Baidu, yetenek seçimini güçlendirmek için yapay zekayı kullanarak akıllı kampüs işe alımını başlattı
Leifeng.com AI Technology Review'e göre, yüksek teknoloji şirketleri için yetenekler en değerli zenginlik ve temel rekabet gücüdür.Her şirket en iyi yetenekleri işe almayı umuyor. Bununla birlikte, gerçek işe alım sürecinde, adayın mükemmellik derecesi ve aday pozisyonu ile uyum derecesi nasıl ölçülür gibi birçok sorun olacaktır? Bu sorular genellikle büyük ölçüde İK işe alım yöneticilerinin ve görüşmecilerin deneyimlerine dayanır. Aslında, geleneksel yetenek değerlendirme yöntemleri bir yandan verimsizdir ve diğer yandan öznel hataları ortadan kaldırmak zordur. Bu dönemde yapay zeka temelli işe alım teknolojisi, etkili bir tamamlayıcı araç olarak rol oynamaya başladı.
Yukarıdaki nedenlere dayanarak, yetenekleri daha iyi yönetmek için Baidu, bir Baidu Yetenek İstihbarat Merkezi (TIC) ekibi kurmak ve Baidu Yetenek İstihbarat Merkezi sistemini geliştirmek için büyük veri ve yapay zeka teknolojisindeki kendi avantajlarına güveniyor. Sistem, akıllı işe alım dahil altı ürün modülüne ve tamamen Baidu İK bünyesinde kullanılan, bağımsız olarak geliştirilmiş 50'den fazla akıllı yetenek analizi işlevine sahiptir.
Baidu TIC ekibinin kuruluşundan bu yana üç yıllık bir geçmişi var. İş zekası laboratuvarının yöneticisi Baidu bilim insanı ve uluslararası yapay zeka alanında tanınmış Profesör Xiong Hui, yetenekler, organizasyon ve kültür için bir dizi büyük veri gerçekleştirdi. Akıllı yetenek yönetiminin keşfi ve uygulaması. Yetenek yönetiminde işe alım çok önemli bir kısımdır ve özel bir ilgi yönüdür. Baidu 2019 Kampüs İşe Alım, akıllı okul işe alımını mezunlara en yakın yapay zeka senaryosu haline getirmek için ekibin teknik yeteneklerini kullanır. AI teknolojisi sayesinde, her öğrenci için en uygun pozisyonları bulur ve önerir, kişiselleştirilmiş yazılı sınavları gerçekleştirir ve olağanüstü yeteneklere yardımcı olur. dikkat çekmek.
Akıllı okul işe alımı
Baidu, geçtiğimiz birkaç yıl içinde bağımsız olarak akıllı işe alım senaryoları için bir dizi teknoloji ve ürün geliştirdi. Geçen yıl, aynı zamanda ilk kez "Akıllı Okul İşe Alım" adlı bir proje başlatarak kampüs işe alımında denedi. Baidu'nun TIC ekibinin proje lideri ve teknik lideri Dr. Zhu, AI Technology Review'e okul işe alımının herhangi bir şirket için çok önemli olduğunu söyledi. Sosyal olarak işe alınan çalışanlarla karşılaştırıldığında, okul tarafından işe alınan öğrenciler daha çok boş bir sayfa gibidir ve şirketler onlara daha uygun eğitim planları sağlayabilir ve şirkete daha fazla aidiyet ve özdeşleşme duygusuna sahip olurlar. Ayrıca, Baidu TIC ekibinin teknolojisi ve ürünleri aracılığıyla, önceki öznel, deneysel ve gecikmeli yetenek yönetimi modelinin değiştirilebileceğini ve nispeten objektif, bilimsel ve ileriye dönük sonuçlar elde etmek için büyük veri ve yapay zeka teknolojisinin kullanılabileceğini umduğunu belirtti. .
