高端会计人才画像设计

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【导读】在疫情的影响之下，很多企业表示将采取无接触式面试，用线上面试的方式替代原有的现场面试。远程面试期间，为了提高效率、更全面获取求职者数据，AI面试官的应用将成为一种趋势。可能你下一次找工作，你的面试官可能一位机器人。

Ai面试官的问世：

据科技部网站消息，匈牙利的ChatBoss团队主要从事开发人力资源招聘网络面试机器人解决方案，现已成为世界上有前景的人工智能初创企业之一。利用人工智能技术，这家匈牙利初创公司为公司的人力资源专员开发了专用网络面试机器人，使招聘工作更高效，人力资源操作任务的管理更人性化。用户不仅可以节省工作时间，还可以节省大量经费。ChatBoss团队已为纽约州选举委员会、HBO和奥迪匈牙利子公司等组织的人力资源部门提供了技术服务。

目前人工智能的入侵发展已经渗透到了招聘领域。瑞典市政府在去年就已经使用智能机器人Tengai面试员工，并有一名叫安德斯达的年轻人通过Tengai面试，顺利成为市政府的数字协调员，同时也成为了第一个由机器人面试并被录用的员工。Tengai身高41厘米，体重3.5公斤，如果把她放在桌面上，正好与求职者的视线平行。

相比于人类面试官会通过各类观察、闲聊、喜好来形成对应聘者的初印象，Tengai以相同的方式、相同的语调、相同的顺序提出所有问题，这为应聘者创造了一个更公平、更客观的面试过程。面试的时候 tengai 会面带微笑，它跟求职者说的第一句话是：“你以前被机器人面试过吗?”

在Tengai之前，世界上也早已出现过多个面试机器人。比如一个叫“玛雅”的AI机器人，该机器人以云数据为基础，具有自我学习能力，被用以协助企业在数不胜数的简历中快速筛选出合适的求职者，并承担面试的重任。

此外，中国的科技公司e成科技也曾推出过一款面试机器人——Chatbot(智能聊天机器人)，通过AI与大数据的结合，评估出面试者的表现情况，覆盖职位咨询、面试协同、意向确认、简历初筛、员工服务等诸多场景，支持语音、文字、视频等多种形式，实现招聘的全面数字化升级;基于专家知识图谱与NLP技术拆解、提取有效信息，刻画全面人才画像，为人才决策提供有效建议。

技术原理：

智能面试机器人结合语音识别和面部识别技术获取信息，并通过自然语言处理等技术对面试者进行分析，并协同算法排名，确定哪些候选人最接近理想人选。

在信息抓取时，传统面试官主要依赖于面试者对问题的回答，由于注意力有限，最多同时观察面试者的面部表情和一些肢体动作。Ai面试官可以通过包括语音模式、微表情、答题速度、声音大小等超过15000个不同的维度，对候选者进行评分。除了职位匹配度，还能提供面试者性格、动机和动力、甚至是跳槽概率的相关分析。

HireVue AI面试官：

Hirevue是AI面试机器人的先行者。这家公司成立于2004年，致力于研究全球通用的面试算法，迄今为止完成了6轮融资。高盛、摩根大通、联合利华等企业在2018秋招时就成为了HireVue的客户。四大会计师事务所中的德勤、安永和毕马威，以及各行业的知名公司如希尔顿、埃森哲、欧莱雅、可口可乐等全球600多家公司也开始采用该面试方法。如果你想要应聘以上任何一家大公司，将要面对HireVue AI面试官。

HireVue一般应用于初试，面试问题以常规行为面试问题为主。整个面试过程需要大脑的飞速运转，短暂的准备时间对于理解问题和准备答案来说其实并不算充裕。而在回答问题时，除了答案内容之外，同时要注意时间的掌握以及面部表情和肢体动作的控制。面试者也普遍反映，面对AI面试官会比传统面试官压力更大。

AI面试官未来发展：

尽管存在一些争议，但AI面试官的确可以帮助企业进行初筛，尤其是像校招这样的大规模招聘。猎聘大数据研究院的数据显示，受疫情影响，春节后开工的5个工作日内，简历投递的总量及峰值有所下降，约为春节前的80%，但从2月10日开始企业陆续复工后，中高端求职者用户活跃程度有所提升，已恢复到春节前水平，再加上大规模春季校招，求职的需求依然旺盛。

传统线下面试受阻，面对旺盛的求职需求，以及企业出于对人工成本的控制，或许国内AI面试官的发展将迎来转折点，企业对AI面试官的青睐也将成为一种趋势。也有业内人士对此表达担忧，瑞典一位从事招聘工作的心理学博士 Lindelw 表示，招聘也是双向选择的过程，应聘者也会想通过面试官了解工作环境是否理想，是否有志同道合的同事，机器人能回答好这些问题吗?但无论如何，人工智能已经介入更多行业，或许暂时还不足以取代你的工作，但未来却可能决定你是否能获得一份工作。

