Josh Brenner, CEO von Hired – Interview-Serie

Josh Brenner ist der CEO von Hired, der führenden künstlichen Intelligenz-getriebenen Vermittlungsplattform, die Talente mit Top-Unternehmen wie Instacart, Wayfair, Zendesk, Capital One und Peloton zusammenbringt.

Hired.com funktioniert ein bisschen anders als Monster und andere Beschäftigungsplattformen, könnten Sie das Konzept erklären, wie Unternehmen Kandidaten für Vorstellungsgespräche auswählen?

Hired ist einzigartig, da es drei Dinge zusammenbringt, um die Einstellungszeremonie zu verändern: eine hoch kuratierte, datengetriebene Einstellungsplattform, die auf Tech- und Vertriebstalente spezialisiert ist, hochwertigen Kundenservice und die Unterstützung des globalen Netzwerks von The Adecco Group. Unternehmen können sich über unsere Plattform in einem mehrstufigen Prozess anmelden, der die Angabe relevanter Rollen und Standorte – die auch remote sein können – und Präferenzen wie Jahre der Erfahrung oder Grundgehalt, für das sie einstellen möchten, beinhaltet. Wir bringen dann Arbeitgeber mit einem dedizierten Talent-Erfolg-Manager zusammen und bieten Zugang zu Einstellungsdaten und -analysen, um ihnen vorab geprüfte und hoch qualifizierte Kandidaten zu präsentieren, die ihren Rollenanforderungen entsprechen. Um ein personalisiertes und kuratiertes Erlebnis zu schaffen, übermitteln wir relevante Kandidateninformationen, wie Fähigkeiten, Berufserfahrung und bevorzugtes Gehalt, an Arbeitgeber, um sie zu ermutigen, Vorstellungsgesprächsanfragen an diejenigen zu senden, die einen geeigneten Match darstellen. Die Kandidaten, die wir vorstellen, suchen aktiv nach neuen Möglichkeiten und erhalten oft mehrere Vorstellungsgesprächsanfragen in den ersten Tagen nach der Anmeldung, daher ermutigen wir Arbeitgeber, schnell und transparent zu handeln.

Indem wir eine datengetriebene Einstellungsplattform bereitstellen, die die spezifischen Bedürfnisse von Arbeitgebern und Kandidaten berücksichtigt, verbessern wir die Qualität der Matches, reduzieren die Zeit bis zur Einstellung und machen es Unternehmen so einfach wie möglich, großartige, vielfältige Teams aufzubauen.

Könnten Sie einige der maschinellen Lernmethoden erläutern, die verwendet werden, um Arbeitgeber mit Kandidaten zu verbinden?

Unsere maschinellen Lernmodelle verfolgen Echtzeit-Einstellungsdaten, überwachen Trends und vorhersagen Einstellungsverhalten, um Arbeitgeber und Kandidaten schneller und genauer zu verbinden. Durch die Verfügbarkeit dieser großen Menge an relevanten, Echtzeit-Daten von unserer Plattform mit über 17.000 Arbeitgebern und über 3 Millionen Kandidaten können wir hoch kuratierte und personalisierte Matches anbieten, was zu einer besseren Qualität der Matches und höheren Annahmesätzen führt.

Es gibt auch einen immer größer werdenden Bedarf, die Vorhersagen von maschinellen Lernalgorithmen im Bereich der Einstellung zu verstehen und zu erklären, um Transparenz, Vorurteile zu vermeiden und Benutzern Rechtsmittel zu bieten.

Bei Hired nutzen wir maschinelles Lernen, um Kandidaten Rechtsmittel zu bieten, um ihnen zu helfen, zu verstehen, warum sie nicht auf unserer Plattform zugelassen wurden und wie sie ihr Profil verbessern können. Wir helfen Kandidaten, ihre Chancen auf Zulassung zu erhöhen, indem wir ihnen handhabbare Rückmeldungen anbieten, die von der Empfehlung, eine vergessene Fähigkeit hinzuzufügen, bis hin zu langfristigen Änderungen wie dem Erlernen einer neuen Programmiersprache reichen. Wir haben unsere eigene Rechtsmittel-Methode für maschinelle Lernsysteme entwickelt, da bestehende Methoden für Rechtsmittel bei maschinellem Lernen an Geschwindigkeit, Handhabbarkeit oder der Fähigkeit, zuverlässig Änderungen zu finden, die die Entscheidung des Systems umkehren, fehlen. Wir vermeiden auch aktiv Vorurteile in unseren maschinellen Lernsystemen durch Übersampling-Techniken, die sicherstellen, dass die Rasse, das Geschlecht oder das Alter eines Kandidaten die Entscheidung des Algorithmus nicht beeinflusst.

