在快速發展的技術環境中，企業必須聘用不僅滿足最低可行要求（MVR）而且還能透過機會領域為未來成長做出貢獻的人才。在 TeamStation AI，我們採用數據驅動的方法來進行人才調整。本文探討了我們如何使用數學模型使人才與業務目標保持一致，重點關注投資回報率和長期策略成功。
MVR 代表候選人在某個職位上取得成功所需的基本資格、技能和認證。例如，在 Salesforce 認證開發人員角色中，MVR 可能包括：
除了滿足 MVR 之外，候選人還可以帶來額外的技能和經驗，以推動創新、提高團隊生產力並創造長期投資回報率。在這些領域，候選人超越了預期或提供了可以使組織受益的相關專業知識。
MVR 對齊分數的計算公式為：
地點：
為了納入機會領域，總價值分數 在 MVR 公式中加入了第二項：
| Requirement | Weight | Candidate's Score (0–5) | Weighted Score |
|---|---|---|---|
| Salesforce Certification | 3 | 5 | 15 |
| API Development | 3 | 5 | 15 |
| Workflow Automation | 3 | 4 | 12 |
| Celigo/Boomi Familiarity | 3 | 3 | 9 |
| Cloud Platforms (e.g., AWS) | 2 | 5 | 10 |
| ETL Processes | 2 | 5 | 10 |
奧斯卡帶來了超越 MVR 的額外技能，包括：
| Opportunity Area | Weight | Candidate's Score (0–5) | Weighted Score |
|---|---|---|---|
| Advanced Reporting Tools | 2 | 5 | 10 |
| Serverless Workflow Design | 3 | 5 | 15 |
| Big Data & Machine Learning | 2 | 4 | 8 |
Oscar 以卓越的熟練程度滿足 Salesforce 認證 和 API 開發 等核心要求。
他在進階報告工具和無伺服器設計方面的額外技能為組織帶來了未開發的價值。
Oscar 在交付可擴展 ETL 管道和自動化工作流程方面的記錄與該角色的目標完美契合。
透過結合 MVR 調整 和 機會領域 使候選人與業務目標保持一致，TeamStation AI 可確保客戶獲得最佳的投資回報率。在此範例中，Oscar 舉例說明了這種方法，滿足 Salesforce 認證開發人員角色的技術要求，同時提供推動長期價值的附加功能。
這種結構化、數據驅動的招募流程保證了候選人和組織的成功。取得簡報 TeamStation AI 幫助您解鎖下一個優秀員工！
以上是讓人才與業務目標一致：數據驅動的方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
