近段时间，部分公司在选聘过程中采取了“三五准则”：即排除近期频繁换岗以及离岗人员。此举看似过于机械化，缺乏公平性。我们应该尊重每个人的职业选择和生活经历，避免用单一标准衡量。招聘时应更看重候选人的实际能力和发展潜质，而非仅关注其工作经历的“纯洁度”。
面试题目：算法、Python、SQL，真的有必要吗？
在众多面试题中，算法、Python和SQL等技术主题频繁出现，虽具备一定的客观价值，但对应试者构成了较大考验。部分有丰富实战经验的资深员工可能较长时间未接触此类知识，但他们拥有卓越的问题解决能力。那么，如果招聘并不仅看重编程技能，为何这些题目仍然被纳入考核标准呢？
简历深度挖掘：项目经验背后的思考
在面试过程中，我主要考察求职者的职业经历以及其对各种科技项目的执行策略和深层次理解。尽管有些项目看似简单，但我们仍需关注其潜在的复杂性。如果求职者只停留在表面，缺乏深入分析问题的能力，我会给出否定的评价。我会通过提问，测试他们在特定环境中的建模能力，以确定他们是否具有全面的视野和创新思维。
行业现状：风控领域的挑战与机遇
随着风险控制领域的不断发展壮大，近年涌现出众多业内人员。虽然大型金融机构及持照机构具备一定的竞争优势，但仍局限于自身业务范畴，数据挖掘潜力未能充分释放。多数从业者的工作仅限于固定样本、变量以及响应关系的处理，这种简单操作甚至不及Kaggle等平台所涵盖的深度特征工程。然而，此种工作模式已难以适应当前市场的需求。
角色演变：从“颠覆者”到“同行者”
在共同认知下，科技公司逐渐转变为赋能者以达成协同发展，在此过程中，企业需要深度反思，摒除盲目创新，积极参与市场竞争，洞悉消费者需求，利用尖端技术解决实际问题，以此充分发挥技术优势，引领行业进步。
招聘新思路：授信模型之外的可能性
对于该面试者来说，对信贷模型的市场关注有所降温，显示出其可能转投反欺诈或者市场营销领域的倾向。尽管模型策略具备显著优势，然而面向前端流量细分依然高度依赖于客户群组分类，这无疑与算法呈现出较大差异。在用户生命周期内，我们必须全面考量诸多因素，而非仅仅局限于某一特定领域。
风控的广义理解：不仅仅是授信模型
有些人对风险管控持有排斥态度，往往是因为对该领域了解有限。因此，面对此类问题应对之策应基于严谨的思维方式与理论框架，深度剖析并理解特定任务的执行模式，进而推断出其他平台可能采取的策略。以行业翘楚蚂蚁金服为例，设想其花呗、借呗团队在风险控制上会有何作为？风险控制体系主要由A卡、B卡、C卡、F卡等关键环节组成，深入研究如A卡的实施方案、所遭遇的挑战、选择单一模型还是多元模型，以及各模型之间如何协调配合等问题。
结语：招聘要灵活，别让死板规定束缚了你的团队
建议超越传统招聘模式，注重考察应聘人员潜力及其发展前景，而非过分依赖他们过往工作经验。针对面试环节，我们需要革新观念，避免过分关注求职者的技能水平。在筛选简历时，要深度解析其参与的具体项目及思考方式。此外，密切跟踪行业动态和未来趋势，适时调整招聘策略，以吸引更多优秀人才共同推动公司发展。