Arbeitgeber profitieren auch von diesem System, da wertvolle Kandidaten von unserem Bewertungssystem übersehen worden wären, wenn es ihnen nicht diese handhabbaren Rückmeldungen gegeben hätte, was zu verpassten Chancen für großartige Kandidaten führen würde.

Wie hilft künstliche Intelligenz bei der Reduzierung der Zeit bis zur Einstellung im großen Maßstab für Unternehmen?

Wir nutzen künstliche Intelligenz und Echtzeit-Daten von unserer Plattform, um Arbeitgebern hoch genaue Matches schneller und effizienter zu präsentieren. Durch die Präsentation von Kandidaten, die speziell auf die Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten sind, sparen wir Personalverantwortlichen im Durchschnitt 45 Stunden pro Einstellung, die sonst für das Vorfiltern von Bewerbungen, das Überprüfen von Lebensläufen unqualifizierter Kandidaten und das Kontaktieren unresponsiver, passiver Kandidaten aufgewendet würden. Da wir uns auf die Identifizierung und Förderung aktiver Kandidaten auf unserer Plattform konzentrieren, können wir die Zeit bis zur Einstellung um mindestens das Vierfache reduzieren und Unternehmen helfen, ihre Teams mit hoch qualifizierten Talenten aufzubauen. Zum Beispiel haben wir mit Capital One zusammengearbeitet, um ihnen bei der Rekrutierung von über 300 Kandidaten über die Hired-Plattform zu helfen, was ihnen unzählige Stunden bei der Durchsicht von Lebensläufen erspart hat.

Hired.coms jüngster Bericht “The Hired 2021 Impact Report – Lohngleichheit am Arbeitsplatz” konzentrierte sich auf rassische und geschlechtsspezifische Ungleichheiten am Arbeitsplatz. Was waren einige der wichtigsten Erkenntnisse und überraschten Sie einige davon?

Unsere Daten haben ergeben, dass zwar Fortschritte erzielt werden und die Lohngleichheit enger wird, wir jedoch noch einen weiten Weg vor uns haben. Im Jahr 2020 wurden Männern höhere Gehälter als Frauen für denselben Jobtitel bei demselben Unternehmen 59% der Zeit angeboten, im Vergleich zu 65% im Jahr 2019. Insbesondere boten Unternehmen Frauen im Durchschnitt 3% weniger als Männern für dieselben Rollen im Jahr 2020 an, im Vergleich zu 4% im Jahr 2019. Schwarze Kandidaten sahen Löhne, die 4% niedriger waren als der Basiswert im Jahr 2020, im Vergleich zu einer Lücke von 5% im Jahr 2019.

Wir sehen weiterhin einen anhaltenden Trend, bei dem unterrepräsentierte Gruppen, die weniger bezahlt werden, auch niedrigere Löhne erwarten als ihre weißen, männlichen Kollegen – auch wenn sie dieselbe Erfahrung haben. Die Rasse trägt erheblich zu dieser Erwartungslücke bei, da niedrige Lohnerwartungen am häufigsten bei Minderheitenfrauen im Vergleich zu weißen Frauen oder Minderheitenmännern vorkommen. Zum Beispiel erwarten schwarze Frauen Löhne, die 10% niedriger sind als die ihrer weißen, männlichen Kollegen.

Unterrepräsentierte Gruppen können in einen sich wiederholenden Zyklus von niedriger Bezahlung geraten, wenn sie nicht in die Löhne, die sie verdienen, eingeweiht werden. Wir haben festgestellt, dass die beste Möglichkeit, die Lohngleichheit zu schließen, darin besteht, Lohngleichheit zu erhöhen, damit alle Kandidaten über die Bezahlung, die sie verdienen, informiert sind und in der Lage sind, faire Bezahlung zu fordern. Dies ist das, was wir mit unseren jährlichen Berichten vorantreiben möchten.

