1.2 組建團(tuán)隊：用AI甄選高適配人才

問題情景

AI提問框架

通用公式=人才需求定位 + 篩選標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建 + 評估維度設(shè)計

人才需求定位

明確崗位須解決的核心矛盾及對業(yè)務(wù)的關(guān)鍵影響，幫助AI理解“什么人能創(chuàng)造差異化價值”，避免泛泛篩選。

提問要素

·崗位類型：如增長黑客、用戶研究員。

·業(yè)務(wù)場景：如跨境電商供應(yīng)鏈優(yōu)化、醫(yī)療AI數(shù)據(jù)標(biāo)注。

·價值錨點：如提升30%復(fù)購率、降低20%客訴率。

篩選標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建

將隱性需求轉(zhuǎn)化為可量化的硬性/軟性條件，為AI提供“人才篩選的坐標(biāo)軸”，提升匹配精度。

提問要素

·硬性門檻：如主導(dǎo)過千萬級項目、持有PMP（項目管理專業(yè)人員）認(rèn)證。

·軟性特質(zhì)：如復(fù)雜問題解決能力、沖突管理能力。

·文化適配點：如結(jié)果導(dǎo)向、扁平化溝通。

評估維度設(shè)計?

規(guī)劃如何驗證候選人的關(guān)鍵能力，確保AI建議的篩選方式可落地。

提問要素

·能力測試：如現(xiàn)場設(shè)計SQL優(yōu)化方案、模擬用戶訪談。

·行為面試：如請舉例說明你推動過最難落地的項目。

·數(shù)據(jù)驗證：如提供過往項目收益分析報告。

準(zhǔn)備資料

實戰(zhàn)案例

人才需求定位

我們是某新能源車企智能駕駛團(tuán)隊，需招聘“感知算法工程師”。該崗位須解決的核心矛盾是“在極端天氣下（暴雨/濃霧）提升攝像頭感知精度”，直接影響L3（自動輔助駕駛）功能落地。

篩選標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建?

硬性門檻

1.有量產(chǎn)車型感知算法開發(fā)經(jīng)驗。

2.發(fā)表過頂級會議論文。

3.熟悉Transformer（深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)）在點云處理中的應(yīng)用。

軟性特質(zhì)

1.能跨領(lǐng)域整合激光雷達(dá)與視覺數(shù)據(jù)。

2.具備車規(guī)級功能安全認(rèn)證思維。

文化適配點

接受“測試車極端場景路測”的高強(qiáng)度出差。

評估維度設(shè)計?

請基于以下信息生成方案

1.技術(shù)筆試：給定暴雨場景數(shù)據(jù)集，要求優(yōu)化目標(biāo)檢測MAP值（平均精度均值）。

2.模擬評審：角色扮演向跨部門解釋技術(shù)方案。

3.背調(diào)重點：核實候選人參與量產(chǎn)項目的具體貢獻(xiàn)度。

需要輸出

1.精準(zhǔn)人才畫像（含行業(yè)/企業(yè)分布）。

2.定制化面試題庫（含技術(shù)面試題與結(jié)構(gòu)化行為面試題）。

3.競品公司同類崗位薪酬分位值參考。

注意事項