今天去四川大学作培训宣讲和校园招聘，重拾很多大学教师时代的感受，并面对如花似玉的很多年轻面孔，很有趣，也很happy。
但作为大数据从业者，我也有些遗憾：如果基础数据条件再好一些、数据分析技术再成熟一些，用大数据来做招聘，必然更加轻松和高效。
我可以再一次声明：人的智慧是不可替代的。然而，人才招聘确确实实是大数据很容易发挥作用的领域。
假设我们能够像我以前说的那样，对人进行全生命周期建模，那么人的职业行为特征必然可以从中提取。退而求其次，至少可以通过整合各招聘网站的人才简历，让求职者的求职模型和求职市场的趋势模型建立起来。这样，我们就可以采用与顾客群体细分类似的方法，对求职者进行聚类细分，并对每个群体进行“画像”，例如什么特征的人才是高绩效的、应该进行怎样的工作分派、什么样的人给什么样的工作才会更有激情、什么样的候选人才最适合自己的企业等等。
而另一端，通过整合企业的招聘需求，我们可以对人才需求的结构进行分析，并与行业趋势作对标分析。例如，当一家企业想确定今年招收新员工的整体质量时，大数据可以帮它跟全世界、全中国或全行业其他公司的情况进行横向比较。
在整个过程中，需要整合不同来源的各类数据，例如：互联网上候选人非结构化的行为特征信息；通过调研不同企业所得到的薪酬调查数据；来自Facebook、LinkedIn、微博、微信等社交媒体上的候选人与招聘职位信息。
将求职者进行精准分群，将招聘需求进行精确分类，并通过个性化匹配算法将二者对应起来，职位与候选人之间“针尖对麦芒”的艰苦配对就变得不再像从前那样困难。
甚至我们可以做预测分析。比如应聘者候选进入新公司时，公司通过被证实有效的测试方法，可以预测候选人是否符合公司的价值观和文化，是否能与同事友好相处。基于大数据的测试，较之目前所谓“人才测评”方法将更加准确和有效。
