مقابلات
جوش برينر، الرئيس التنفيذي لشركة Hired – سلسلة المقابلات
جوش برينر هو الرئيس التنفيذي لشركة Hired، السوق الرائدة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتطابق المواهب مع أفضل الشركات مثل Instacart و Wayfair و Zendesk و Capital One و Peloton.
يعمل Hired.com بطريقة مختلفة قليلاً عن Monster ومنصات التوظيف الأخرى، هل يمكنك مشاركة مفهوم كيفية تقديم الشركات لاستجواب المرشحين؟
Hired فريد من نوعه حيث يجمع بين ثلاثة أشياء لتحويل تجربة التوظيف: حل توظيف مدعوم بالبيانات ومتخصص في المواهب التكنولوجية والمبيعات، وخدمة العملاء ذات اللمس العالي، ودعم شبكة Adecco Group العالمية. يمكن للشركات التسجيل من خلال منصتنا في عملية متعددة الخطوات، والتي تتضمن تحديد الأدوار ذات الصلة والموقع – والتي يمكن أن تكون أيضًا عن بُعد – والتفضيلات مثل سنوات الخبرة أو الراتب الأساسي الذي يبحثون عن توظيفه. ثم نقترن أصحاب العمل مع مدير نجاح المواهب المخصص ونساعدهم على الوصول إلى بيانات وبيانات تحليلية للتوظيف لمساعدتهم على اكتشاف مرشحين مخضعين للتفتيش وذوي تأهيل عالي يتناسبون مع متطلبات دورهم. لإنشاء تجربة مخصصة ومدروسة، نرسل معلومات المرشحين ذات الصلة، مثل مهاراتهم وخبرتهم العملية وراتبهم المفضل، إلى أصحاب العمل لتشجيعهم على إرسال طلبات مقابلة إلى أولئك الذين يتناسبون مع متطلباتهم. المرشحون الذين نُعرّفهم يبحثون بنشاط عن فرص جديدة، وغالبًا ما يحصلون على عدة طلبات مقابلة في الأيام القليلة الأولى من التسجيل، لذلك نشجع أصحاب العمل على العمل بسرعة وشفافية.
من خلال توفير حل توظيف مدعوم بالبيانات الذي يأخذ في الاعتبار احتياجات أصحاب العمل والمرشحين على حد سواء، نحسن جودة المطابقات، ونقلل من وقت التوظيف، ونجعل من الممكن لأصحاب العمل بناء فرق رائعة ومتنوعة.
هل يمكنك مناقشة بعض منهجيات التعلم الآلي المستخدمة لمطابقة أصحاب العمل مع المرشحين؟
تتبع نماذج التعلم الآلي لدينا بيانات التوظيف في الوقت الفعلي، وتتابع الاتجاهات، وتتنبأ بسلوك التوظيف لتطابق أصحاب العمل مع المرشحين بسرعة وبدقة أكبر. يسمح لنا وجود كمية هائلة من البيانات ذات الصلة والزمنية الحقيقية من منصتنا مع أكثر من 17,000 صاحب عمل وأكثر من 3 ملايين مرشح بتقديم مطابقات مدروسة ومتخصصة، مما يؤدي إلى جودة أفضل للمطابقات ومعدلات قبول أعلى.
هناك أيضًا حاجة متزايدة لفهم وتفسير تنبؤات خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة في التوظيف من أجل الشفافية وتقليل التحيز وتوفير تعويض للمستخدمين.
في Hired، نستخدم التعلم الآلي لتوفير تعويض لمساعدة المرشحين على فهم لماذا لم يتم الموافقة على них في سوقنا وكيف يمكنهم تحسين ملفهم الشخصي. نساعدهم على زيادة فرصتهم في الموافقة من خلال توفير ملاحظات قابلة للتنفيذ، والتي يمكن أن تتراوح من اقتراح إضافة مهارة نسيها إلى تنفيذ تغييرات طويلة الأمد مثل تعلم لغة برمجة جديدة.
نحن نطور طريقة تعويض خاصة لأنظمة التعلم الآلي، ونعمل أيضًا على تقليل التحيز في أنظمة التعلم الآلي لدينا من خلال تقنيات العينة الزائدة التي تضمن أن لا يتأثر قرار الخوارزمية بعرق أو جنس أو عمر المرشح.
يستفيد أصحاب العمل أيضًا من هذا النظام لأن المرشحين القيمين قد يتم تجاهلهم من قبل نظام التصنيف لدينا إذا لم يُقدم لهم ملاحظات قابلة للتنفيذ، مما يؤدي إلى تفويت فرص توظيف رائعة.
كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في تقليل وقت التوظيف على نطاق واسع للشركات؟
نستخدم الذكاء الاصطناعي وبيانات الوقت الفعلي من منصتنا لتوفير مطابقات دقيقة لأصحاب العمل بسرعة وفعالية. من خلال اكتشاف المرشحين الذين يتمتعون بالمهارات المحددة لمتطلبات وظيفة الشركة، نحصل على متوسط توفير 45 ساعة من وقت البحث لكل توظيف، وهو ما كان من المقرر تكريسه لمقابلات ما قبل الفحص ومراجعة سير ذاتية لمرشحين غير مؤهلين والاتصال بالمرشحين غير النشطين. منذ أن نركز على تحديد وتعزيز المرشحين النشطين على منصتنا، نحصل على تقليل وقت التوظيف بأربع مرات على الأقل من المعدل الطبيعي، ومساعدة الشركات على توسيع فرقها مع مواهب مؤهلة للغاية.
على سبيل المثال، عملنا مع Capital One لمساعدتهم في توظيف أكثر من 300 مرشح من خلال سوق Hired، مما أدى إلى توفير ساعات عديدة من المراجعة.
تقرير Hired.com الأخير “تقرير تأثير Hired 2021 – عدم المساواة في الأجور في مكان العمل“، ركز على عدم المساواة العرقية والجنسية في مكان العمل. ما هي بعض النتائج الرئيسية، وهل كنت مستعدًا لأي منها؟
وجدت بياناتنا أن尽管 يتم إحراز تقدم، وأن فجوة الأجور تضيق، إلا أننا ما زلنا بعيدين. في عام 2020، تم تقديم رواتب أعلى للرجال من النساء لنفس لقب الوظيفة في نفس الشركة 59% من الوقت، مقارنة بـ 65% في عام 2019. على وجه التحديد، قدمت الشركات للنساء رواتب أقل بنسبة 3% من الرجال لنفس الأدوار في عام 2020، مقارنة بنسبة 4% في عام 2019. شهد المرشحون السود رواتب أقل بنسبة 4% من خط الأساس في عام 2020، مقارنة بفجوة 5% في عام 2019.
نستمر في رؤية اتجاه مستمر حيث يتم دفع أقل للمجموعات غير الممثلة، ويتوقعون رواتب أقل من نظرائهم البيض الذكور – حتى لو كان لديهم نفس الخبرة. يساهم العرق بشكل كبير في فجوة التوقع، حيث أن التوقعات المنخفضة للأجور أكثر شيوعًا في النساء من الأقليات مقارنة بالنساء البيض أو الرجال من الأقليات. على سبيل المثال، يتوقع النساء السود رواتب أقل بنسبة 10% من نظرائهم الذكور البيض.
يمكن أن تدخل المجموعات غير الممثلة في دورة متكررة من دفع رواتب أقل إذا لم يكن لديهم شفافية فيما يتعلق بالتعويض الذي يستحقه لذوي الخبرة. لقد وجدنا أن أفضل طريقة لتضييق فجوة الأجور هي زيادة شفافية الرواتب، بحيث يكون جميع المرشحين على دراية بالرواتب التي يستحقونها ومكلفين بت demande رواتب عادلة. هذا ما نهدف إلى دفعه إلى الأمام من خلال تقاريرنا السنوية.
في حين أن شفافية الرواتب كانت قضية قائمة منذ فترة طويلة لجميع الموظفين، بغض النظر عن الديموغرافيا، كنا مستعدين لاكتشاف أن الموظفين الأصغر سناً أكثر احتمالاً لطلب رواتب متساوية، أكثر من الجيل السابق. هذا تطور إيجابي لأن الموظفين الذين يتعلمون التفاوض على رواتبهم في المراحل المبكرة من حياتهم المهنية يزيدون من فرصهم في الحصول على رواتب عادلة في المستقبل.
كيف يزيل Hired.com التحيز غير الواعي عند التوظيف؟
للتقليل من تأثير التحيز غير الواعي على قرارات التوظيف، قمنا بتزويد منصتنا بأدوات وقدرات محددة تعزز الشفافية والكفاءة والإنصاف، مثل:
ملاحظات غير متحيزة وقابلة للتنفيذ – عند تقديم ملاحظات للمرشحين حول كيفية تحسين ملفهم الشخصي لقبولهم على المنصة، مثل إضافة مهارة محددة، يتحقق Hired من أن النظام لا يقترح تغيير عرق أو جنس أو عمر المرشح لتغيير قرار الخوارزمية.
تنبيهات الرواتب – لتقليل احتمال التعويض غير المتساوي، يُحذر Hired أصحاب العمل والمرشحين إذا تلقوا أو طلبوا راتباً أعلى أو أقل بكثير من المعدل للوظيفة ومستوى الخبرة. أدت تنبيهات التحيز في الرواتب إلى تغيير رواتب الشركات 4.3% من الوقت، مع متوسط تعديل الراتب يبلغ 20 ألف دولار.
شفافية الرواتب – يتم توفير التعويض بطريقة شفافة، من منظور المرشح، الذي يشير إلى راتبه المتوقع عند الانضمام إلى منصتنا، ومن صاحب العمل عند التواصل مع المرشح.
مرشحات تقليل التحيز – توفر منصتنا khảية إخفاء تفاصيل ديموغرافية المرشحين، لتقليل التحيز غير الواعي، وتشجيع الشركات على توظيف المرشحين بناءً على مهاراتهم.
