一、对新手的培养和辅导
1.资历浅，不能很好判断候选人是否合适。原因可能就是基于这个菜鸟招聘专员属于被赶鸭子上架。既然不想因为招聘专员的不够专业而把很多优秀的人才挡在第一关，那就应该适当给予菜鸟辅导和培训。辅导和培训哪些内容或者说灌输哪些意识呢？
A．是不是熟悉并掌握了岗位说明书和胜任标准；
B．有没有和用人部门沟通过？详细了解工作内容并对该岗位一些必须具备的能力特质有了清晰的认识？比如编程能力，自己不懂可以让用人部门出些题目让候选人来做啊，你不会判断，自然有专业的人能判断。个性方面的话，看用人部门的喜好啦，做到心里有数。
C．人都不是完美无缺的，用人用的是长处。所以要把握好这一点。当然，最基本的人品、责任心、忠诚度都可以通过观察了解、Star行为面试法有个自己的初步判断。
D．尝试让菜鸟独立做一段时间，然后自己为他把关。对于两人判断不一致的地方，让菜鸟给出判断的理由，然后给出自己的理由，两相对比，菜鸟不傻不笨总应该学到点啥吧？
E. 鼓励该菜鸟多利用业余时间学习招聘相关的知识和经验。如锻炼观察力，学习心理学…等等
F．师父领进门修行在个人。以上都做了，还不行的话，那只能说这个菜鸟招聘专员不适合做招聘了。换人吧…
二、符合实际的制度和流程
既然菜鸟缺乏招聘面试经验，像题主的背景完全可以调整下面试流程。把第一关面试让给用人部门来做。尤其对技术人才来说，专业能力的考察才是最重要的。这样至少不会错过专业能力优秀的人，而且整体效率上也会提高不少。第二关再由HR做综合素质方面的考察面试。至于怎么和用人部门协调是题主的事情了，不多说。
这一条是不是有点耍流氓。。把HR放到第二关就不存在题主所说的问题了。哈哈哈~~
三、把握一条原则
我个人秉持的一条原则是：用人部门对于人员录拥有决定权，HR则拥有否决权。怎么个理解呢？除非候选人存在严重的人品诚信等不符合公司价值观的问题，否则，大多数情况下，对候选人综合素质的考察没什么问题的情况下，以用人部门的考评意见为准。但只要出现做人方面的问题（通过个人考察或背调），则一律否决。当然，中间要有书面沟通的过程，不然出问题了，我可不背锅。
四、权限设置
招聘专员毕竟因为资历和等级问题，不可能所有候选人的面试都要他来做。需要根据招聘岗位的所属职务等级来确定具体负责面试的人员。很多大牛都说了，不赘述。
五、只聘用比你优秀的人和利益相关性问题
只聘用比你优秀的人。熟悉的这句话的人应该知道，这是谷歌的人才招募理念。
有两种方法可以吸纳卓越的人才：你可以聘用最优秀的人才，或者聘用平均水平的员工，然后将他们培养成最优秀的。事实证明前一种更有效。与其找一只狗来捉老鼠，不如直接找一只猫。
谷歌是这么做的：只聘用在某些特定方面比你更优秀的人才，优化人才招聘流程，保证找到“最优秀”的人才而不是只靠智力或专业能力等单一方面的“聪明人”。
但是当出现利益相关性时，问题就变得复杂了。会存在一个问题或者说现象。很多人害怕招录比自己优秀的人，担心被抢去饭碗或者爬到自己头上做领导。这种现象应该说很普遍，尤其对于私心重的凡人来说。那么这个时候就要灵活调整了。尽量避嫌，比如当扩大编制，再招一个招聘专员时，那么最好绕过现在的招聘专员（如果员工有想法，可以提前沟通），HRM亲自负责。同理，招录其他岗位，也应做到类似的避嫌处理。这样也能避免很多优秀的人因人为因素而被淘汰。
六、不要相信你的直觉
谷歌认为依靠本能的印象评估无法成为优秀的面试官，依靠经验的头十秒做出的预测往往会使面试官在面试过程中试图证明对应聘者的印象而非真正的评估，心理学家把这种自欺欺人的心理叫做证实偏见（Confirmation Bias）：“大多数的面试在浪费时间，因为99.4%的时间都在证实面试官最初的10秒钟印象，无论好坏”。
所以建立一套合理高效的人才测评机制很有必要。能有效减少人为判断失误。关于人才测评，这里抄一段供参考（来源《重新定义团队》）。
关于人才测评的工具，根据弗兰克·施密特（Frank Schmidt）和约翰·亨特（John Hunter）曾发布了一份对过去85年数据的汇总分析，对19种测评工具进行了研究发现：
1、预测应聘者未来工作表现的最佳方式是工作样本测试（占29%）。在这种面试方法中，应聘者被给予一些样本工作，这些工作与他们入职后的工作类似，而面试官需要观察他们在从事这些工作时的表现。
2、次优的预测指标是一般认知能力测试（占26%）。与常见的面试题目不同，这些测试答案有着明确的对错，与普通智商测试类似。一般认知能力测试能衡量应聘者的学习能力；而如果同时具备良好的智力和学习能力，那么大部分人在绝大多数工作中都能取得成功。
3、与一般认知能力测试相并列的是结构化面试（占26%）。在这种面试方法中，应聘者将被问到一系列预先准备好的问题，而问题的回答有着明确的评价标准。结构化面试又分为两种：基于过往的行为和基于假设的场景。
4、非结构化面试只能预测员工未来表现的14%。
5、对他人推荐进行背景调查（占7%）。
6、参考工作年限数据（占3%）。
7、“笔迹学”和笔迹分析（0.04%）。
多种评估工具的组合：如一般认知能力测评（26%）和尽责性评估（10%）的组合（36%）。
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