形容前程美好的词语个人发展用搜前程好还是用搜前途好？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-26 18:01 标签： 形容前程远大的成语
中国首家一站式的职业服务平台搜前途上线
　　 李克（化名）四年前拿到清华大学的计算机科学硕士学位，毕业后在一家中等规模的IT公司做总经理助理。工作四年，薪水才勉强达到部门经理的水平。更令他不满的是，同期毕业的同学要么比他职位高，要么比他薪水高，苦思良久后，李克决定跳槽。随后三个月，他面试了十几家公司，其中有几个是他理想的跳槽目标，但是却没有一个公司给他offer。
　　 李克面对的问题是目前大多数职场人都无法回避的问题，比如，职位待遇被同学朋友超越、工作积极性不高、跳槽也找不到好工作等，而且不只是初入职场的菜鸟，不少有过几年工作经验的人都会经历同样的困惑。对于李克的offer一直被拒绝的原因，搜前途CEO刘勇分析称：&目前很多求职者在找工作或者跳槽的过程中，过于盲目，只考虑薪酬待遇或者职位高低，而未对自身的实际能力进行综合分析，对自己的职业发展认识不全面，从而导致心理预期和实际能力的差距加大，搜前途就是希望可以帮助像李克一样的求职者，帮他们求职快人一步，成长不走弯路。搜前途是首家一站式职业服务平台，独家研发spider大数据算法为用户提供职业体检，正确评估其胜任力，并推荐与其能力匹配的工作或针对能力差距推荐培训课程，帮助求职者实现理想就业。&
　　 在众多在线招聘网站都在思考如何转型和众多职业教育、在线教育机构扎堆出现的大背景下，可以想见，如今找到一个工作已经不是求职者的主要诉求了，结合越来越多的职业培训服务的出现，职场人的职业晋升也不再像过去一样简单的熬年头、混资历就能实现的了，考量职场人晋升的标准早已变成是否具备&一技之长&，即职场人对于工作所能贡献的核心价值。求职者现在应该更多的思考一下自己的职业发展前途而不仅仅关注一个&饭碗&。所以在求职或跳槽之前，应该弄清几个问题：
　　 我现在会什么？
　　 我学的专业对未来的职业有帮助吗？
　　 我从事的工作对未来的工作有什么帮助？
　　 想要在这个工作上晋升我还要做哪些努力？
　　 大数据帮职场人进行职业规划
　　 只有把上述问题思考清楚，才能对未来的职业发展做一个清晰的规划。但是，由于缺乏对行业趋势的把握和对各个职业所需技能的了解，大多数求职者不能全面地为自己做好职业规划。搜前途CEO刘勇表示：自己也是从一个职场菜鸟一路走来，也曾为前途迷茫过，深知其中的痛苦，所以希望通过自己的努力帮更多的职场人在职业成长的路上越走越顺。刘勇为此创建搜前途，并研发大数据SPIDER算法，为求职者进行职业体检，帮助求职者提高求职效率，并为未来职业发展提供方向。
　　 求职者之所以很难把握行业趋势和职业技能需求，是因为个人难以整合职业大数据并对其进行分析研究，因此搜前途的职业体检可以帮求职者完成他们难以完成的工作。职业体检根据求职者的教育经历、工作经历、能力特长等综合因素，与企业职位需求相匹配，如求职者所学专业的大多数人都从事了哪些职业、哪些行业，本专业的人在哪些职位、行业发展较好，晋升较快，或是与求职者过去工作经历类似的人适合去外企还是私企亦或是国企等，这些因素之间都具有一定的相关性，搜前途通过研究职业大数据，将影响职业的胜任力的复杂因素进行量化处理，达到快速帮求职者找到合适工作的目的。
　　 除此以外，职业体检还能为求职者分析出其完整的职业通路，职业体检可以根据求职者的综合能力分析出其与期望职位间的差距，并在众多培训课程中找到培训效果最好的课程推荐给求职者，帮助他们用最少的时间掌握必要的技能，最快到达升职加薪的目的。搜前途将整合在线招聘和职业教育分散的资源，通过这两个与职场人密切相关的行业，用大数据SPIDER算法为人才职业成长提供帮助。
责编：梁爽
