始回答便开始大声打字,并同时表示你只是在“记笔记”。你可以采取笔记,或者你也可以写一封电子邮件给你的陌生父亲,这无所谓。观察候选人能否继续专注于这个问题,或者他是否开始走神。 这将帮助你找到不被多余因素干扰工作的应聘者。
  10. 三个月后,回复应聘者一个他没有投过的工作
  为什么?
  ——找到那些意志坚定的人
  这是一个有效的方法,来排除那些显然不是真正想要这份工作的人。 应聘者是否能为他想要的工作而奋斗? 他是否接受这个提议,只因为这是他觉得能得到的最佳待遇? 还是因为他已经被上一份工作拒绝了? 这是一个解决该问题的好方法。

楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-4-29 08:54

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表