Josh Brenner, PDG de Hired – Série d’entretiens

Josh Brenner est le PDG de Hired, la principale place de marché de recrutement pilotée par l’IA qui met en correspondance les talents avec les meilleures entreprises telles que Instacart, Wayfair, Zendesk, Capital One et Peloton.

Hired.com fonctionne un peu différemment que Monster et d’autres plateformes d’emploi, pouvez-vous partager le concept de la façon dont les entreprises postulent pour interviewer des candidats ?

Hired est unique car il réunit trois choses pour transformer l’expérience de recrutement : une solution de recrutement hautement ciblée et basée sur les données, spécialisée dans les talents de la technologie et des ventes, un service client de haute qualité et le soutien du réseau mondial du groupe Adecco. Les entreprises peuvent s’inscrire sur notre plateforme via un processus multétapes, qui consiste à spécifier les rôles et les emplacements pertinents – qui peuvent également être à distance – ainsi que des préférences telles que les années d’expérience ou le salaire de base qu’elles souhaitent embaucher. Nous mettons ensuite les employeurs en relation avec un gestionnaire de réussite des talents dédié et leur fournissons l’accès aux données et aux analyses de recrutement pour les aider à identifier des candidats pré-sélectionnés et hautement qualifiés qui conviennent à leurs exigences de rôle. Pour créer une expérience personnalisée et ciblée, nous transmettons des informations de candidat pertinentes, telles que leurs compétences, leur expérience professionnelle et leur salaire préféré, aux employeurs pour les encourager à envoyer des demandes d’entretien à ceux qui sont un bon match. Les candidats que nous présentons sont actuellement à la recherche de nouvelles opportunités, souvent recevant plusieurs demandes d’entretien dans les premiers jours suivant leur inscription, nous encourageons donc les employeurs à agir rapidement et de manière transparente.

En fournissant une solution de recrutement basée sur les données qui tient compte des besoins spécifiques des employeurs et des candidats, nous améliorons la qualité des correspondances, réduisons le temps de recrutement et rendons-il aussi facile que possible pour les entreprises de construire des équipes incroyables et diversifiées.

Pouvez-vous discuter de certaines des méthodologies d’apprentissage automatique utilisées pour mettre en correspondance les employeurs avec les candidats ?

Nos modèles d’apprentissage automatique suivent les données de recrutement en temps réel, surveillent les tendances et prédisent le comportement de recrutement pour mettre plus rapidement et avec plus de précision les employeurs en correspondance avec les candidats. Avoir cette grande quantité de données pertinentes et en temps réel de notre plateforme avec plus de 17 000 employeurs et plus de 3 millions de candidats nous permet de fournir des correspondances hautement ciblées et personnalisées, ce qui conduit à une meilleure qualité de correspondance et à des taux d’acceptation plus élevés.

Il existe également un besoin croissant de comprendre et d’expliquer les prédictions des algorithmes d’apprentissage automatique utilisés dans le recrutement pour la transparence, la mitigation des préjugés et pour fournir des recours aux utilisateurs.

Chez Hired, nous utilisons l’apprentissage automatique pour fournir des recours pour aider les candidats à comprendre pourquoi ils n’ont pas été approuvés sur notre place de marché et comment ils pourraient améliorer leur profil. Nous aidons les candidats à augmenter leurs chances d’approbation en fournissant des commentaires exploitables, qui peuvent aller de la suggestion d’ajouter une compétence oubliée à la mise en œuvre de changements à long terme tels que l’apprentissage d’un nouveau langage de programmation.

Étant donné que les méthodes existantes pour les recours à l’apprentissage automatique manquent de rapidité, d’exploitabilité ou ne parviennent pas à trouver de manière fiable des changements qui modifieraient la décision du système, nous avons développé notre propre méthode de recours pour les systèmes d’apprentissage automatique. Nous mitigeons également activement les préjugés dans nos systèmes d’apprentissage automatique grâce à des techniques de sur-échantillonnage qui garantissent qu’un candidat ne soit pas pénalisé en raison de son sexe, de sa race ou de son âge.

Les employeurs bénéficient également de ce système, car des candidats de valeur pourraient avoir été négligés par notre système de notation si celui-ci ne fournissait pas de commentaires exploitables aux candidats, ce qui entraînerait que les recruteurs manquent de grands candidats.

Comment l’IA aide-t-elle à réduire le temps de recrutement à grande échelle pour les entreprises ?

Nous utilisons l’IA et les données en temps réel de notre plateforme pour fournir des correspondances hautement précises aux employeurs plus rapidement et de manière plus efficace. En mettant en avant des candidats spécifiquement adaptés aux exigences de l’entreprise, nous économisons aux recruteurs en moyenne 45 heures de sourcing par embauche, qui seraient autrement consacrées à la pré-sélection des entretiens, à la révision des CV de candidats non qualifiés et au contact de candidats passifs et non réactifs. Étant donné que nous nous concentrons sur l’identification et la promotion de candidats actifs sur notre plateforme, nous sommes en mesure de réduire le temps de recrutement d’au moins 4 fois la moyenne et d’aider les entreprises à développer leurs équipes avec des talents hautement qualifiés. Par exemple, nous avons travaillé avec Capital One pour les aider à recruter plus de 300 candidats via la place de marché Hired, leur faisant ainsi gagner un temps considérable à passer à trier les CV.