تقييمات مخصصة – كمنصة توظيف، نركز على مطابقة القدرات، بما في ذلك استخدام تقييمات المهارات لترويج القدرات بدلاً من سيرة ذاتية تقليدية وعمليات تقديم الطلبات. كما أن هذه التقييمات يمكن الوصول إليها عن بُعد، فإننا نسمح للشركات باكتشاف مرشحين موهوبين في أي مكان في العالم، وتعزيز خط أنابيب المواهب.
ما نوع الشركات التي تتوظيف حاليًا باستخدام منصة Hired.com؟
يضم Hired أكثر من 17,000 صاحب عمل على منصته، بما في ذلك العديد من العلامات التجارية المعروفة مثل Instacart و Wayfair و Zendesk و Postmates و Twitch و Capital One و Compass و Peloton. على وجه التحديد، تستخدم منصتنا مديري التوظيف ووكلاء التوظيف وأقسام الموارد البشرية والمديرين التنفيذيين للمساعدة في الوصول إلى مجموعة المرشحين المؤهلين والمدرّبين.
ما نوع المتطلبات التعليمية أو التاريخ الوظيفي المطلوب من المرشحين لاستخدام منصة Hired.com؟
يجب على المرشحين في Hired أن يكونوا في المجالات التي نختص بها، بما في ذلك هندسة البرمجيات والتحليل وإدارة المنتج والتصميم وضمان الجودة والمبيعات. يشجع الباحثون عن عمل من جميع المستويات على التسجيل، حيث تُمنح الأولوية لتوظيف القدرات على منصتنا، بغض النظر عن الخلفية التعليمية. عند إنشاء ملفهم الشخصي، يُطلب من المرشحين تحديد تاريخهم الوظيفي ومهاراتهم ومتطلبات راتبهم. يمكن للمرشحين الذين أظهروا خبرة كبيرة في الأدوار المرغوبة من خلال التدريب أو العمل المفتوح إضافته إلى سنوات خبرتهم. نشجع المرشحين على الاستفادة من موارد بناء المهارات، مثل برامج تدريب البرمجة وبرامج التعليم، لتحسين فرصهم في الموافقة وفي النهاية الحصول على مقابلات وفرص عمل.
لماذا يجب على محترفي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي استخدام Hired.com؟
يوفر Hired لمحترفي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إمكانية الوصول إلى أكثر الشركات الابتكارية في 18 من أهم مراكز التكنولوجيا عبر الولايات المتحدة وكندا وبريطانيا وأيرلندا. نحن ن理解 أن البحث عن وظيفة في مجال تنافسي يمكن أن يكون في كثير من الأحيان عملية محبطة، لذلك نهدف إلى تمكين المرشحين من خلال ربطهم بأصحاب العمل الذين يتناسبون مع مهاراتهم الفريدة وخبرتهم وأهدافهم وقيمهم.
نقدم أيضًا موارد مختلفة لمحترفي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مثل تقرير حالة مهندسي البرمجيات السنوي. كما أن المهارات أصبحت أكثر أهمية من الأصول، يحدد تقريرنا المهارات الأكثر طلبًا واللغات البرمجية بناءً على بيانات منصتنا، ويوفر رؤى حول كيفية تمييز مهندسي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أنفسهم من خلال تعزيز مهاراتهم وبرامج التعليم الذاتي. وجد تقريرنا الأخير أن رواتب مهندسي التعلم الآلي تتراوح بين 115,000 دولار في السنة و 171,000 دولار في السنة في المتوسط في أهم مراكز التكنولوجيا في الولايات المتحدة، مما يوفر للمحترفين معلومات قيمة حول الرواتب بناءً على الموقع والوظيفة وخبرة العمل.
هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول Hired.com؟
رؤية Hired هي جعل جميع عمليات التوظيف عادلة وفعّالة وشفافة. نهدف إلى تحقيق تلك الرؤية من خلال تمكين الاتصالات بين الأشخاص الطموحين والفرق، باستخدام التكنولوجيا والتعاطف البشري لإعادة اختراع طريقة التوظيف. في الماضي، كان التوظيف يميل إلى أن يكون معاملة تعاقدية بين صاحب العمل والمرشح. ومع زيادة البحث عن الشركات التي تتوافق مع قيمهم الشخصية وأهداف التطوير المهني، وأصحاب العمل يعترفون بأهمية المواهب في نمو الأعمال، هناك حاجة واضحة إلى جعل عملية التوظيف أكثر رقمية ومدعومة بالبيانات ومتخصصة. مع زيادة تبني العمل عن بُعد، نرى بالفعل تحولًا نحو حلول توظيف رقمية أكثر، مما يمكّن أصحاب العمل وباحثي العمل من الحصول على أكثر الطرق فعالية وكفاءة لتوظيف المواهب عبر العالم. نحن متحمسون لكوننا في طليعة هذا التحول ومواصلة دفع رؤيتنا لتحويل التوظيف.