Şu anda Baidu, akıllı işe alım alanında, işe alım pazar eğilimlerinin analizinden şirketin itibarının (işveren markası) analizine, değerlendirmeye devam etmeye, iş eşleştirmeye, akıllı değerlendirmeye, vb. Kadar bir dizi önemli bilimsel araştırma başarısı biriktirdi. Ayrıca yapay zeka ve IJCAI, AAAI, SIGIR, KDD gibi veri madenciliği alanlarında üst düzey konferanslarda birçok makale yayınladı.
Başarı ilk adımdır ve iniş ikinci adımdır. Akıllı Okul İşe Alım Projesi 2017'de başladı. O zaman, İK işe alımının verimliliğini artırmak için iki girişimde bulunuldu: biri özgeçmişlerin ön taraması olan devam etme değerlendirmesi; diğeri derin öğrenmeye dayalı bir iş oluşturmak için geçmiş işe alım verilerine dayanan özgeçmiş dağıtımı. Başvuru sahiplerini uygun departman ve pozisyonlarla eşleştirmek için eşleştirme modeli.
Geçen yılın işlevlerine dayanan Akıllı Okul İşe Alım Projesi, bu yılki Baidu 2019 Kampüs İşe Alım Projesi'nde iki büyük iyileştirmeye sahip, doğrudan başvuru sahiplerine hizmet ederek perde arkasından ön aşamaya geçecek.
İlk olarak, akıllı iş önerisi. Baidu işe alım ana sayfasını (talent.baidu.com) açın ve Kampüs İşe Alım'ı tıklayın, kişisel olarak özel bir akıllı işe alım asistanı Xiaodu olacak. Özgeçmiş sayfaya yüklendikten sonra Xiaodu otomatik olarak herkes için pozisyon önerecektir.
İkincisi, akıllı kalem testi kağıdı üretimi. Özgeçmiş başarıyla teslim edildikten sonra Xiaodu, öğrenciler için iş gereksinimlerine ve kişisel özgeçmişe göre kişiselleştirilmiş bir yazılı sınav kağıdı hazırlayacak. Dr. Zhu, geçmişte, geniş işe alım pozisyonları kategorileri aracılığıyla öğrenciler üzerinde yalnızca genel yazılı sınavların yapıldığını, ancak bu yılki kampüs işe alımının, öğrenci özgeçmişlerini belirli iş gereksinimleri ile birleştirdiğini, kişiselleştirilmiş denetimler gerçekleştirdiğini ve her kişi için farklı test sorularını özelleştirdiğini söyledi. "Binlerce kişi ve on binlerce kişiyle kişiselleştirilmiş bir yazılı test gerçekleştirmek için yapay zeka teknolojisini kullanmayı denemeyi umuyoruz. Özgeçmişin içeriğine ve adayların özel ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş test soruları üretiliyor."
Baidu'nun akıllı bir işe alım sistemi oluşturma sürecinde karşılaştığı zorluklardan bahsederken, Baidu TIC ekibi aşağıdaki görüşleri dile getirdi.
-
İlk zorluk sorunu bulmak, sorunu tanımlamaktır
Öncelikle, işteki gerçek sorunlu noktaları anlamak için İK uzmanlarıyla derinlemesine iletişim kurmanız gerekir. Bundan sonra soyut iş problemi somut bir matematik problemi olarak tanımlanır ve algoritmalarla çözülebilen bir problem olarak tanımlanır. Örnek olarak işe alımları ele alalım. En temel yön Guanjian kelime eşleştirmedir.Veri madenciliği veya makine öğrenimi araştırmacılarını işe almak istiyorsanız, eşleşmeden önce özgeçmişte ilgili becerilerden bahseden anahtar kelimelere sahip olmalısınız. Ancak sorun, günümüzün mesleki becerilerinin gittikçe daha ayrıntılı olmasıdır. Veri madenciliği ve makine öğreniminde derin öğrenme, pekiştirmeli öğrenme vb. Gibi birçok kategori vardır. Aynı zamanda, NLP ve konuşma tanıma gibi alanlar da makine öğrenimi ve veri madenciliği ile ilgilidir. Yakından ilişkili olarak, bu teknolojilerin anlamsal alaka düzeyinin nasıl eşleştirileceği, algoritma geliştirmede büyük bir zorluktur.
