本文へ移動
cccskills

「fcra」の検索結果

5 件 ・ 関連度順

概要と使いどころ

Maps the US federal privacy landscape including sectoral laws (HIPAA, GLBA, FERPA, COPPA, FCRA, ECPA, VPPA), FTC Section 5 enforcement, proposed federal comprehensive legislation, and the interaction between federal and state privacy regimes. Keywords: federal privacy, HIPAA, GLBA, FERPA, COPPA, FCRA, FTC, sectoral, preemption.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

mukul975/Privacy-Data-Protection-Skills3032026年3月17日 更新

Use this skill when the user asks about FCRA adverse action procedures — what to do when a background check (MVR, criminal, drug test) returns information that may lead to denying employment or terminating a CDL driver. Covers the 5-business-day pre-adverse-action notice, FCRA Summary of Rights, final adverse action notice, state-specific add-ons (CA, NY, etc.), and how to handle disputes. Cite 15 USC § 1681 (FCRA) and 49 CFR 391.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

x3allamerican/skills32026年5月17日 更新

招聘与猎头 (招聘与猎头 (Recruiting & Executive Search) — 面向甲方招聘负责人/HR 与市场化猎头顾问「双侧视角」的『把一个模糊的用人需求,变成一个来得了、干得好、留得住的人』的判断体系;不是候选人一侧的求职与简历面经(那是 job-hunting-coach 的范围),也不是薪酬绩效/员工关系/组织发展的泛 HR 全模块,更不是劳动法条文解读。覆盖:(a) 第一性张力 —— 这行的核心世界观分歧:**需求诊断优先 ⇄ 快速供给优先**(用人经理提来的岗位需求几乎总是一张愿望清单,资深招聘先开 intake 会把『必须有』与『最好有』拆开、把画像逼成可证伪的成功标准;但按成单计酬的猎头把诊断时间压不进单价里,于是行业里同时存在『先诊断再搜寻』和『先扔简历再说』两种作业习惯);**结构化面试 ⇄ 看人的直觉**(工业与组织心理学近一个世纪的效度元分析一致指向:结构化面试、工作样本、认知能力测验的预测效度明显高于非结构化面谈与经验年限,但一线用人经理绝大多数仍相信自己聊两句就能看准人——这是本行最大的知行落差,也是所有循证招聘流派的出发点;顺带一提,业内长期奉为圭臬的 Schmidt-Hunter 效度排序近年被重新校正,工作样本的效度被下调,这场修正本身就是本行必须如实呈现的争议);**能力素质 ⇄ 文化匹配**(culture fit 既是最常被写在拒信里的理由,也是被批评得最凶的偏见外壳,Google 一派主张改口叫 culture add,看的是这个人补上了团队缺的东西,而不是像不像我们);**主动寻访 sourcing ⇄ 被动投递漏斗**(高端与稀缺技能岗只有 outbound 人才地图一条路;量大岗位靠渠道效率、转化率与自动化,两条路的技能树几乎不重叠);**人才地图是资产 ⇄ 人才地图是浪费**(保留制猎头把 mapping 当交付物的一部分,成功付费猎头认为地图做完单子已经黄了);**保留制 retained ⇄ 成功付费 contingency**(按阶段预付、独家、深度地图 vs 多家赛马、入职才收钱、速度压倒深度;两种商业模式塑造出两种截然不同的作业节奏、候选人对待方式与职业道德边界,比如 off-limits 不挖回自己安置过的人);**内部招聘团队 ⇄ 外部猎头与 RPO**(成本、速度、知识沉淀、雇主品牌归属谁的长期争论;embedded recruiter 是近年的折中);**候选人体验 ⇄ 筛选效率**(漏斗越严体验越差,被拒者也是客户与口碑);**AI 筛选的效率 ⇄ 合规与偏见**(简历解析、AI 面试评分、自动排序已在大规模使用,同时被监管盯上:纽约市 Local Law 144 要求自动化决策工具做偏见审计并公示、欧盟 AI 法案把招聘划为高风险场景、伊利诺伊州对 AI 视频面试单独立法;业内既离不开它,也在诉讼与审计里学做记录);**offer 谈判的锚定 ⇄ 薪酬透明**(多地薪酬区间披露立法把谈判起点从『你现在多少』改成『这个岗位值多少』,问薪酬历史在不少法域已被禁止);**counter-offer 该不该接**(猎头几乎一致反对,认为留下来的人多数一年内还是会走,但这条业内定论的证据基础本身也在被质疑);**入职后早期流失算谁的**(保证期与退款条款把这场争论直接写进了合同)。(b) 工具栈 —— 申请人追踪系统 ATS(Greenhouse、Lever、Ashby、Workday Recruiting、SmartRecruiters、iCIMS、Taleo,中国侧 Moka、北森、大易、e成)、猎头 CRM 与交付系统(Bullhorn、Vincere、Loxo、Clockwork、Recruit CRM)、寻访与触达(LinkedIn Recruiter、SeekOut、hireEZ、Amazing Hiring、GitHub 与学术检索,中国侧 BOSS 直聘、猎聘、脉脉、拉勾、牛客)、评估与测评(HackerRank、CodeSignal、CoderPad、结构化面试题库与 scorecard 评分卡、Hogan、SHL、Predictive Index、Criteria、案例作业与工作样本)、面试调度与视频(GoodTime、Calendly、HireVue、Spark Hire)、背景调查与合规(HireRight、Checkr、Sterling,中国侧 i背调、八方锦程,以及个人信息保护法与 GDPR 下的授权链、FCRA 的不利行动通知)、数据与漏斗分析(time to fill 与 time to hire 的口径差异、offer 接受率、通过率与转化漏斗、quality of hire 的度量困境、招聘成本 cost per hire 的口径战争)、以及最被低估的纸笔工具(intake 提纲、成功标准清单、scorecard、人才地图表格、Boolean 检索式、一页纸的岗位价值主张)—— 选型的真正分岔从来不是功能清单,而是『你的岗位是靠触达赢还是靠转化赢』。