Während Lohngleichheit ein langjähriges Problem für alle Mitarbeiter war, unabhängig von der Demografie, waren wir überrascht, festzustellen, dass jüngere Mitarbeiter eher gleichberechtigte Löhne fordern und erhalten als in früheren Generationen. Dies ist eine positive Entwicklung, da Mitarbeiter, die früh in ihrer Karriere Löhne verhandeln lernen, ihre Chancen auf faire Bezahlung im Laufe der Zeit erhöhen. Die weitere Erhöhung der Lohngleichheit und die Verringerung der Erwartungslücke für Einsteiger könnten einen tiefgreifenden, langfristigen Einfluss auf Lohngleichheit als Ganzes haben und faire Bezahlung für zukünftige Generationen beeinflussen.

Wie entfernt Hired.com unbewusste Vorurteile bei der Einstellung?

Um unbewusste Vorurteile bei Einstellungsentscheidungen zu vermeiden, haben wir unsere Plattform mit bestimmten Tools und Funktionen ausgestattet, die Transparenz, Effizienz und Gleichheit fördern, wie z.B.

Handhabbare, unvoreingenommene Rückmeldungen – Wenn wir Kandidaten Rückmeldungen geben, wie sie ihr Profil verbessern können, um auf unserer Plattform zugelassen zu werden, wie z.B. das Hinzufügen einer bestimmten Fähigkeit, überprüft Hired, dass, wenn wir uns der Rasse, des Geschlechts oder des Alters der Kandidaten bewusst sind, das System nicht vorschlägt, beispielsweise die Rasse zu ändern, um die Entscheidung des Algorithmus zu ändern.

Lohngleichheitswarnungen – Um die Wahrscheinlichkeit ungleicher Bezahlung zu verringern, warnt Hired sowohl Arbeitgeber als auch Kandidaten, wenn sie ein Gehalt anbieten oder anfordern, das erheblich über oder unter dem Durchschnitt für ihre Position und Erfahrung liegt. Unsere Lohngleichheitswarnungen haben dazu geführt, dass sich die angebotenen Gehälter von Unternehmen 4,3% der Zeit geändert haben, wobei die durchschnittliche Gehaltsanpassung einen Unterschied von 20.000 $ betrug.

Lohngleichheit – Die Bezahlung wird transparent sowohl aus der Perspektive des Kandidaten, der sein erwartetes Gehalt angibt, wenn er sich auf unserer Plattform anmeldet, als auch aus der Perspektive des Arbeitgebers, wenn er einen Kandidaten kontaktiert.

Vorurteilsreduzierende Filter – Unsere Plattform bietet die Möglichkeit, die demografischen Details der Kandidaten zu maskieren, um unbewusste Vorurteile zu reduzieren und Unternehmen zu ermutigen, Kandidaten auf der Grundlage ihrer Fähigkeiten einzustellen.

Maßgeschneiderte Bewertungen – Als Einstellungsplattform konzentrieren wir uns auf fähigkeitsbasierte Matches, einschließlich der Verwendung von Fähigkeitsbewertungen, um Fähigkeiten statt eines traditionellen Lebenslaufs und Bewerbungsprozesses zu fördern. Da diese Bewertungen remote zugänglich sind, ermöglichen wir es Unternehmen, qualifizierte Kandidaten überall auf der Welt zu finden und ihre Talentschleuse zu diversifizieren.

Welche Arten von Unternehmen rekrutieren derzeit mit der Hired.com-Plattform?

Hired hat über 17.000 Arbeitgeber auf seiner Plattform, darunter viele bekannte Marken wie Instacart, Wayfair, Zendesk, Postmates, Twitch, Capital One, Compass und Peloton. Insbesondere wird unsere Plattform von den Personalabteilungen, Recruiting-Teams, HR-Abteilungen und Führungskräften dieser Unternehmen genutzt, um auf unseren Pool hoch qualifizierter und kuratierter Kandidaten zuzugreifen.

