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SUMMARY:AI聘 WEBINAR：公司要求签PIP，你离被裁员还有多远？
DESCRIPTION:主题介绍： \nPIP，全称 Performance Improvement Plan\, 也就是绩效提升计划，被公认是公司解雇员工的“潜规则”。 在社交媒体上，不少一线大厂员工爆料，不管绩效如何，公司每年必须裁掉6-10%的人。一些大厂每年有10%-15%的员工被“PIP”。如果你不幸被要求进入PIP，那是否真的意味着你的工作岗位不保？你需要做哪些准备？又该如何应对接下来的风险？ \n本期讲座，我们邀请到资深HR导师来为大家讲解Performance Improvement Plan的内容、风险以及如何应对PIP所带来的的一系列问题。为大家遇到PIP后提供客观的指导和有效建议。 \n你将会学习到的知识: \n1. 公司设置PIP的目的是什么？\n2. 被PIP的原因会有哪些，如何避免?\n3. 一旦遇到PIP应该如何有效应对？\n4. 遇到PIP会对找工作带来什么影响？\n5. 如何评估和预测自己的岗位危机？
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SUMMARY:AI聘 WEBINAR：新兴的HireVue面试为何挡住了很多求职者？
DESCRIPTION:主题介绍： \n疫情极大促进了Remote岗位的发展，也颠覆了以往传统的面试形式。Digital Interviewing System在公司面试中的应用也越来越广，而HireVue 便是此类平台最具代表的提供商之一，被全球各大公司广泛使用。 \nHirevue运用了一种围绕机器学习的复杂算法，结合了语音识别以及面部识别，可以通过肢体语言、做题速度、声音大小等不同的维度，来对候选者进行评分。除了职位匹配度，还能分析候选者的性格、动机和动力、甚至是跳槽概率。帮助公司极大程度提高了招聘效率，缩减了招聘成本。 \n虽然HireVue优点众多，但对于大部分求职者来说，对着AI面试还是不习惯的，面对没有任何反馈的机器，往往会更紧张，影响了面试发挥。那大家该如何应对Digital Interview? \n\n\n你将会学习到的知识： \n1. HireVue的有哪些面试功能？\n2. HireVue面试有什么特点？\n3. Digital Interview在面试中的重要性有多大？\n4. 应该如何准备Digital Interview？
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SUMMARY:AI聘 WEBINAR：如何备战Amazon 技术岗面试？
DESCRIPTION:主题介绍：\nAmazon是作为专注于电商、云计算、数字流媒体和人工智能的美国跨国科技公司，在疫情所激发的市场带动下，一直保持着积极的招聘态势。不光在疫情期间一直在招聘，随着疫情影响的逐渐消退，经济需求的恢复，Amazon又开始在各地扩招，不管对于New Grad，还是想要跳槽大厂的人来说，都是一个绝佳的求职机会。\n本期讲座，我们邀请到资深导师来为大家解析亚马逊技术岗位的面试，和大家分享我们的学员成功案例，针对如何备战Amazon技术岗位面试，为大家提供专业的建议。你将会学习到的知识： \n1. Amazon技术岗近期开放了哪些岗位？\n2. Amazon技术岗面试流程和形式？\n3. Amazon数据和软件类面试重点考察什么？\n4. 如何准备Amazon BQ和技术面试？
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SUMMARY:AI聘 WEBINAR：如何准备Front-End/Back-End岗位面试？
DESCRIPTION:主题介绍：\nFront-End和Back-End（前端和后端）是计算机科学（CS）中最常见的两个技术方向，Front-End Engineer和Back-End Engineer 也是目前市场上招聘需求很大的CS岗位方向。前端开发，就是要创造面向用户的部分的代码，并通过建立框架，构建沉浸性的用户体验。而后端开发者需要构建并维护服务器、应用还有数据库这几个组件，并提供多方面支持。作为CS背景的求职者到底适合申请哪一类岗位？两种岗位的功能差别和面试差异在哪里？\n本期讲座，我们邀请到资深导师来为大家讲解前后端岗位面试，带大家了解它们的特点和区别，以及面试时需要准备的不同事项，为大家提供专业的指导和建议。你将会学习到的知识： \n\n1. 前后端开发工程师的岗位功能有何差别？\n2. 前后端开发工程师的技术要求有哪些不同？\n2. 前后端开发岗考点有哪些不同？\n3. 应该如何高效准备前后端岗位面试？
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SUMMARY:AI聘 WEBINAR：详解数据类岗位分类、职业路径和薪资差异
DESCRIPTION:主题介绍：\n在数据时代，数据岗位比以往任何时候在公司业务中发挥的作用都要大，公司需要依赖数据相关岗位的技术人员来提供有关研发、生产、销售、运营以及如何更好地满足客户需求的决策支持。而数据岗位所涉及的领域和方向也越来越广，越分越细。在做职业规划时，很多求职者对于Business Analyst，Data Analyst\, Product Analyst\, Data Engineer 以及Data Scientist的要求和技术指标不是很了解，如何根据个人背景来选择岗位更是存在很多误区。\n本期讲座，我们邀请到资深导师来为大家讲解数据类岗位相关知识，带大家了解它们的分类、职业路径和薪资差异等等，为大家求职提供专业的指导和建议。你将会学习到的知识： \n\n1. 数据相关岗位有哪些分类？\n2. 不同岗位的职能差异是什么？\n3. 数据岗位的有哪些职业路径和薪资差异？\n4. 应当如何准备数据类岗位面试？
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