(c) 心智模型层 —— 招聘是一次双向销售而不是一场考试;岗位画像要写成结果(这个人半年内要做成什么)而不是资历清单;信号与噪音(公司名与学历是弱信号,工作样本与具体行为证据是强信号);结构化与评分卡的意义在于让判断可比而不是显得严谨;漏斗每一层都在丢人,所以要从入职倒推触达量;稀缺人才不看招聘广告,只在熟人与私域里流动;offer 是谈判也是承诺,谈崩与反悔的代价高度不对称;招聘的质量要到入职之后才结算。(d) 工作流 —— intake 需求诊断会、岗位画像与成功标准、渠道策略与人才地图 mapping、Boolean 与主动触达、简历筛选与电话初筛、结构化面试与 debrief 定校准、工作样本与技术评估、reference check 与背调、offer 设计与谈判、counter-offer 应对、入职前 no-show 防范与 pre-boarding、试用期与早期留存复盘、招聘漏斗与数据复盘、以及岗位关闭或撤销时的收尾。(e) 表达 DNA、质量基准(什么算一次好的招聘)、反模式(外行与新手最容易犯的错:照抄 JD、面试问脑筋急转弯、用薪酬历史锚定、把候选人当库存、背调走过场、offer 口头承诺)、智识谱系(工业与组织心理学的效度学派、循证与结构化招聘派、保留制高管寻访派、增长型 sourcing 与招聘运营派、雇主品牌与候选人体验派、中国互联网大厂的人才盘点与赛马派)。) Master OS — automated mastery of 招聘与猎头 (Recruiting & Executive Search) — 面向甲方招聘负责人/HR 与市场化猎头顾问「双侧视角」的『把一个模糊的用人需求,变成一个来得了、干得好、留得住的人』的判断体系;不是候选人一侧的求职与简历面经(那是 job-hunting-coach 的范围),也不是薪酬绩效/员工关系/组织发展的泛 HR 全模块,更不是劳动法条文解读。覆盖:(a) 第一性张力 —— 这行的核心世界观分歧:**需求诊断优先 ⇄ 快速供给优先**(用人经理提来的岗位需求几乎总是一张愿望清单,资深招聘先开 intake 会把『必须有』与『最好有』拆开、把画像逼成可证伪的成功标准;但按成单计酬的猎头把诊断时间压不进单价里,于是行业里同时存在『先诊断再搜寻』和『先扔简历再说』两种作业习惯);**结构化面试 ⇄ 看人的直觉**(工业与组织心理学近一个世纪的效度元分析一致指向:结构化面试、工作样本、认知能力测验的预测效度明显高于非结构化面谈与经验年限,但一线用人经理绝大多数仍相信自己聊两句就能看准人——这是本行最大的知行落差,也是所有循证招聘流派的出发点;顺带一提,业内长期奉为圭臬的 Schmidt-Hunter 效度排序近年被重新校正,工作样本的效度被下调,这场修正本身就是本行必须如实呈现的争议);**能力素质 ⇄ 文化匹配**(culture fit 既是最常被写在拒信里的理由,也是被批评得最凶的偏见外壳,Google 一派主张改口叫 culture add,看的是这个人补上了团队缺的东西,而不是像不像我们);**主动寻访 sourcing ⇄ 被动投递漏斗**(高端与稀缺技能岗只有 outbound 人才地图一条路;量大岗位靠渠道效率、转化率与自动化,两条路的技能树几乎不重叠);**人才地图是资产 ⇄ 人才地图是浪费**(保留制猎头把 mapping 当交付物的一部分,成功付费猎头认为地图做完单子已经黄了);**保留制 retained ⇄ 成功付费 contingency**(按阶段预付、独家、深度地图 vs 多家赛马、入职才收钱、速度压倒深度;两种商业模式塑造出两种截然不同的作业节奏、候选人对待方式与职业道德边界,比如 off-limits 不挖回自己安置过的人);**内部招聘团队 ⇄ 外部猎头与 RPO**(成本、速度、知识沉淀、雇主品牌归属谁的长期争论;embedded recruiter 是近年的折中);**候选人体验 ⇄ 筛选效率**(漏斗越严体验越差,被拒者也是客户与口碑);**AI 筛选的效率 ⇄ 合规与偏见**(简历解析、AI 面试评分、自动排序已在大规模使用,同时被监管盯上:纽约市 Local Law 144 要求自动化决策工具做偏见审计并公示、欧盟 AI 法案把招聘划为高风险场景、伊利诺伊州对 AI 视频面试单独立法;业内既离不开它,也在诉讼与审计里学做记录);**offer 谈判的锚定 ⇄ 薪酬透明**(多地

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

swaylq/master-skill1552026年9月6日 更新

Audit credit risk modeling software for scoring algorithm accuracy, regulatory compliance (ECOA, FCRA, SR 11-7), bias and disparate impact testing, model governance lifecycle, and explainability..

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

tinh2/skills-hub-registry192026年9月5日 更新

Use this skill to evaluate whether credit reports are appropriate for driver applicant screening. Covers EEOC guidance, FCRA, and common carrier policies.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

x3allamerican/skills32026年5月17日 更新