就很荒誕，一個軟體工程師的簡歷竟然是這樣的：

確保團隊 6 人能喝上咖啡，還是用南極洲咖啡豆磨成 14 奈米顆粒的那種。

在 LinkedIn 上關注創始人（Reid Hoffman）。

在微軟把性病傳播給 60% 的實習團隊。

你肯定會認為，這樣的簡歷絕對是會斃掉的。

錯！

居然有 90% 的公司丟擲了橄欖枝，給簡歷做了回覆。

而且還是像 Airbnb 這樣的知名小巨頭企業。

這簡歷如此一本正經的胡說八道，效果卻這般反差，驚掉了一眾網友的下巴。

胡說八道的“面試收割機”

事情是這樣的。

這位工程師名叫 Angelina Lee（簡稱“天使姐”），在此之前，她投出去的簡歷基本上都是被拒狀態。

這就讓她心生好奇：

招聘人員到底有沒有在看簡歷？

於是，天使姐便靈機一動，打算造假一個看似不錯的簡歷一探究竟。

這份簡歷第一眼瞥過去，很多人可能都會覺得正常：技能、個人和教育經歷。

是相當標準的“三段式”簡歷了。

但天使姐設定的玄機就暗藏在更為細節的詳情介紹中。

例如“技能”介紹中的描述是這樣的：

經驗豐富的軟體工程師，具有在金融科技、健康和成人娛樂行業建立可擴充套件系統的背景。

擅長 JavaScript、TypeScript、Node.js、React AI、Mia Khalifa 和 C++。

金融科技和健康領域倒是沒什麼，不過這個“成人娛樂”…… 就不禁讓人浮想聯翩了。

再是具體到會使用的語言和工具，大部分都是較為常見的，不過這個 Mia Khalifa……

（咳咳，反正一位豔星也叫 Mia Khalifa）

接下來的“個人經歷”，更是精彩。

四家公司都是妥妥的大廠沒錯了：微軟、LinkedIn、Zillow 還有 Instagram。

在每家公司的履歷介紹中，她都展開描述了 3-4 個細節工作。

但你要是仔細閱讀一下，簡直不要太！離！！譜！！！

例如在 Instagram 工作時：

領導由 6 名工程師組成的團隊，在公司伺服器上挖掘以太坊。

公然拿公司伺服器挖礦？那簡直是跟“刪庫跑路”有的一拼了。

還有“把咖啡豆磨成 14nm，為團隊提供充足的咖啡”。

這位天使姐，你莫不是一臺光刻機吧……

再例如在微軟的工作經歷中，這位工程師稱“帶領微軟員工重整 Trump 公司”。

還在實習團隊中，把性病傳播給了 60% 的人……

講真，如此胡謅的工作經歷，電視劇都不敢這麼拍。

還有教育經歷中的一處介紹是：

在兄弟會中創造了一晚喝最多伏特加的紀錄。

而且簡歷裡的所有超鏈，都不是與之相關的連結地址，點一下你就會發現被 Rickroll 了。

（Rickroll 在國外大致就是一個被整蠱了的梗）

但就是這樣荒誕的簡歷，竟然“回頭率”高達 90%！

回覆郵件的公司包括 Reddit、Dropbox、Notion、ApartmentList、Quizlet、Outschool、LiveRamp、AirBnB 和 Blend 等。

像 Atlassian，在 1 小時內就回復了簡歷郵件。

而且天使姐在郵件交流過程中，連結裡附帶的依舊是 Rickroll 整蠱的圖片。

然鵝，這些招聘人員是點都不點一下，直接丟擲橄欖枝，安排面試。

於是，這樣的一次經歷，讓 Lee 總結出了一個道理：

1、在大廠工作

2、不要不在大廠工作

換句話說，就是簡歷有大廠的名字、科技熱詞等，會讓簡歷通過的概率大大提高。

而且天使姐還做了一套模板，若是感興趣，可以改改名字和日期等資訊試一下（連結見文末）。

人工智障再度襲來？

所以合格的簡歷無法通過篩選，但這個卻可以？這什麼篩選程式！

評論區的最高贊怒噴這種篩選簡歷的 AI，表示這種只管抓取關鍵詞，絲毫不在意實際內容的人工智障行為實在是“太不可思議了”。

那麼這些簡歷篩選程式具體是怎麼運作的？

一條評論科普到，很多公司所用的簡歷申請系統是一致的，所以他們的機制基本就是：

僱主可以輸入 100 個關鍵詞，然後設定一個必須滿足的最低關鍵詞數量，無法達到這一數量的簡歷就會被迅速丟棄。

同時，他們也可以設定自己所需的簡歷數量，比如設定為 10，系統就會自動傳送 10 份與設定引數最為匹配的簡歷。

而公司們選擇簡單粗暴抓取的“熱點關鍵詞都有哪些呢？

主要還是包括帖主在下方補充的 Microsoft、Facebook、Google 等大廠名字在內的 FAANG。

嗯…… 大概就是相當於國內的 BAT 和 TMD 地位的這幾位巨頭們：

這就是正在發生的事，90% 的簡歷都不會被真正的人閱讀。

評論區中一位 HR 現身說法，他表示，有些送到自己這裡的簡歷完全無法勝任正在招聘的職位，這些簡歷只是碰巧包含了一些“HR 必點”或這項工作必須的“熱詞”。

除了這些眾所周知的“招聘熱詞”，也有評論提到，負責招聘的人士會“依據經驗”將職位的實際需求翻譯成一些非常可笑的描述。

比如說要招聘新技術領域的專家，技術部門的描述是“非常熟悉 React 或類似框架”，而 HR 則將這個“非常熟悉”翻譯或者理解成了“需要在 React 框架上有 6 年經驗”。

但問題就是，React 框架本身就是 6 年前開發的，符合這個職位要求的，大概就只有框架開發者了吧……

所以，針對這種更在意關鍵詞而非內容的機篩，評論區出現了一條天才提議：

你可以用最小尺寸的白色字型把一些熱門招聘詞放在簡歷裡，這樣就能順利通過機篩了。

機器人大戰人類

其實，對簡歷進行機器篩選已經是個存在多年的招聘手段了。

一些規模較小的公司，或許還會由 HR 人眼稽核全部簡歷。

但對於大廠們來說，公司內部本就部門眾多，崗位需求也各不相同，甚至在秋招季總計可收到超過 10 萬份簡歷，全部靠人力來解決顯然不太現實。

因此，他們很多都會建立自己的簡歷申請系統或者簡歷庫，也就是俗稱的“機篩”或者“網申”。

在用 AI 挑出了大部分低效甚至無效的簡歷後，剩下的就會送到 HR 手上。

而在這個過程中，雖然有簡歷追蹤系統（ATS）等諸多愈發成熟的自動篩選演算法，但總是會有招聘網站會採用不太先進的相關性演算法，或者一些“套路”。

所以，市面上就湧現出了大批教你如何通過網申/機篩的教程：

因此，對於公司方來說是節省人力的手段，對於求職者，卻變成了你來我往的“人類大戰機器人”：

對於這些現象，你又怎麼看？

參考連結：

[1]https://www.reddit.com/r/recruitinghell/comments/qhg5jo/this_resume_got_me_an_interview/

[2]https://www.reddit.com/r/recruitinghell/comments/qhg5jo/this_resume_got_me_an_interview/

簡歷模板：

https://docs.google.com/document/d/1OevE4HFiAgUPlOym3RAPjtvpk1zIurOKdTdrUFoyS28/edit#