मेसिन अनुवाद गरिएको। अंग्रेजी र हिन्दी समीक्षा गरिएका संस्करणहरू हुन्।English हिन्दी

Learn
See
Try
Make

वास्तविक सूचिहरू खोज्नुहोस्, वाचा होइन

What this lesson is about

आवेदनमा साँझ खर्च गर्नु अघि सूचीलाई भर्ती गर्ने संस्थाको आफ्नै पृष्ठसम्म पछ्याउनुहोस्।

एउटा समूह पोस्ट भन्छ: AI डेटा काम घरबाट, तुरुन्तै सामेल हुनुहोस्, राम्रो तलब। एउटा फोन नम्बर दिएको छ। तपाईंले पहिले के गर्नुहुन्छ?

Why this matters

फर्वार्ड गरिएको पोस्ट जाँचभन्दा धेरै छिटो फैलिन्छ। संस्थाको आफ्नै पृष्ठ त्यही ठाउँ हो जहाँ भूमिका सम्बन्धी आफ्नै शब्दहरू हुन्छन्।

कुनै पनि सूचीमा समय खर्च गर्नु अघि त्यसलाई भर्ती गर्ने संस्थाको आफ्नै पृष्ठसम्म पछ्याएर जाँच गर्नुहोस्।

उही भूमिका संस्थाको आफ्नै साइटमा पनि खोज्नुहोस्, फर्वार्डमा मात्र होइन।
वास्तविक सूचीमा संस्था, भूमिका र तलब आधार हुन्छ।
तपाईंले के जाँच्नुभयो र कहिले जाँच्नुभयो लेख्नुहोस्।

Task

फर्वार्ड गरिएको पोस्ट भन्छ: घरबाट AI डेटा काम, तुरुन्त सामेल, राम्रो कमाई।

Weak approach संस्थाको नाम खोज्छ, पाउँछ कि त्यो साँच्चिकै छ, र त्यसबारे दुई समाचार पृष्ठहरू पढ्छ। त्यसपछि पोष्टमा दिएको नम्बरमा जवाफ दिन्छ र आफ्नो रिजुमे पठाउँछ। त्यो फर्वार्ड मात्र हो जहाँ त्यो भूमिका कहिल्यै देखिएको छ। तलब कसरी गणना गरिन्छ भन्ने केही छैन।

Stronger approach संस्थाको आफ्नै करियर पृष्ठ खोल्छ, त्यही भूमिका नाम पाउँछ, तलब कसरी गणना हुन्छ नोट गर्छ र त्यहीबाट आवेदन गर्छ।

Why the stronger approach works बलियो प्रयासले फर्वार्डलाई संकेत मात्र मान्छ, प्रमाण होइन। सबै काम संस्थाको आफ्नै साइटबाट भयो।

Try a changed situation अब तपाईं तलब प्राप्त प्रशिक्षण कार्यक्रमको सूचना पढ्दै हुनुहुन्छ, जागिर होइन। कुन नियम अझै लागू हुन्छ?

Make something yourself तपाईंले देख्नुभएको कुनै एक AI कामको सूची लिनुहोस्। कहाँ भेट्नुभयो लेख्नुहोस्। उही भूमिका संस्थाको आफ्नै साइटमा छ कि छैन र त्यो पृष्ठले तलब कसरी गणना गर्छ लेख्नुहोस्।

Read the primary or official source: Application of AI-based Models for Online Fraud Detection and Analysis (arXiv)