Публикации по теме talent-acquisition

Публикации по теме 'talent-acquisition'

5 качеств успешных людей в сфере технологий

В отличие от ранее, это не только ваше резюме, которое даст вам отличную работу. Теперь работодателей больше заботит то, что вы можете сделать, чем то, что у вас есть на бумаге. Особенно в технологической отрасли есть важные черты и навыки (например, умение программировать), которые имеют большое значение для работодателей. Давайте взглянем на основные черты успешных людей в сфере технологий на основе Отчета HackerRank о навыках разработчиков за 2018 год . Они хотят учиться..

Почему MigraCode Barcelona предлагает бесплатные учебные курсы по программированию

MigraCode Barcelona предлагает бесплатные курсы программирования для мигрантов и беженцев и связывает их с рынком труда. Porsche Digital поддерживает проект в качестве партнера и выстраивает связь с отраслью. В интервью Винсент ван Гронделл, руководитель программы MigraCode Barcelona , и Скотт Фрэнсис из Porsche Digital Barcelona рассказывают, как они работают вместе, чтобы дать людям возможность смотреть в будущее. MigraCode Barcelona — это первая академия кода для беженцев и..

Три тренда в подборе персонала, которые изменятся с цифровизацией

Цифровизация — неизбежный аспект, который изменит то, как кадровые и рекрутинговые компании выбирают таланты. Патрик Реманн , один из самых влиятельных людей в мире HR, пишет о трех самых больших тенденциях в рекрутинге, которые изменятся с переходом на цифровые технологии. Сфера HR меняется и сталкивается с «новыми технологиями и новыми требованиями. Наряду с технологическими инновациями и общим переосмыслением глобального понимания традиционных систем рынок труда также меняет..

Sourcing — Машинное обучение и искусственный интеллект

Машинное обучение (МО) Машинное обучение фокусируется на разработке моделей и алгоритмов, которые могут имитировать разумное человеческое поведение, учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения. Методы: линейная регрессия, деревья решений, нейронные сети, глубокое обучение, кластеризация, обучение с подкреплением, контролируемое и неконтролируемое обучение. Инструменты: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, caret, mlr, randomForest, WEKA, MLlib, Mahout, Wabbit, JMLR..

Как я создал продукт за 5 недель с помощью Meteor и React

Или как ожил Руутли TL; DR; После 2 лет использования Meteor по-прежнему остается моим любимым продуктом. React - это круто. Примерно в августе 2016 года. Оглядываясь на это сейчас, я понимаю, что это было не так давно, но последние 5 недель были ужасными и полезными одновременно. В этот момент оставаться в офисе до 2 часов ночи в субботу вечером кажется нормальным (и просыпаться в 8, чтобы вернуться сюда на следующий день). Это история о том, как Руутли возникло, чтобы изменить то,..

Будущее работы уже сейчас. Так где же подходит ИИ?

Искусственный интеллект медленно, но верно проникает в нашу жизнь. Недавнее исследование Hubspot показало, что 63% людей (в данном случае технология голосового поиска) даже не осознавали, что используют ИИ. . Siri от Apple дает рекомендации по ресторанам, Netflix предлагает Что посмотреть дальше , Facebook предлагает отмечать ваших друзей на ваших фотографиях, а Google Search пытается угадать, что вы ищете, с помощью автозаполнения — все это разные примеры ИИ. Итак, давайте..

Текущее состояние должностей начального уровня Data Science

Этот пост основан на личном опыте работы на местах и периодических собеседований с младшими кандидатами в течение последних трех лет (ни у кого не было докторской степени, только степень бакалавра или магистра). Эти мысли принадлежат мне, и в других ситуациях это может быть не так. Недавно я ответил на вопрос на Quora о том, становится ли все труднее заниматься наукой о данных, и это привлекло некоторое внимание, что заставило меня понять, что, возможно, не слишком ясно (с моей..