2020年招聘：行业细分

　　我们已经听到了有关在当今紧张的劳动力市场中应对挑战的所有信息。但是，人才的需求因每个行业而异，因此需要相应地制定招聘策略。

　　让我们分解一下今年医疗，科技，金融和人员编制行业寻找的人才，以及正确的招聘技术如何提供帮助。

　　预计到2020年，随着医疗服务提供者加大对需求最大的角色（注册和医师）的搜索，医疗保健人员收入将增长继续增长。

　　尽管医疗保健招聘人员急切地增加了招聘营销和职位发布，但它并不能满足寻找新鲜医药候选人的主要需求。借助招聘技术，招聘人员可以扩大搜索范围，同时通过数据分析缩小寻求的技能范围。

　　医疗保健采购超越了传统的技能和基于关键字的搜索。招聘人员需要确定专业，认证，执照，教育，培训等。人工智能（AI）可帮助招聘人员根据这些指定的标准和专业研究人才库的可用性，同时对具有较高或较低经验年限的人才进行并排比较。这也可以帮助招聘人员和招聘经理确定必须对职位描述进行的更改，例如合适的资格，要求或其他培训协议。

　　2020年需求最大的角色中有60％来自技术和IT，预计美国的新兴职位最多，包括人工智能专家、机器人工程师、数据科学家和全职工程师。今年技术招聘人员的主要挑战将是竞争。

　　进入市场的技术候选人的数量并没有放缓，但是到2020年，雇主将在有针对性的招聘上屈服。大小公司都将在明年扩大创新范围，激增对具有特定专业技能的人才的需求，例如AI，大数据，网络安全和量子计算。但是，技术人才的竞争分散在苹果，谷歌和亚马逊等大型技术公司与寻求快速扩张的较小型公司之间。

　　为了克服竞争，招聘人员将需要熟悉拥有大多数理想人选的公司。招聘技术使招聘人员可以对目标公司进行研究，并确定适合的文化，职业道德或员工离职的可能性。对候选人的简历和个人资料的技能和经验的明确要求也越来越高-职位要求变得越来越具体，技术招聘人员无法在不经常更新的个人资料之间进行阅读。

　　为了准确了解技术候选人的经验和工作风格，招聘人员需要去最活跃的地方，以共享项目并与其他技术专业人员进行互动。看看他们在LinkedIn等行业特定平台上的工作，例如GitHub、Stack Overflow等。

　　金融科技的中断在行业中很普遍。2020年，金融服务行业将把数字技能放在首位的需求不断增加。技术发展迅速，使该行业能够根据客户的实际需求优化服务。新的数字时代要求金融服务业增强其服务的网络安全性，将区块链作为一种运营基础架构，并实施AI和机器学习技术以实现客户智能，并支持提高CPA、咨询和会计的生产力。

　　从现在到现在，金融服务中最抢手的工作将要求应聘者具备数据分析，人工智能和机器学习，电子交易，alpha捕获和数据科学技术方面的技能，以进行投资。这些候选人需要能够实施，管理和执行数字流程以及分析数据，以帮助金融机构更好地为其客户服务。

　　金融部门的招聘人员需要确定并吸引与这种快速增长的数字模型保持一致的人才。需要这些数字技能的职位清单在2019年增加了60％。招聘人员需要一种采购解决方案，可以帮助他们缩小专业技能范围，以便在不延长职位空缺时间的情况下快速吸引人才。智能人才招聘技术将在帮助金融招聘者准确识别其技能方面发挥更大的作用。当数据智能根据您在搜索中输入的角色来建议相关的职位和技能时，这些工具可以缩短采购时间。

　　人员编制行业感到所有行业的招聘重任。就业市场保持强劲，而对新候选人的需求持续增长。2020年，人员编制公司或人员编制机构将必须集中精力管理与客户的关系，以提供满足其满意度的候选人，并提高透明度，以减轻因不切实际的期望引起的误解。随着对更多采购渠道的需求的增长，社交媒体招聘的兴起也将随之增加。

　　人员配备公司将需要通过更新其技术堆栈来淘汰所有无效的流程。透明性和可伸缩性的需求可以通过两种方式通过数据聚合来完成。

　　招聘技术可帮助招聘团队更全面地了解所有项目，以确定工作效率最高的工作流程。返回搜狐，查看更多