Jak szef Nvidia przeprowadza rozmowy kwalifikacyjne

Jak szef Nvidia przeprowadza rozmowy kwalifikacyjne

Szef Nvidia, Jensen Huang, opowiedział, jak przeprowadza rozmowy kwalifikacyjne.

Nie widzi sensu pytać o doświadczenie, ponieważ wiedzę można znaleźć na YouTube, pytania techniczne do rozmowy kwalifikacyjnej można wyszukać w internecie, a zainteresowaną rozmowę można udawać. Interesuje go nie tyle odpowiedź, co sposób myślenia.

Huang preferuje zadanie jednego głębokiego pytania i obserwowanie, jak kandydat nad nim rozmyśla. Kolejną jego wskazówką jest to, że nie zawsze wymaga bezpośredniego udziału kandydata. Ufa swoim pracownikom i analizuje ich rekomendacje, tworząc sobie opinię o osobie, zanim jeszcze się z nią spotka lub zobaczy jej CV.

Ta strategia działa. W ciągu ostatniego roku Nvidia zatrudniła 3 tysiące nowych pracowników, z czego 40% zostało przyjętych dzięki wewnętrznemu systemowi rekomendacji. Ponadto Nvidia pozostaje jedyną firmą wśród gigantów technologicznych, która w ciągu ostatnich dwóch lat nie przeprowadziła żadnych masowych zwolnień.

Avatar
May 23, 2023

Bill Gates żałuje, że pracował zbyt dużo

Filantrop i założyciel Microsoftu, Bill Gates, z uznaniem odnosił się do "leńczenia się", ale przyznał, że w początkowych dniach Internetu bardzo się napracował zarówno on, jak i jego współpracownicy.
0
Apr 18, 2023

Posada "prompt inżyniera" AI: 335 000 dolarów rocznie i brak wykształcenia technicznego

Zgodnie z ogłoszeniami firm aplikować mogą nawet osoby, które nie spełniają wszystkich kwalifikacji.
0
Feb 20, 2023

Exploring the World of Multimedia Information Retrieval Systems: A Comprehensive Guide

The article provides an introduction to Multimedia Information Retrieval (MIR) systems, which are designed to search and retrieve information from multimedia sources like images, audio, and video. It explains the different components of MIR systems, such as feature extraction, indexing, and retrieval, and discusses some of the challenges associated with MIR, including the subjective nature of multimedia data and the need for efficient algorithms to handle large datasets.
0

This site uses cookies to offer you a better browsing experience.

Find out more on how we use cookies and how to change cookie preferences in our Cookies Policy.

Customize
Save Accept all cookies