原來這份簡歷是AI幫忙做的？！
秋招輕輕地走了，但是對于想要找一份靠譜實習的大學生們來說，一切都還沒有停止。
想要找到一份好的實習經歷，好的簡歷必不可少。
但是，一想到制作簡歷就“一個頭兩個大”，要是有什么方法可以自動生成簡歷就好了。
現在，文摘菌給大家帶來了一個好消息，同樣受到制作簡歷的困擾，Reddit上的一個網友用深度學習就真的制作了這么一個簡歷生成器，使用者不僅可以用JSON編寫自己的簡歷，還可以公開托管。
夠了，聽上去已經值得無數次心動了，不少網友也在帖子下方留言表示，“太棒了，感謝你”。
用AI生成了一份完全虛假的簡歷
制作簡歷前，你首先需要知道，一份標準的簡歷應該長什么樣：
- { "basics": { "name": "John Doe", "label": "Programmer", "picture": "", "email": "john@gmail.com", "phone": "(912) 555-4321", "website": "http://johndoe.com", "summary": "A summary of John Doe...",
然后，你就可以利用數千份已有的簡歷數據，建立起針對每個屬性部分的模型。
一些需要著重關注的部分已經在GitHub上開源了：https://github.com/jsonresume/jsonresume-fake/tree/master/models
準備好了之后，我們就可以試試看最終的生成效果了。
比如，你看看這份簡歷，這位名叫Brin Coordsen的應聘者是一名軟件工程師，他能夠自動化地運用工具，希望可以把專業和不同項目風格結合起來。
在工作經歷上，Coordsen也是經驗豐富，他先后在幾家互聯網公司工作過，也都擔任了項目負責人等要職。
甚至還有兩封來自前同事的推薦信，可以說完全可以做到以假亂真的地步了。
不過，仔細看會發現，這份簡歷存在著不少語法錯誤和拼寫錯誤，看來AI捏造假簡歷的本事還有待提高啊。
整個項目在GitHub上也已經開源了，有興趣的同學歡迎圍觀：https://github.com/jsonresume/jsonresume-fake
除了自動生成簡歷，有人還做了一個自動投簡歷的程序
當然，只是自動生成簡歷還是不夠的，投遞簡歷也是十分費時費力的，要是AI也能夠把這項工作包攬下來就好了。
還別說，文摘菌發現，真的只有想不到，沒有別人沒做過的。這不，medium上的一位博主Robert Coombs還真就做了這件事，而且他還發現了一些小秘密。
Coombs寫了一個魯布·戈德堡式的精巧爬蟲程序、電子表格和腳本來把求職過程自動化，該程序第一次啟動時，僅用了去街對面買咖啡的時間，就幫助他申請了1300份中西部的工作。
后續，經過數次迭代和解決了一些尷尬的小問題之后，該程序的5.0版本在三個月內幫助申請了538份工作。
不過，在他追蹤了自己的求職信、簡歷或者領英檔案被瀏覽的次數，以及電子郵件的回復后發現，用機器人申請工作這招似乎并不管用。
據Coombs本人表示，他所做的不只是把同樣的內容發送到給職位郵箱上，他還測試了不同的郵件標題、不同版本的簡歷和求職信。但是結果是，盡管回復會有些許不同，但是差距不大，真人閱讀郵件時看起來沒什么不同。
為此，他還專門做了一項A/B測試，把一封正常的求職信和第二句中承認了是由機器人發送的郵件進行了對比：
你以為不同的求職信會得到截然不同的回復嗎?但是，事實證明，并不是這樣的。
對于求職者來說，想要在眾多簡歷中脫穎而出才是最重要的，但是，這個結論似乎有些令人沮喪，因為沒有人會來認真閱讀這些求職信，哪怕是像求職者追蹤系統這樣的機器人。
在Agile.Careers工作的斯科特·烏里格表示：“大約80%的職位從來沒公布過，而對于更高級別的職位，這個比例可能達到90%。”被公布的職位競爭非常激烈，但是求職者追蹤系統在挑選出最好的候選人方面卻做得很差，不過，我們也不能忽略最重要的事實，那就是很多職位都沒有被公布過。
換句話說，你提交的申請比一般求職者多兩倍、三倍或是十倍，數量其實不重要，數量對你的幫助微乎其微，因為影響因素超出了你(或你的機器人)的控制范圍。
不過，也不要灰心喪氣，Coombs就從機械地申請上千份工作中學到了三個教訓：
- 關鍵不在于你怎樣申請，而在于你認識的推薦人;
- 公司試圖以最小的風險來填補一個職位，而不是尋找打破常規的人;
- 你申請了多少工作與你是否會被考慮沒有關系，你沒有機會申請的工作也不會考慮到你。
于是，Coombs決定放棄傳統的求職方式，不管是手動申請還是用機器人。
此前他在一家非盈利組織工作，現在，他這部分的工作時間縮減為每周三天，其他時間他決定用來去結實更多有趣的人。當然，他也希望其中會有人帶走他的簡歷，并放到一堆簡歷的最上面。
文摘菌在這里也不是想要打擊大家的求職積極性，也絕非鼓吹大家可以效仿，只是，在這個過程中，還是要找到自己的節奏，工作不是萬能的，心態和身體更重要。
【本文是51CTO專欄機構大數據文摘的原創譯文，微信公眾號“大數據文摘（ id: BigDataDigest）”】