-
Yorumlanabilir sonuçlar sağlamak için çeşitli alanlarda ilgili bilgileri bir araya getirme ihtiyacı
Veri madenciliği ve makine öğrenimi araştırması yürütürken temel sorun, teknik bilginin iş alanı bilgisiyle nasıl birleştirileceğidir. İşe alım sorununa en iyi uyan akıllı bir çözüm tasarlamak için İK alanı bilgisinin nasıl birleştirileceği büyük bir zorluktur. Burada da bir zorluk var: Makine doğrudan İK sonuçlarını söylerse, daha çok şüpheci olacaklar çünkü makine öğrenimi, özellikle derin öğrenme, İK için bir "kara kutu". Bu soruna yanıt olarak Baidu TIC ekibi, modelin yorumlanabilirliğini artırmak, özgeçmişteki önemli becerileri görsel olarak sergilemek ve eşleştirme derecesini sezgisel olarak göstermek için hiyerarşik RNN + Dikkat mekanizmasını kullanmaya çalıştı. İlgili makaleler ayrıca SIGIR 2018'de yayınlandı. .
Başarı ekranı
SIGIR 2018'e ek olarak, Baidu TIC ekibi ayrıca AAAI 2018'de özgeçmişlerin akıllıca değerlendirilmesi hakkında bir makale yayınladı. Dr. Zhu, AI Technology Review'e, özgeçmişleri değerlendirirken metin analizine ek olarak, özgeçmişteki becerilerin işe alım pazarında en çok ihtiyaç duyulan şey olup olmadığına karar vermenin çok önemli olduğunu söyledi. Bu makale, işe alım pazarındaki çeşitli şirketlerin istihdam ihtiyaçlarını ve beceri gereksinimlerini modellemekte ve pazarda en çok ihtiyaç duyulan becerileri belirlemektedir.Bu sonuçlara dayanarak, özgeçmiş yapılandırılmış ve analiz edilmiştir. "Örneğin, pazar şu anda en çok derin öğrenme ve yoğun öğrenmede yeteneklere ihtiyaç duyuyor ve özgeçmiş de bu alanda profesyonel becerilere sahip, o zaman bu kişi potansiyel bir aday."
Baidu TIC ekibi, kişi-gönderi eşleştirme sorunu için yeni bir yorumlanabilir derin öğrenme modeli önerdi (SIGIR 2018)
Okul işe alımı için yukarıda belirtilen otomatik yazılı test soruları, IJCAI 2018'de yayınladıkları bir makaleye dayanmaktadır. Ortak modelleme, özgeçmiş, konum ve yüz yüze inceleme boyutlarında gerçekleştirilerek makinenin özgeçmiş ve konumdaki önemli bilgi noktalarını öğrenmesine ve ardından konuyla eşleştirmesine olanak tanır. Soruları belirlerken sadece uygunluk değil, kapsam ve çeşitlilik de dikkate alınmalıdır. Burada, Baidu TIC ekibi bu sorunu çözmek için yeni bir algoritma önerdi.
KDD 2016'da işe alım pazarı eğilimlerini analiz eden bir makale yayınladılar. Bu çalışma, İnternet şirketleri tarafından yayınlanan geçmiş işe alım reklamlarının serileştirilmiş modellemesini gerçekleştirdi ve farklı şirketlerin işe alım eğilimlerini tahmin etti. O zamanlar bu model, önümüzdeki birkaç yıl içinde büyük veri ve yapay zeka kullanan ana akım İnternet şirketlerinin iş stratejisini başarıyla tahmin ediyordu.