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但礼仪小姐、导购小姐依然是场内的一道风景线。
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　　大数据和互联网思维一样，已经泛滥到让人麻木的状态，无论是投资人还是创新人群亦或是普通大众，已经将大数据视为一种常态。但不能否认的是，在未来几年内，大数据与“互联网+“的技术和创新应用将会激发出无限可能。
　　“互联网+招聘“亦在其中，过去招聘是一个极其缺乏大数据支持的领域，在”互联网+“推动传统行业变革的背景下，”互联网+“对招聘的影响并没有深入骨髓。现在，HR们急需大数据帮助其实现自身的功能和价值。但是HR对大数据的期望愈大失望愈大，畅想与实际落地间存在巨大的差距。尽管如此，面对隔几周就出现的大数据人力资源相关文章和隔几个月就出现新型招聘网站，都在向HR传递一个信息：基于大数据的“互联网+招聘“来了。
　　大数据帮助HR实现并提升自身价值
　　根据《2015中国人才招聘趋势报告》显示，被动型人才占全球所有专业人士的75%，而这一比例在中国高达79%，并且中国85%的企业会招聘被动型人才。因此HR需要建立多种渠道去搜索被动人才，但是这些被动型人才对于HR所在企业或发布的职位没有表现出明显的需求，所以在招聘被动型人才的过程中，HR需要合适的工具帮他们在海量的简历中识别出这些被动型人才。
　　大数据最典型的应用场景即“精准匹配”。在传统招聘工具中，HR通过设定关键字筛选简历，系统根据满足条件多少把候选人排序。但心理学研究证明，候选人筛选属于复杂的心理过程，提前设定的硬性条件，很容易因为综合因素而被人放弃。除此以外，候选人简历中的复杂语句难以通过关键词识别，中华英才网市场副总裁孙伟伦曾指出关键词索检的弊端，他举例说一般的搜索引擎不能理解软件、软体、software实际上指的都是同一个概念，同时无法区分“孙中山”、“中山路”、“中山公园”这些不同语境里“中山”含义的区别，因此传统招聘网站通过关键词索检很难帮求职者和HR做到精准匹配，招聘行业效率低的痛点长期不能解决。搜前途摒弃传统招聘网站的做法，独家研发大数据Spider算法，通过大数据算法将简历库中的海量简历进行识别并与企业岗位匹配，从而发掘出最符合企业需求的被动型人才，同时幅降低招聘成本并提升招聘效率。
　　搜前途创始人兼CEO刘勇
　　基于大数据算法的精准匹配是提升招聘效率的有效解决办法之一
　　大数据为招聘领域带来的好处是毋庸置疑的，但是如何真正落地才是HR们最关心的问题。对于这个问题，各方行业专家、技术专家众说纷纭，关键词索检、语义识别、亦或是人工智能等手段都曾被用来帮助HR进行简历筛选，而搜前途创始人兼CEO刘勇则认为“基于大数据算法的精准匹配必是其有效的解决办法之一”。
　　在众多试图通过大数据帮助解决招聘痛点的网站中，搜前途的做法是研发大数据Spider算法，并将市场中所有的招聘职位整理成标准化、结构化的唯一样本，通过算法将人才简历和职位进行匹配，搜前途创始人兼CEO刘勇表示：“搜前途的算法可以对简历库中的简历进行分析，根据HR发布的职位需求，智能推荐匹配简历，而且搜前途是基于简历的复杂背景进行匹配，能够更有效率的找到潜伏中的被动型人才，帮助HR提升工作效率，实现自身价值”。
　　招聘网站作为HR重要的人才甄选工具，近年来行业竞争激烈，而搜前途领先的技术和创新的商业模式，可保其在众多对手间屹立不倒。搜前途创始人兼CEO刘勇也表示：“通过建立起1.5~2年的技术壁垒，并用创新的‘在线招聘+职业教育’的商业模式，开拓出一个新的蓝海市场，尽管还有很多提升空间，但搜前途从未懈怠。搜前途有信心在激烈的竞争中冲出重围，目前已经领衔这个市场”。
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