面试、筛选和培训专家

Garbage In，GarbageOut。

模型的表现很大程度上取决于输入的数据质量，而高质量的数据源于各领域的顶尖专家。

为此，我们为每个职位筛选数千份申请，只从中选择最优秀的候选人，以从源头保障专家的专业水准。

所有入选的专家都需要通过我们的多维评估体系，不仅包括专业的视频技术面试、对沟通能力等软技能的考察，还包括针对其专业背景的实战标注测试。

借助于我们自研的AI面试官，面试可以全天候不间断进行，从而让成千上万的候选人都能在他们最方便的时间安排面试。

AI面试与测试

当我们从客户处接收到新的专家职位需求时，会立即启动招募流程。

首先，我们会在专家人才库中进行精准的匹配搜索，如果暂时没有合适人选，则会通过自有平台及合作渠道公开发布职位。

所有满足基本条件的候选人都将收到AI 面试的邀请，并可以自主选择最适合自己的时间完成面试。

在面试开始时，候选人会授权共享其摄像头和屏幕画面。

这些数据仅用于我们内部的防作弊监考算法，并且所有算法均在候选人的本地设备上运行，以最大限度地保护候选人隐私。

面试过程中，候选人将与AI 面试官就 3-5 个核心话题进行深入对话，每项话题的探讨持续 5-7分钟。

根据不同职位的要求，有时还会进行技能测试，比如候选人是工程师，则可能进行编程测试。

最后，在开始正式的数据标注工作前，候选人还需完成一项与岗位技能强相关的数据标注测试任务。

以上过程都会自动化完成，我们会系统地收集以上数据，并为招聘人员生成一份综合的AI 面试报告以供审核。

人类面试官会疲惫，评估标准会受个人价值观影响，知识的局限性也可能导致他们无法全面地衡量候选人，从而与优秀人才失之交臂。

这些问题在AI面试官面前都将不复存在。

AI能够不知疲倦地深度分析简历中的细节，并挖掘候选人在社交网络、技术社区等留下的历史信息，进行更全面的综合评估，辅助判断简历内容的真实性与项目参与的深度。

我们深知，不是所有名校的计算机硕士都擅长写 Python代码，也不是每一位医学院博士都能立刻胜任具体的临床工作。

因此，AI面试旨在为候选人提供一个充分展示真实技能的舞台，而不仅是复述简历上的内容，这使得评估过程更加公平和深入。

面试问题会基于职位要求、候选人简历、社区贡献（如Github）、面试过程中的上下文等动态生成。

这种对谈式的面试也允许候选人提出澄清性问题，而当候选人卡壳时，面试官也会智能地跳过相关话题，确保面试流畅进行。

针对部分对专业技能要求很高的专家职位，我们还设有额外的专项技能测试。

例如，一个软件工程师职位，除了常规面试外，可能还会额外进行专注于数据结构和算法的编程测试。

测试的题目由AI 动态生成，并通过我们自言的反作弊算法确保独特性与公平性，测试结果也由 AI 自动完成评分。

候选人完成面试后，我们的招聘人员可以通过详尽的 AI面试报告，直观地了解候选人的整体表现、具体的面试交互内容以及各项测试结果。

一旦候选人被正式录用，我们的客户也可以在合作后台清晰地看到该专家的工作表现数据与薪酬结算情况，确保合作的透明高效。

我们相信，专家并非天生的模型导师，他们需要引导和成长。

为此，我们设置了多个专题教程，帮助通过面试的专家快速熟悉平台工具的使用和数据标注流程。

同时，我们也会不定期举办在线答疑会，讲解平台的高级使用技巧，并集中解答他们在标注项目中遇到的边界问题，帮助他们循序渐进地学会如何探索模型的边界。

最后，为确保专家质量，所有候选人都必须通过相关的资格认证，才能参与我们任何合作伙伴的项目。

整个面试过程也都受到严格监管，并且我们极少重复使用相同的面试和测试问题。

以上的一切举措，都是为了能更深入、更精准地筛选出真正能为AGI 时代做出卓越贡献的专家人才。