KDD 2016'da yayınlanan bir başka çalışma, yetenek tedarik problemini çözmek için kullanılan yetenek çemberi madenciliğidir.Örneğin, kıdemli veri madenciliği mühendislerini işe almanız gerekiyorsa, hangi şirketleri veya üniversiteleri aramanız gerekir. Basit bir örnek vermek gerekirse, İnternet şirketlerinin kıdemli mühendisler işe alması gerekiyorsa, genellikle büyük ölçekli İnternet şirketlerini arama eğilimindedirler. Şirket ile şirket arasında kurum kültürü ve iş yönü ile belirlenen bir yetenek çemberi vardır.
Baidu TIC ekibinden akıllı işe alımla ilgili makaleler:
-
Sıralı gizli değişken modellerle işe alım pazarı trend analizi
KDD 2016
-
İş geçiş ağlarında yetenek çemberi tespiti
KDD 2016
-
İşbirliğine dayalı şirket profili oluşturma: Bir çalışanın bakış açısından içgörüler
AAAI 2017
-
İşe alım piyasasında iş becerilerinin popülaritesinin ölçülmesi: Çok kriterli bir yaklaşım
AAAI 2018
-
Kişi-iş uyumu: Ortak temsili öğrenme ile doğru iş için doğru yeteneği uyarlama
ACM TMIS 2018
-
Yetenek işe alımı için kişi-iş uyumunu geliştirme: Yeteneğin farkında olan sinir ağı yaklaşımı
SİGİR 2018
-
Akıllı iş görüşmesi değerlendirmesine ortak bir öğrenme yaklaşımı
IJCAI 2018
Teknolojide birikmiş, gelecekte nasıl ürün yapılır?
TIC ekibi iki şeyin yapılması gerektiğini belirtti: Birincisi, ürün yapılırken alan bilgisine dikkat edilmelidir. Özellikle akıllı işe alım gibi ticari ürünler için, bu mevcut endüstri için çok fazla alan bilgisi ve uzman bilgisi biriktirmiştir.Ürünleri yaparken, onu kolaylaştırıcı bir rehber haline getirmek için bu ilgili bilgilere saygı duymanız gerekir. Sektör uzmanlarıyla aktif olarak iletişim kurun ve alan bilgisi ile teknik bilgiyi gerçek anlamda birleştirin. En başından belirli bir endüstriyi alt üst etmek veya değiştirmek istiyorsanız, bu istenmeyen bir durumdur ve aynı zamanda geleneksel uygulayıcılara olumsuz düşünceler de verecektir.
İkincisi, ürün yapmaya odaklanmanız gerekir. Yapay zeka artık sıcak bir nokta ve toplum ve endüstri görece aceleci, herkes bu yönde gelişecek. Şu anda, ürünü gerçekten nihai hale getirmek için odaklanmamız, teknolojiyi iyileştirmemiz ve kullanıcı deneyimine dikkat etmemiz gerekiyor. Son yıllarda yapay zeka girişimleri ortaya çıktı ve yapay zeka alanındaki üst düzey konferanslara başvuruların sayısı defalarca yeni zirvelere ulaştı.Bu, yapay zekanın popülaritesini açıklarken, diğer yandan da kalabalığın arasından sıyrılmak istiyorsak kendi odağımıza ve ilgimize sahip olmamız gerektiğini söylüyor. bağlı olmak.
Gelecekte, Baidu TIC ekibi yetenek, organizasyon ve kültür açısından daha akıllı yetenek yönetimi girişimlerinde bulunmaya devam edecek. Dr. Zhu, bu alanın çok kapsamlı olduğunu, bilginin yönetim, örgütsel davranış, yapay zeka ve diğer alanlara entegrasyonunu içerdiğini söyledi. İşe alım perspektifinden, bu yılki okul işe alım projesinin uygulama etkilerini gözden geçirdikten sonra, önümüzdeki yıl okul işe alım projesinde öğrencilerin ihtiyaçlarını karşılayan daha akıllı uygulamalar başlatmayı düşüneceğiz. Ayrıca ilgili algoritmalar için bir dizi girişim ve yenilik yapılacaktır.
Lei Feng Ağı Lei Feng Ağı
