Si può dire che i tipi di prodotti software che viaggiano a velocità supersonica fino al cuore pulsante dei consumatori dovrebbero mettere siti per appuntamenti, avvisi di vendita a prezzi ridotti e posti di lavoro in cima. Quest'ultimo ha un nuovo amico a Baidu.

Può un posto di lavoro essere riempito dal candidato giusto grazie a una macchina, o le persone in cerca di lavoro dovrebbero essere valutate da un essere umano?

Molto probabilmente l'hai incontrata anche tu, almeno una volta nelle tue esperienze di ricerca di lavoro. È la professionista delle risorse umane che è stata particolarmente brava nel lavoro. Ha scansionato il tuo curriculum, linea per linea, ma anche leggere tra le righe.

Ha posto domande rilevanti per l'apertura di lavoro. Sapeva che se avessi elencato un tipo di abilità o strumento probabilmente avresti avuto poche difficoltà con un'altra abilità o strumento che avrebbero dovuto introdurre.

Oh. Una macchina potrebbe fare il suo lavoro? Bene, forse la domanda dovrebbe essere piuttosto, il software può aiutarla a prendere decisioni per i candidati che le fanno risparmiare tempo, e colto nel segno?

Ne sapremo sicuramente di più, mentre i ricercatori elaborano la tecnologia di abbinamento del lavoro per numerosi servizi di reclutamento online. Infatti, c'è chi sostiene che è l'elemento umano che è più a rischio di cuocere in pregiudizi e pensiero soggettivo invece di valutare chiaramente il candidato per soddisfare le esigenze del lavoro.

Nelle notizie c'è una rete neurale per abbinare i curricula alle descrizioni negli annunci di offerte di lavoro. Baidu sta testando se il loro approccio può abbinare efficacemente le persone in cerca di lavoro ai lavori. Revisione della tecnologia del MIT 's "The Download" ha controllato il documento delle squadre di Baidu, dove hanno presentato la loro rete neurale che può funzionare, dai curriculum, la persona che dovrebbe candidarsi in base alle competenze che i datori di lavoro cercano.

"Person-Job Fit:Adapting the Right Talent for the Right Job with Joint Representation Learning" è il documento che i ricercatori hanno scritto per descrivere il loro lavoro. Person-Job Fit potrebbe essere un percorso per allineare le persone in cerca di lavoro giuste alle posizioni giuste.

Nel discutere il loro modello proposto, basato su una rete neurale, hanno affermato che la rete neurale Person-Job Fit (PJFNN) "può apprendere efficacemente la rappresentazione congiunta dell'idoneità Person-Job dalle domande di lavoro storiche".

Il loro modello chiamato "Person-Job Fit Neural Network" lascia poche congetture su ciò che fa. Le persone in cerca di lavoro pertinenti vengono contrassegnate. Gli autori sono apparentemente abbastanza positivi riguardo al potenziale di PJFNN.

Cosa c'è dentro per Baidu? Da parte loro, la motivazione a impegnarsi con la tecnologia di corrispondenza dipendente-lavoro potrebbe soddisfare il loro intento di far crescere il business. Come mai? "Dal momento che Baidu possiede il secondo motore di ricerca più grande del mondo, è probabile che l'azienda possa utilizzare questa tecnologia per aiutare a indirizzare meglio gli annunci di lavoro." Questa era la versione del "Download" pubblicato da Erin Winick.

Il set di dati utilizzato negli esperimenti era costituito da registrazioni di domande di lavoro di un'azienda high-tech in Cina, contenente più di 2 milioni di curriculum e 15, 039 annunci di lavoro. C'erano solo 31, 928 domande di lavoro di successo.

La cautela è stata espressa altrove, anche se, che il loro approccio alla rete neurale non è perfetto. Le limitazioni includono la possibilità di pregiudizi. "Se esiste un pregiudizio nelle assunzioni precedenti, può insinuarsi in sistemi come questo, arrecare uno svantaggio a determinati gruppi a cui potrebbero non essere presentate le stesse opportunità di lavoro, " ha detto "Il download".

Gli autori hanno scritto che "Non tutti i requisiti del lavoro possono essere modellati bene in PJFNN". Ciò nonostante, hanno detto che pensavano che "sebbene PJFNN non possa apprendere buone rappresentazioni per tutti i requisiti, i vettori latenti della maggior parte dei curricula e degli annunci di lavoro appresi da PJFNN sono generalmente significativi e possono aiutare a migliorare l'efficacia e l'efficienza di Person-Job Fit."

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