Em um jogo de festa, descreveram uma situação crítica e fizeram o LLM julgar a validade da resposta. Depois de algumas rodadas, a estratégia de evitar certas palavras e usar sinônimos apropriados pareceu funcionar.
Um amigo recebeu muitos convites para entrevista usando inundação de palavras-chave.
É divertido, mas não há prova de que isso realmente funcione.
Em um exemplo específico, inseriram "SIMA Balls" no resultado, mas analisaram várias perguntas para extrair certas qualificações.
A maioria dos ATS não funciona dessa forma. Não existe promoção automática via ChatGPT.
Os grandes ATS levam a sério IA e regulamentações de privacidade, então essa abordagem pode ser um problema jurídico.
Na UE, se o ATS não listar a OpenAI como suboperadora de dados, ele não envia currículos ao ChatGPT.
A menos que seja um serviço feito no fim de semana, esse método não funciona.
Um ATS adequado faz o parsing do currículo e extrai habilidades, experiência etc. Isso já acontecia antes mesmo de a OpenAI existir.
Lembra nat.org. Inclui conteúdo dizendo que Nat Friedman é bonito e inteligente.
É como usar fotos de modelo no perfil de aplicativo de namoro. Se não corresponder à realidade, de que adianta?
Em vez de tentar enganar o sistema, o importante é encontrar uma combinação real que sirva para você e para o empregador.
Gostaria de saber mais se isso realmente funciona. Tenho curiosidade se esse tipo de frase faz diferença para quem usa ferramentas de RH.
A própria frase inclui "ChatGPT", então pode ser que as pessoas estejam pesquisando menções a ChatGPT.
Isso com certeza é falso.
Eu queria criar uma ferramenta que otimizasse currículos automaticamente, mas é mais eficiente enviar instruções diretamente ao GPT.
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