On peut dire que les types de produits logiciels qui voyagent à une vitesse supersonique au cœur battant des consommateurs devraient mettre des sites de rencontres, les alertes de vente à prix réduit et les emplois en haut de la liste. Ce dernier a un nouvel ami à Baidu.

Un poste peut-il être pourvu par le bon candidat grâce à une machine, ou les demandeurs d'emploi doivent-ils être évalués par un humain ?

Vous l'avez probablement rencontrée aussi, au moins une fois dans vos expériences de recherche d'emploi. C'est la professionnelle des ressources humaines qui était particulièrement bonne dans son travail. Elle a scanné votre CV, ligne par ligne, mais aussi lire entre les lignes.

Elle a posé des questions pertinentes à l'offre d'emploi. Elle savait que si vous énumériez un type de compétence ou d'outil, vous auriez probablement peu de difficulté avec une autre compétence ou un autre outil qu'ils auraient besoin d'introduire.

Wow. Une machine pourrait-elle faire son travail ? Bien, peut-être que la question devrait plutôt être, un logiciel peut-il l'aider à prendre des décisions pour les candidats qui lui font gagner du temps, et frapper la marque?

Nous en saurons certainement plus, alors que les chercheurs élaborent des technologies de jumelage d'emplois pour de nombreux services de recrutement en ligne. En réalité, il y a ceux qui diront que c'est l'élément humain qui risque le plus d'être partial et de penser subjectivement au lieu d'évaluer clairement le candidat pour qu'il corresponde aux besoins du poste.

Dans l'actualité, il y a un réseau neuronal pour faire correspondre les CV aux descriptions dans les offres d'emploi. Baidu teste pour voir si leur approche peut effectivement faire correspondre les demandeurs d'emploi aux emplois. Examen de la technologie du MIT 's "The Download" a consulté le papier des équipes de Baidu, où ils ont présenté leur réseau neuronal qui peut fonctionner, à partir de CV, la personne qui devrait être candidate en fonction des compétences recherchées par les employeurs.

"Person-Job Fit:Adapting the Right Talent for the Right Job with Joint Representation Learning" est l'article que les chercheurs ont écrit pour décrire leur travail. Person-Job Fit pourrait être un moyen d'aligner les bons demandeurs d'emploi aux bons postes.

En discutant de leur modèle proposé, basé sur un réseau de neurones, ils ont déclaré que le réseau de neurones d'adéquation personne-emploi (PJFNN) "peut efficacement apprendre la représentation conjointe de l'aptitude personne-emploi à partir de demandes d'emploi historiques".

Leur modèle nommé "Person-Job Fit Neural Network" laisse peu de conjectures quant à ce qu'il fait. Les demandeurs d'emploi pertinents sont signalés. Les auteurs sont apparemment assez positifs quant au potentiel de PJFNN.

Qu'y a-t-il pour Baidu ? La motivation à s'impliquer dans la technologie d'appariement employé-emploi de leur part pourrait satisfaire leur intention de développer leur entreprise. Comment? "Comme Baidu possède le deuxième moteur de recherche au monde, il est probable que l'entreprise pourrait utiliser cette technologie pour mieux cibler les offres d'emploi.

L'ensemble de données utilisé dans les expériences étaient les dossiers de candidature d'une entreprise de haute technologie en Chine, contenant plus de 2 millions de CV et 15, 039 offres d'emploi. Il n'y en avait que 31 928 candidatures retenues.

La prudence a été exprimée ailleurs, bien que, que leur approche du réseau neuronal n'est pas parfaite. Les limitations incluent une possibilité de biais. « S'il existe un biais dans les embauches précédentes, il peut se glisser dans des systèmes comme celui-ci, désavantageant certains groupes qui peuvent ne pas se voir offrir les mêmes opportunités d'emploi, " a dit "Le téléchargement."

Les auteurs ont écrit que « toutes les exigences du poste ne peuvent pas être bien modélisées dans PJFNN ». Néanmoins, ils ont dit qu'ils pensaient que "bien que PJFNN ne puisse pas apprendre de bonnes représentations pour toutes les exigences, les vecteurs latents de la plupart des curriculum vitae et des offres d'emploi appris par PJFNN sont généralement significatifs et peuvent aider à améliorer l'efficacité et l'efficience de Person-Job Fit.

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