この履歴書はAIの助けを借りて作成されたことが判明しました。 ！

秋の就職活動は静かに過ぎ去りましたが、信頼できるインターンシップ先を見つけたい大学生にとって、すべてがまだ終わっていません。

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良いインターンシップ経験を見つけたいなら、良い履歴書が不可欠です。

しかし、履歴書を作るとなると大変な作業です。履歴書を自動生成する方法があれば最高です。

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さて、文在寅が朗報を届けてくれました。履歴書作成の問題に悩まされていたRedditのネットユーザーが、ディープラーニングを使って実際にこのような履歴書ジェネレーターを作成したのです。ユーザーはJSONで自分の履歴書を書くだけでなく、それを公開することもできます。

それだけで十分です。数え切れないほどの心臓の鼓動の価値があるように聞こえ、多くのネットユーザーが投稿の下に「それは素晴らしい、ありがとう」というコメントを残しました。

AIを使って完全に偽の履歴書が生成された

履歴書を作成する前に、まず標準的な履歴書がどのようなものであるかを知っておく必要があります。

 { "basics" : { "name" : "John Doe" , "label" : "プログラマー" , "picture" : "" , "email" : "[email protected]" , "phone" : "(912) 555-4321" , "website" : "http://johndoe.com" , "summary" : "John Doe の概要..." ,

その後、何千もの既存の履歴書データを使用して、各属性セクションのモデルを構築できます。

最も興味深い部分のいくつかは GitHub で入手できます: https://github.com/jsonresume/jsonresume-fake/tree/master/models

準備ができたら、最終的に生成された効果を試すことができます。

たとえば、この履歴書を見ると、Brin Coordsen という応募者は、ツールを自動的に使用できるソフトウェア エンジニアであり、自分の専門知識をさまざまなプロジェクト スタイルと組み合わせたいと考えています。

仕事の経験に関しても、Coordsen 氏は経験豊富です。彼はいくつかのインターネット企業で働き、プロジェクト リーダーなどの重要な役職を歴任しました。

元同僚からの推薦状も2通あり、本物とほとんど区別がつかないほどリアルだと言えます。

しかし、よく見ると、この履歴書には文法上の誤りやスペルミスが多数含まれていることに気が付きます。AI による偽の履歴書作成能力は、まだまだ向上の余地があるようです。

プロジェクト全体は GitHub でオープンソース化されています。興味のある学生はぜひご覧ください: https://github.com/jsonresume/jsonresume-fake

履歴書を自動生成するだけでなく、履歴書を自動送信するプログラムも作成されている。

もちろん、履歴書を自動生成するだけでは十分ではありません。履歴書の提出も非常に時間がかかり、手間がかかります。この作業も AI が担うことができれば素晴らしいと思います。

ほら、あなたが思いつく限り、他の人がやっていないことは何もないということがわかったんです。実は、Medium のブロガーである Robert Coombs 氏がこれを実際に実行し、いくつかの小さな秘密も発見しました。

クームズ氏は、ルーブ・ゴールドバーグ風の巧妙なクローラー、スプレッドシート、スクリプトを作成し、求職プロセスを自動化しました。このツールを使い始めた当初は、通りの向こうでコーヒーを飲むのにかかる時間で、中西部の 1,300 件の求人に応募することができました。

その後、数回の反復といくつかの厄介な問題の解決を経て、プログラムのバージョン 5.0 は 3 か月間で 538 件の求人への応募に役立ちました。

しかし、カバーレター、履歴書、LinkedIn プロフィールが何回閲覧されたか、また電子メールへの返信を追跡したところ、ロボットを使って求人に応募しても効果がないことが判明しました。

クームズ氏自身によると、求人メール アドレスに同じ内容を送信するだけでなく、メールの件名を変えたり、履歴書やカバー レターの異なるバージョンを試したりしたそうです。しかし、結果として、応答はわずかに異なりますが、メールを実際に読む人にとっては同じに見えるほど大きな違いはありません。

この目的のために、彼は A/B テストも実施し、通常の求人応募書と、2 番目の文でロボットによって送信されたことを認めている電子メールを比較しました。

カバーレターが異なれば、まったく異なる反応が返ってくると思いますか? しかし、そうではないことが判明しました。

求職者にとって最も重要なことは、履歴書の群衆から目立つことです。しかし、応募者追跡システムのようなロボットでさえ、これらのカバーレターを注意深く読む人は誰もいないので、この結論は少し憂鬱に思えます。

「求人の約 80% は掲載されず、上級職になると 90% になることもあります」と Agile.Careers の Scott Uhrig 氏は言います。掲載される求人は非常に競争率が高く、応募者追跡システムは最適な候補者を選択するのに十分ではありませんが、最も重要な事実を無視することはできません。つまり、多くの求人は掲載されないということです。

言い換えれば、平均的な求職者よりも 2 倍、3 倍、あるいは 10 倍多くの応募書類を提出したとしても、それは問題ではありません。応募書類の数に影響を与える要因はあなた (またはロボット) の制御の範囲外にあるため、その数はほとんど役に立ちません。

しかし、落胆しないでください。クームズ氏は何千もの求人に機械的に応募することで、3つの教訓を学びました。

• 重要なのは、どのように応募するかではなく、推薦者として誰を知っているかです。
• 企業は、型破りな人材を探すのではなく、リスクを最小限に抑えてポジションを埋めようとします。
• いくつの求人に応募したかは、採用されるかどうかには影響しません。また、応募する機会がない求人には採用されません。

そこでクームズ氏は、手動での応募であれロボットの使用であれ、従来の求職方法を放棄することを決意した。

彼は以前、非営利団体で働いていましたが、現在はこの勤務時間を週 3 日に減らし、残りの時間をもっと興味深い人々と会うことに使うことにしました。もちろん、彼は誰かが自分の履歴書を受け取って、その山の一番上に置いてくれることも望んでいた。

文寨君は、皆さんの就職活動への熱意を挫くためにここにいるわけではありませんし、皆さんに同じ道を歩むよう勧めたいわけでもありません。ただ、このプロセスでは、やはり自分のリズムを見つけなければなりません。仕事は万能ではなく、精神と身体の方が重要です。

[この記事は51CTOコラムBig Data Digest、WeChatパブリックアカウント「Big Data Digest（id: BigDataDigest）」のオリジナル翻訳です]

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