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很多小伙伴想要求职数据类岗位，又苦于技术背景不强，没有太多编程经验。殊不知很多分析类岗位对文商科同学很友好，且根据岗位所处的行业不同，文商科背景的同学自身经验反而会成为求职的加分项。今天我们就来看看在人力资源管理行业，有哪些数据类求职机会！

本期分享的主要知识：

劳动力管理系统是什么
如何通过数据分析找出A级人才
如何高度展现自己的专长
如何在数据方面努力向该岗位职能靠拢

1. IBM首席执行官弗吉尼亚罗曼提（Virginia Rometty）在纽约举办的CNBC“劳动人才+HR”峰会上表示，IBM Warson可以AI预测离职趋势，且可以达到95%的准确率。

如果要预测员工是否要离职，有足够的大数据，做一个类似于机器学习的算法，对于Warson这样的系统来说不是难事。而预测准确率则取决于数据的类型，大小，数据的领域以及数据的准确率。

Warson是一个十分强大的软件，特别是把人工智能放在云端，以及Warson以前在疾病诊断方面都获得了很大的成功。因此，Warson在数据足够的情况下在人力资源方面做出这样的预测是在情理之中。Warson这种模型也称为availability model, 因为HR十分在乎且需要知道面试者的availability。

如果面试者是应届毕业生，一般来说他们找工作的几率较高。反之，对于在职人员，根据他们的过往信息以及工作频率，也可以算出这些人员是否经常跳槽，工作效率是否高。这对于HR来说十分重要，可以大大节省人力资源及支出，从而提升整体效率。

数据是有自己的分布的，在做一个公司或一类公司的模型的时候，如果数据量够大的话，可以专注于做这一个公司或者这一类公司的离职预测，这样准确率也会较高。例如，硅谷的数据公司和教育公司有不同的数据分布，如果只做了一个通用的模型来同时为这两种公司所适用，那么这个模型的通用率就十分低，且不准确。为了有效的提高模型的准确度，可以做一个通用模型并做微调，这样准确率就会高很多。

2. AI和数据科学在人力资源方面有哪些应用？

Warson在HR有几方面的应用十分吸引人。

1. 关于猎头行业。目前猎头行业需要面对的简历过多，人工筛选费时费力且效率较低。Warson人工智能系统通过自然语言与机器学习的技术，可以产生一个评估面试者简历与工作描述之间的匹配度的功能，大大的提高HR的效率。
2. 很多公司做放在云端的software service，服务于HR的系统。
3.大公司的人力部门，在人力调配资源管理方面也用数据科学的方法——基于合同的预估，准确的预估对于整个企业的优化操作包括预算都有很大的帮助。数据分析也可以更准确且更全面对员工表现进行分析。

越来越多的公司要求从事HR工作的学生具备最基本的分析能力，比如利用Excel做分析或基于统计的分析能力，这一类技能也是将来从事HR工作的一个新趋势。每年的新毕业学生的数量是有限的，这些人是属于积极寻找工作的求职者。但是同时，对于公司内部的senior-level岗位的空缺，则需要其余一些具有丰富工作经验的人来填充，这些人通常属于不积极寻找工作的、但可能会为公司带来巨大利益的人群。

大公司包括简历以及工作介绍的资源十分庞大，会选择通过：

推荐系统
NLP自然语言处理来使用这些资源去满足新的工作岗位的需求。推荐系统分析这些人涉及到了自然语言处理，HR文件大部分文件为文字。自然语言处理从这些没有固定结构的信息中做一个信息的提取，从而利用这些信息，整合成一个全面的信息，然后根据这些信息来匹配相对应的工作。从大方面来说，这就是AI在人力方面的主要运用。

3. Machine learning engineer是一个什么样的工作？

机器学习工程师更注重应用，在模型方面要求更强。怎么把已有的经典学习算法，更加高级的学习算法甚至强化学习的算法应用到实际场景中，需要很强的工程背景。机器学习工程师更加注重如何优化一个系统。

以推荐系统为例，机器学习工程师在这里的工作将不只是分析这么一个应用，同时还需要知道怎么样把机器学习的排名和分析系统适用到整个推荐系统。当在前端推荐物品时，整个系统的速率以及模型有很高的要求。机器学习工程师最根本的还是统计，机器学习，以及深度算法的好的了解，对编程要求也较强。