En un juego de fiesta, describieron situaciones fatales y un LLM evaluaba la validez de las respuestas. Después de varias rondas, resultó efectiva una estrategia de evitar ciertas palabras y usar sinónimos adecuados.
Un amigo recibió muchas solicitudes de entrevista mediante keyword flooding.
Es divertido, pero no hay pruebas de que realmente funcione.
En un ejemplo específico, inyectaron "SIMA Balls" en los resultados, pero analizaron varias preguntas para extraer ciertas cualidades.
La mayoría de los ATS no funcionan de esta manera. No existe una función de ascenso automático con ChatGPT.
Los ATS grandes se toman en serio la IA y las regulaciones de privacidad, así que este enfoque podría ser problemático desde el punto de vista legal.
En la UE, si un ATS no enumera a OpenAI como subencargado del tratamiento de datos, no enviará el currículum a ChatGPT.
A menos que sea un servicio hecho en un fin de semana, este método no funciona.
Un ATS adecuado analiza el currículum y extrae habilidades, experiencia, etc. Eso ya ocurría antes de que existiera OpenAI.
Hace pensar en nat.org. Incluye que Nat Friedman es atractivo e inteligente.
Es como usar fotos de modelos en un perfil de app de citas. Si en realidad no coincide, ¿de qué sirve?
En vez de intentar engañar al sistema, lo importante es encontrar una coincidencia real entre uno mismo y el empleador.
Me gustaría saber más sobre si este método funciona. Tengo curiosidad por saber si este tipo de frase realmente marca una diferencia para quienes usan herramientas de RR. HH.
La frase en sí incluye "ChatGPT", así que podría ser que la gente esté buscando menciones de ChatGPT.
Esto definitivamente es falso.
Quería crear una herramienta para optimizar currículums automáticamente, pero es más eficiente enviar instrucciones directamente a GPT.
1 comentarios
Opinión de Hacker News