採用はコインの裏表ではありません。人々の強み、動機、働き方を本当に理解すれば、彼らのパフォーマンスを予測できます。私はこれを基にシステムを構築しました:データを活用して適切な人材と適切な役割を結びつけるのです。シンプルに聞こえますが、実際には審査は決して終わりません。チームやプロジェクトが進化するにつれて、評価フレームワークも進化させる必要があります。常に測定し、調整し続けてください。

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WinterWarmthCatvip
· 2分前
言っていることは正しいですが、現実にはどれだけの企業が本当に候補者を理解するために時間を割いているのでしょうか。ほとんどは履歴書をざっと見て決めてしまうのではないでしょうか。
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SmartMoneyWalletvip
· 12-18 22:00
聞いてくれ、データで人を選別するのか?これは私が巨大クジラの保有分布を追跡するロジックと同じだ——永遠に終わらない、マーケット構造が変われば枠組みをひっくり返してやり直さなければならない。
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ILCollectorvip
· 12-18 22:00
正直に言うと、データマッチングのこのロジックは良さそうに聞こえますが、実際に実現するかどうかはやはり人次第です。いくつかのことはデータだけでは捉えきれません...
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TokenomicsDetectivevip
· 12-18 21:57
正しいです、採用は見当違いを避けることが重要です。私が思うに、より重要なのは人員の流動後の継続的な評価です。多くの会社は採用して終わりで、フレームワークを動的に調整しないのです。
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RatioHuntervip
· 12-18 21:55
データ選人は良さそうに聞こえるけど、実際に導入するにはチームの文化がそれに対応できるかどうかが重要だね
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AlphaLeakervip
· 12-18 21:54
ngl、データ駆動型採用は魅力的に聞こえるが、実際の運用ではやはり人の直感に頼る必要があるのでは?
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MysteryBoxBustervip
· 12-18 21:49
言っていることは正しいですが、データも騙すことがあります。私は多くのアルゴリズムが正確に一致しても失敗するのを見たことがあります。
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