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阅过有数技术简历，依然做不好技术招聘。
技术面试官无数次强调要从简历中判断是否为技术大牛，可是大牛、小牛真的能够从简历上判断吗？
为此，很多 HR 都会有这样的想法：看到有卓越的我的项目经验，哇！这个人必定是牛人，立马就提交给面试官安顿面试。
其实，这是一个很大的误区：
首先，很优良的我的项目，并不一定能断定这个候选人的资质如何，这个只能映射到负责整个我的项目的 Team 是优良的，团队的「队商」与集体「智商」不能同步；
其次，特地是在场景简单的我的项目中，团队的体现要优于集体的体现，团队的贡献度要大于集体的贡献度。
技术简历的初筛，基本上是每一个 HR 都会遇到的难题，那如何通过简历疾速判断程序员是否为优良，Bug 君在和一些技术面试官沟通之后，总结了一些教训。
简历中我的项目的参与度、贡献度
简历自身的效用信息往往十分局限，看了简历之后，也难以造成对候选人的初步判断。但咱们其实能够通过我的项目经验上的信息，来评估候选是否残缺、深刻参加其中。
在候选人简历的我的项目板块，咱们能够查找是否有以下要害信息：
自己在我的项目中的角色？比方后盾零碎开发，主导搭建了页面框架，进步代码品质；公共组建的提取、编写。
解决了什么样的问题？比方通过自动化，让代码易于治理；对立的编码标准，更有利于多人单干，升高了代码出错率；
性能上带来多少晋升？比方单页利用让申请次数变少、页面出现更快，用户体验更好了。
通过以上信息，咱们基本上能够判断候选人在我的项目中的角色，或者从解决的后果来看能根本评估出候选人在整个我的项目中的贡献度。
另外一种是简历上的我的项目论述，能够通过以下两个例子比照：
例子一：
A：利用 xx 技术，解决了 XXX
B：利用 xx 技术，解决了 XXX，出错率升高了 0.1% 等
例子二：
A：联合应用 xx，实现了 app 登录和个人资料的主动填充
B：联合应用 xx，实现了 app 登录和个人资料的主动填充，进步了多少的转化率
咱们能够直观看出，有量化的后果的我的项目履历更有说服力，也能够侧面证实候选人是有深度参加到我的项目中，能力对数据后果有肯定的理解。
候选人在技术社区的应用状况
很多优良的技术人才都有分享的习惯，比方在 GitHub、知乎等社区都会分享一些本人的技术教训贴。
通常来讲，如果候选人有在社区发帖的习惯，的确会增色不少。比方寰球最大的开源社区 GitHub，大多数程序员都会有账号，但这个只能算是真正的「圈内人」，如果是 GitHub 的重度用户，其实十分亮眼的：
如候选人在 GitHub 公布的我的项目常常能播种很多 follower 和 star，那正是其能力的体现，能够通过其奉献的我的项目来评估；
如果能长期保持应用 GitHub，也能阐明的是这个人心态比拟凋谢，对业界比拟关注、律己、有急躁；
GitHub 上大多数代码是通过长时间构思和重复批改重构，代码品质能够很好反映其以后的 Code 程度，其中也能够窥见解决问题的能力。
常常在技术社区发帖互动，能够说是判断是否为优良技术程序员的加分项，但也只能是敲门砖，不能过份强调它的重要性。
通过代码口试，直击简历
要看能力最终还是应该考查编码能力、思维形式等，毕竟简历得来终觉浅。
面试官或 HR 其实能够通过一场在线口试，在简历初筛阶段来进一步判断是否为大牛。
那如何开始一场结构化的在线口试？
面试官能够设置一些耗时较短，考查具体硬技能的题目，来考查候选人的基本功，将简历造假的同学筛掉，在 ShowMeBug 口试平台，反对不同职级、不同语言、不同维度等题目，面试官能够疾速发一起一场口试，能够节俭面试官大量的工夫；
对于简历中的我的项目，其实能够设计一个十分实在的问题，比方你目前有独立设计实现过一个残缺的性能吗？你研发的这个性能产生了什么作用，你在我的项目中表演一个什么角色？ShowMeBug 口试反对音视频题型，面试官能够量身设计，让候选人更加实在的答复；
通过在 ShowMeBug 在线口试：
能够帮忙企业节省成本：咱们都晓得技术的招聘老本是十分高的，而通过在线口试就能甄别出有效简历，分别简历的真伪性，躲避了错招的老本；
让面试官和 HR 的工作更高效：在线口试能够实现数百数千份简历的筛选，过滤掉无奈通过初筛的候选人，对面试官和 HR 的工作都是十分有帮忙的，提效的同时也保障了招聘的品质。
应用以上技能，基本上就能够稳当的在简历初筛环节评判候选人是否优良了。
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