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面向初学软件工程师的线上招聘与选拔之旅:反模式与建议

计算机视觉与模式识别 2024-11-06 v2

摘要

[背景] 软件开发市场的不断增长增加了对软件工程(SE)合格专业人士的需求。为此,公司必须提高招聘与选拔(Recruitment and Selection, R&S)流程的质量,以维持高质量的团队,包括为初学者开放机会,如培训生和实习生。然而,鉴于涉及各种判断和社会技术因素,这个复杂的R&S过程对寻求进入市场的新毕业生构成挑战。[目标] 本文旨在识别一组关于早期职业SE专业人员 concerning R&S 流程的反模式和建议。[方法] 在探索性和定性的方法论方法下,我们与18位在软件行业拥有R&S经验的招聘经理开展了六次线上焦点小组。[结果] 在完成定性分析后,我们确定了12个反模式和31条可操作的建议,关于聚焦于初学者SE专业人员的招聘流程。所识别的反模式涵盖了R&S流程固有的行为和技术维度。[结论] 这些发现为SE行业提供了丰富的反思机会,并为早期职业候选人和组织提供了有价值的指导。从学术角度来看,这项工作也提高了人力资源与SE交叉领域的 awareness,这一领域在SE的合作与人类方面具有相当大的潜力可以被扩展。

关键词

引用

@article{arxiv.2406.02485,
  title  = {Stable-Pose: Leveraging Transformers for Pose-Guided Text-to-Image Generation},
  author = {Jiajun Wang and Morteza Ghahremani and Yitong Li and Björn Ommer and Christian Wachinger},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2406.02485},
  year   = {2024}
}

备注

Accepted by NeurIPS 2024