考核说明
- 题目数
- 35
- 考核时间
- 60 分钟
- 及格线
- 75 分
- 建议经验
- 白带（AI基础）水平及招聘与人事业务经验
所有题目均为五选一，在 OMR 答题卡上填涂。多选题和正误判断题以方框内选项组合的形式出题，排序题和匹配题以排列形式出题。判断型题目（L3）每题 3 分，其余每题 2 分；原始分换算为百分制后评定为 1~9 等级。
考核领域
1. 招聘公告与简历筛选输入20%
2. 评估、面试与自动化决策25%
3. 应聘者与员工数据20%
4. 人事运营与绩效管理业务15%
5. 公平性审查与治理20%
比例以专项考核为准。修炼和模拟考核的领域构成可能不同。
考核什么
- 在招聘公告与简历筛选中使用AI时，审查输入数据与歧视风险
- 在基于AI评估与面试结果做出决策时，适用自动化决策规定与人工复核
- 判定应聘者与员工个人信息的收集、使用及委托处理依据
- 在人事运营与绩效管理业务中引入AI时，设计记录留存与解释说明机制
- 通过公平性指标与治理机制监督招聘及人事AI
适合人群
- 在招聘与人事工作中运用或引入AI工具的HR从业人员
- 选定招聘平台及HR解决方案的人事负责人
- 依据AI面试与评估结果做出决策的业务管理者
不涉及劳动争议诉讼代理、个案法律咨询以及HR解决方案开发。
领域详情
领域 1. 招聘公告与简历筛选输入
- 知识：招聘公告文案中的歧视性表述、《招聘程序法》对索取个人信息的限制、AI简历筛选中纳入的输入字段、基于代理变量（proxy）的间接歧视
- 技能：识别AI撰写的公告与筛选标准中的歧视要素、甄别应从简历筛选输入中排除的项目
领域 2. 评估、面试与自动化决策
- 知识：《个人信息保护法》中的自动化决策与信息主体权利、AI面试与评估工具的可解释性、《人工智能基本法》的高影响领域（招聘）、有意义的人工审查、AI面试中的合理便利（《禁止残疾人歧视法》）
- 技能：区分完全自动化决策与经人工复核的决策、设计应对拒绝权与解释说明要求的流程
领域 3. 应聘者与员工数据
- 知识：收集与使用依据及目的外使用、敏感信息与固有识别信息、委托处理与向第三方提供、保存期限与销毁
- 技能：判断可输入AI工具的人事数据范围、核查供应商合同中的数据使用条款
领域 4. 人事运营与绩效管理业务
- 知识：绩效评估草案与反馈意见的辅助撰写、员工监控与追踪的边界、人事记录与审计追踪、禁止歧视老年人及残疾人规定、《劳动者参与法》规定的劳资协议会协商事项
- 技能：基于事实与依据审核AI撰写的评估文案、在引入监控前核查告知与协商程序
领域 5. 公平性审查与治理
- 知识：群体间结果差异指标、偏见审查周期与抽样样本、变更时的重新审查（更换模型或输入字段）、要求供应商提供验证资料、NIST AI RMF与问责体系
- 技能：解读公平性审查结果并选择应对措施、制定招聘AI运行规范并指定负责人