Welche Arten von Bildungs- oder Beschäftigungshistorien-Anforderungen müssen Kandidaten erfüllen, um die Hired.com-Plattform zu nutzen?

Kandidaten auf Hired müssen in den Bereichen tätig sein, auf die wir uns spezialisiert haben, wie Software-Entwicklung, Analytik, Produktmanagement, Design, QA und Vertriebsrollen. Jobsuchende aller Ebenen sind ermutigt, sich anzumelden, da unsere Plattform fähigkeitsbasiertes Recruiting priorisiert, unabhängig von der Bildungshintergrund. Wenn Kandidaten ein Profil erstellen, werden sie aufgefordert, ihre Arbeitsgeschichte, Fähigkeiten und Gehaltsanforderungen zu skizzieren. Diejenigen, die erhebliche Erfahrung in ihren gewünschten Rollen durch Praktika oder Open-Source-Arbeit nachweisen können, können diese Projekte auch unter ihre Jahre der Erfahrung aufnehmen. Wir ermutigen Kandidaten auch, Ressourcen zur Fähigkeitsentwicklung wie Coding-Bootcamps und Bildungskurse zu nutzen, um ihre Chancen auf Zulassung und letztendlich auf Vorstellungsgespräche und Jobangebote zu verbessern.

Warum sollten KI-/Maschinenlern-Profis Hired.com nutzen?

Hired bietet KI- und Maschinenlern-Profis Zugang zu den innovativsten Unternehmen in 18 der führenden Tech-Hubs in den USA, Kanada, Großbritannien und Irland. Wir verstehen, dass die Jobsuche in einem wettbewerbsintensiven Bereich oft frustrierend sein kann, daher möchten wir Kandidaten ermächtigen, indem wir sie mit Arbeitgebern verbinden, die zu ihren einzigartigen Fähigkeiten, Erfahrungen, Zielen und Werten passen.

Wir bieten auch verschiedene Ressourcen für KI- und Maschinenlern-Profis an, wie z.B. unseren jährlichen State of Software Engineers-Bericht. Da Fähigkeiten wichtiger werden als Herkunft, skizzieren wir in unserem Bericht die gefragtesten Fähigkeiten und Programmiersprachen auf der Grundlage unserer Plattformdaten und bieten Einblicke in die Möglichkeiten, wie KI- und Maschinenlern-Ingenieure sich durch Weiterbildung und Nutzung von Coding-Bootcamps und Selbstbildungsprogrammen abheben können. Unser jüngster Bericht ergab, dass in den wichtigsten US-amerikanischen Tech-Hubs die Gehälter von Maschinenlern-Ingeneuren zwischen 115.000 $ und 171.000 $ pro Jahr liegen, was Fachleuten wertvolle Gehaltsinformationen auf der Grundlage von Standort, Rolle und Erfahrung bietet.

Gibt es noch etwas, das Sie über Hired.com teilen möchten?

Hireds Vision ist es, alle Einstellungen gerecht, effizient und transparent zu machen. Wir möchten diese Vision verwirklichen, indem wir Verbindungen zwischen ambitionierten Menschen und Teams herstellen, Technologie und menschliche Empathie nutzen, um die Art und Weise, wie Menschen einstellen und eingestellt werden, neu zu erfinden.

In der Vergangenheit tendierte die Rekrutierung oft dazu, sehr transaktional zwischen Arbeitgeber und Kandidat zu sein. Doch da Menschen immer mehr Unternehmen suchen, die mehr mit ihren persönlichen Werten und beruflichen Entwicklungszielen übereinstimmen, und Arbeitgeber erkennen, wie zentral Talent für das Geschäftswachstum ist, gibt es einen klaren Bedarf, den Einstellungsprozess digitaler und datengetriebener, aber maßgeschneiderter zu gestalten. Insbesondere mit der zunehmenden Adoption von Remote-Arbeit sehen wir bereits einen Wechsel zu digitalen Einstellungslösungen, die Arbeitgeber und Jobsuchende mit dem effizientesten und effektivsten Weg zur Einstellung auf der ganzen Welt ausstatten. Wir sind begeistert, an der Spitze dieses Wandels zu stehen und unsere Vision von der Transformation der Einstellung voranzutreiben.