Молодший рекрутер в Patterned Learning Career

Це віддалена посада. Молодший рекрутер — дистанційна робота, досвід роботи понад 1 рік. Річний дохід: 55 тис. дол. США - 60 тис. дол. США потрібен дійсний дозвіл на роботу в США/Канаді. Про нас: Patterned Learning — це платформа, яка допомагає розробникам кодувати швидше та ефективніше . Він пропонує такі функції, як спільне кодування, редагування в режимі реального часу для кількох гравців і можливість створення, тестування та розгортання безпосередньо з браузера. Платформа також забезпечує тісно інтегровані можливості генерації, редагування та виведення коду. Огляд: Вашим основним результатом буде забезпечення того, щоб світ дізнався про чудову культуру та команду, яку ми створили. Приєднуйтесь до нашої команди та станьте частиною шляху, щоб зробити наших клієнтів найвищим пріоритетом. Обов’язки: Вивчіть новий процес найму та всі аспекти циклу найму Вирішуйте складні й унікальні проблеми, які виникають під час процесу пошуку Співпрацюйте з менеджерами з найму, щоб зрозуміти їхній найм потреби та вимоги Оцінка резюме відповідно до опису посади Розробка стратегії для охоплення кандидатів Проведення галузевих опитувань або аналізу ринку для зрілості Робочі процеси залучення талантів Зв’язуйтеся з кандидатами, щоб отримати необхідну інформацію та відповісти на будь-які запитання/проблеми Використовуйте програмне забезпечення для відстеження кандидатів для керування оголошеннями про вакансії та заявками Освіта: Знайомство з практиці підбору та найму персоналу або сильне бажання вчитися Високоорганізований, винахідливий і надійний з відмінними навичками міжособистісного спілкування Сильні навички усного та письмового спілкування Орієнтований на людей і здатний працювати в різноманітних командах Здатність виконувати багато завдань і добре працювати під тиском Володіє Microsoft Office Чудові здібності до управління часом Зацікавленість у управлінні талантами Чому Patterned Learning LLC? Patterned Learning може надавати розумні пропозиції, автоматизувати повторювані завдання та допомагати розробникам у більш ефективному написанні коду. Це може допомогти зменшити кількість помилок кодування, підвищити продуктивність і прискорити процес розробки. Розпізнавання шаблонів є особливо актуальним у контексті кодування. Нейронні мережі, особливо моделі глибокого навчання, зазвичай використовуються для задач виявлення шаблонів і класифікації. Ці моделі імітують прийняття рішень людиною та можуть ідентифікувати шаблони в даних, що робить їх добре придатними для таких завдань, як аналіз і генерація коду. Показати більше Згорнути