有很多考生觉得，考初级证书没有用，又不能升职加薪，我就算没有初级证书，一样能参加工作，到时候考中级就能一步到位。恩?怎么感觉听起来好有道理!但这看似是捷径的路，并非那么简单。原因一：系统学习能力决定待遇，想要在会计行业扎根，仅凭初级会计学到的知识是远远不够的，但路要一步一步走，许多宏伟目标的开始都仅仅是一张初级会计师证。对报考初级会计的同学，尤其是非财经类专业出身的考生来说，初级教材的知识浅显易懂，既系统又全面，是大家掌握财会技能的好帮手。原因二：升级阶梯近年来国家的会计人才评价制度不断完善，相关考试的含金量也水涨船高，中级会计、注会、税务师和新诞生的管理会计等一系列考试都成为大家技能升级的热门选择。九层之台始于垒土，比起难度稍高的其它考试，初级会计更加平易近人，是同学们学习基础知识，通关其它考试的好跳板。原因三：入门级证书会计从业证书取消后，初级会计弥补上了这个空缺，成为入门级证书。原因四：初级会计证书的高性价比从报考条件来看，中级会计证书规定了工作年限，大专5年，本科4年。初级会计证书没有工作时间要求，高中毕业就可以报，门槛低。在考试难度方面，中级要考3门，初级会计考2门，中级的难度也要远远大于初级。然而非本专业的想要进入会计行业，是绕不过初级的，不然既没有入行证明，也攒不到工作经验去考中级。而本专业的人，人家非本专业的都拿到这本证书了，你没有，也说不过去啊!

随着云时代的发展，大数据也吸引了越来越多的目光。云计算和大数据早已成为不可分割的一体，掌握了云计算和大数据也就掌握了大数据常见的实时以及离线开发框架，具备架构设计以及开发能力，能够胜任 hadoop开发工程师，spark开发工程师，flink开发工程师等岗位。下面是各个阶段适应的岗位：阶段一：基础知识（linux操作基础、shell编程、hadoop集群环境准备、zookeeper集群、网络编程）、JVM优化（JVM运行参数、JVM内存模型、jmap命令的使用、jstack命令的使用、VisualVM工具的使用、JVM垃圾回收算法、JVM垃圾收集器、Tomcat8优化、JVM字节码、代码优化）。完成以上初级阶段的学习，大家就能够完成中小型企业常见的自动化脚本。阶段二 :hadoop环境搭建2.0（hadoop源生集群搭建、CDH版本集群搭建）、hdfs（hdfs入门、hdfs深入）、mapreduce（mapreduce入门、mapreduce深入学习、mapreduce高级）、yarn、hive（hive安装、hive基本操作、hive高级用法、hive调优）、辅助系统工具（flume、azkaban调度、sqoop0）、IMPALA、HUE、OOZIE。学到这个阶段大家基本能够胜任离线相关工作，包括ETL工程师、hadoop开发工程师、hadoop运维工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等岗位。阶段三 :kafka消息队列、storm编程（storm编程、strom实时看板案例、storm高级应用）。完成第三阶段的学习，大家能够胜任Storm实时计算相关工作，包括ETL工程师、大数据开发工程师、Storm流式计算工程师等岗位。阶段四 ：项目开发（strom日志告警、strom路由器项目开发）。了解了strom项目开发，大家能够胜任流计算开发工作，流式计算工程师、大数据开发工程师等相关工作岗位。阶段五 :Scala编程（Scala基础语法、Scala中面向对象编程、Scala中的模式匹配、Scala中的actor介绍、Actor实战、Scala中的高阶函数、隐式转换和隐式参数、Akka编程实战）、Spark（Spark概述、Spark集群安装、Spark HA高可用部署、Spark程序、RDD概述 、创建RDD 、RDD常用的算子操作 、RDD的依赖关系、RDD的缓存机制 、DAG的生成 、spark检查点、Spark SQL概述 、DataFrame介绍以及与RDD对比 、DataFrame常用操作 、DataSet的介绍、以编程方式执行Spark SQL查询、Spark on Yarn介绍、sparkStreaming概述、Spark Streaming原理 、DStream相关操作、Dstream操作实战、sparkStreaming整合flume实战、sparkStreaming整合kafka实战）、Hbase（hbase简介、hbase部署、hbase基本操作、hbase的过滤器、hbase原理、hbase高阶）。完成第五阶段的学习，大家能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师等等。阶段六 :用户画像（用户画像概述、用户画像建模、用户画像环境、用户画像开发、hive整合hbase、hbase集成phoenix、项目可视化）。完成大数据Spark项目实战能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、数据分析师。阶段七 :Flink（Flink入门、Flink进阶、Flink电商项目）。完成Flink实时计算系统的学习，大家能够胜任Flink相关工作，包括ETL工程师、Flink工程师、大数据实时开发工程师等岗位。阶段八 :机器学习入门（机器学习概念、机器学习数学基础）、机器学习语言基础（Python语言、Python数据分析库实战、用户画像标签预测实战）、集成学习算法、构建人才流失模型、数据挖掘项目、推荐系统、CTR点击率预估实战。完成最后的学习能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师，填补人工智能领域人才急剧增长产生的缺口。