Удивительные способы действительно используют ИИ для создания карьерного компаньона

За 18 лет своего существования Indeed превратился из простой доски объявлений о вакансиях в автоматизированную платформу для подбора и найма сотрудников. Каждую минуту через платформу, которую ежемесячно посещают 300 миллионов человек, осуществляется более 20 наймов.

Этот рост (который удвоился за последние три года) был достигнут в условиях неспокойных экономических времен, когда глобальные события драматически повлияли на тенденции найма и активность. При этом бизнес-стратегия была сосредоточена на разработке новых сложных технологических решений, основанных на искусственном интеллекте и машинном обучении.

Как я узнал от Раджа Мукерджи, исполнительного вице-президента и генерального менеджера по работе с работодателями компании Indeed, когда он присоединился ко мне для обсуждения подкаста, основное внимание в нем уделялось пониманию и удовлетворению индивидуальных требований соискателей и сотрудников для создания более персонализированных и успешных связи.

Итак, давайте посмотрим, как Indeed использует искусственный интеллект и машинное обучение, а также углубимся в некоторые идеи Мукерджи о том, как это изменит его отрасль (а также многие другие):

Карьерный компаньон

Карьерный компаньон — это фраза, которую Мукерджи произносит во время нашего разговора, и она служит прекрасным описанием амбиций компании Indeed в области искусственного интеллекта. В широком смысле бизнес-цели вписываются в общие категории. К ним относятся более точное согласование службы с предпочтениями пользователя или повышение скорости ее процессов.

Мукерджи говорит мне: «Наши основополагающие принципы основывались на машинном обучении.

«Мы используем стандартные методы машинного обучения, мы также используем глубокое обучение… и теперь мы используем… генеративный искусственный интеллект или большие языковые сети».

Концепция карьерного помощника основана на понимании того, что комплексная платформа трудоустройства будет полезна кандидатам не только один раз, когда они ищут первую работу. Сегодня они, возможно, ищут работу, а завтра их ждет повышение по службе. После этого они, возможно, начнут сами заниматься наймом персонала.

Ключом к этому является понимание предпочтений: Indeed ежедневно собирает более 140 миллионов точек данных, которые называются «квалификациями». Они используются для углубленного изучения кандидатов и того, насколько они соответствуют должностям, рекламируемым на платформе.

Описывая, как технология искусственного интеллекта открыла новые возможности для повышения качества обслуживания клиентов, Мукерджи говорит: «У нас может быть резюме, которым я поделился с вами, и в этом резюме есть много данных обо мне, моем прошлом опыте, месте, где я работал. , какие навыки у меня были в этом.

«Мы собираемся это понять. Использование технологии синтаксического анализа, а затем начало использования машинного обучения на очень глубоком уровне для извлечения нужных навыков».

Мгновенное сопоставление

Скорость также имеет важное значение. По этой причине показатели скорости заполнения вакансий являются одними из наиболее тщательно отслеживаемых.

Мукерджи говорит мне: «Мы знаем, что работодатели хотят быстро нанимать сотрудников… если вы используете наш платный продукт, это приводит к ускорению найма на 19%».

Это связано с тем, что роли активно подбираются соискателям через ИИ, которым затем предлагается подать заявку, как только вакансии публикуются на сайте.

Однако за кулисами происходит множество сложных сватовств. Алгоритмы Indeed позволяют получить информацию, основанную как на «заявленных», так и на невысказанных предпочтениях. Заявленные предпочтения предоставляются пользователем – например, указание на то, что его интересуют вакансии в Лондоне или Париже.

С другой стороны, невыраженное предпочтение определяется путем анализа данных. Например, если они постоянно ищут работу в окрестностях Лондона, это может определить, что они хотят работать именно здесь.

Было обнаружено, что сочетание этих заявленных и неуказанных предпочтений эффективно ускоряет получение критически важных показателей времени заполнения.