Le rapport récent de Hired.com “The Hired 2021 Impact Report – Wage Inequality in the Workplace“, s’est concentré sur les inégalités raciales et de genre sur le lieu de travail. Quelles étaient certaines des principales conclusions et certaines d’entre elles vous ont-elles surpris ?

Nos données ont révélé que même si des progrès sont réalisés et que l’écart salarial se réduit, nous avons encore un long chemin à parcourir. En 2020, les hommes ont été proposés des salaires plus élevés que les femmes pour le même poste au sein de la même entreprise 59 % du temps, contre 65 % en 2019. Plus précisément, les entreprises ont proposé aux femmes un salaire en moyenne 3 % inférieur à celui des hommes pour les mêmes postes en 2020, contre 4 % en 2019. Les candidats noirs ont vu leurs salaires être 4 % inférieurs à la moyenne en 2020, contre un écart de 5 % en 2019.

Nous continuons à voir une tendance persistante selon laquelle les groupes sous-représentés qui sont payés moins attendent également des salaires plus bas que leurs homologues masculins blancs – même s’ils ont la même expérience. La race contribue de manière significative à cet écart d’attente, car les attentes de salaire faibles sont les plus prévalentes chez les femmes minoritaires par rapport aux femmes blanches ou aux hommes minoritaires. Par exemple, les femmes noires attendent des salaires qui sont 10 % inférieurs à ceux de leurs homologues masculins blancs.

Les groupes sous-représentés peuvent tomber dans un cycle répétitif de salaires plus bas s’ils n’ont pas de transparence sur le montant qu’ils méritent en termes de rémunération pour leur rôle. Nous avons constaté que le meilleur moyen de réduire l’écart salarial est d’augmenter la transparence salariale, afin que tous les candidats soient conscients du salaire qu’ils méritent et soient en mesure de demander une rémunération équitable. C’est ce que nous visons à promouvoir avec nos rapports annuels.

Alors que la transparence salariale a été un problème de longue date pour tous les employés, quelle que soit la démographie, nous avons été surpris de constater que les employés plus jeunes sont plus susceptibles de demander et de recevoir des salaires plus égaux que dans les générations précédentes. Il s’agit d’un développement positif, car les employés qui apprennent à négocier leurs salaires au début de leur carrière augmentent leurs chances d’être payés équitablement par la suite. La poursuite de l’augmentation de la transparence salariale et la réduction de l’écart d’attente pour les employés de niveau d’entrée pourraient avoir un impact profond et à long terme sur l’inégalité salariale dans son ensemble et influencer une rémunération plus équitable pour les générations à venir.

Comment Hired.com élimine-t-il les préjugés inconscients lors du recrutement ?

Pour atténuer les préjugés inconscients qui influencent les décisions de recrutement, nous avons équipé notre plateforme d’outils et de fonctionnalités spécifiques qui favorisent la transparence, l’efficacité et l’équité, tels que :

Commentaires impartiaux et exploitables – Lorsque nous fournissons des commentaires aux candidats sur la façon d’améliorer leur profil pour être acceptés sur la plateforme, tels que l’ajout d’une compétence spécifique, Hired vérifie que, si on leur demande de prendre connaissance de la race, du sexe ou de l’âge des candidats, le système ne suggère pas de changer, par exemple, sa race pour modifier la décision de l’algorithme.

Alertes de salaire – Pour réduire la probabilité d’une rémunération inégale, Hired alerte à la fois les employeurs et les candidats s’ils reçoivent ou demandent un salaire nettement supérieur ou inférieur à la moyenne pour leur poste et leur niveau d’expérience. Nos alertes de biais salarial ont entraîné un changement des salaires offerts par les entreprises 4,3 % du temps, avec une moyenne de 20 000 $ d’ajustement salarial.

Transparence salariale – La rémunération est fournie de manière transparente, tant du point de vue du candidat, en indiquant son salaire attendu lorsqu’il rejoint notre plateforme, que de l’employeur lorsqu’il contacte un candidat.

Filtres de réduction des préjugés – Notre plateforme offre la possibilité de masquer les détails démographiques des candidats, afin de réduire les préjugés inconscients et d’encourager les entreprises à embaucher des candidats en fonction de leurs compétences.

Évaluations personnalisées – En tant que place de marché de recrutement, nous nous concentrons sur les correspondances basées sur les compétences, y compris l’utilisation d’évaluations de compétences pour promouvoir davantage les capacités plutôt que le processus traditionnel de CV et de candidature. Étant donné que ces évaluations sont accessibles à distance, nous permettons aux entreprises de mettre en avant des candidats qualifiés situés partout dans le monde et de diversifier leur pipeline de talents.

Quel type d’entreprises recrutent actuellement en utilisant la plateforme Hired.com ?

Hired compte plus de 17 000 employeurs sur sa place de marché, dont de nombreuses marques bien connues telles que Instacart, Wayfair, Zendesk, Postmates, Twitch, Capital One, Compass et Peloton. Plus précisément, notre plateforme est utilisée par les responsables du recrutement, les recruteurs, les départements des ressources humaines et les dirigeants de l’entreprise pour les aider à accéder à notre pool de candidats hautement qualifiés et ciblés.

Quels sont les types d’exigences en matière d’éducation ou d’expérience professionnelle nécessaires aux candidats pour utiliser la plateforme Hired.com ?

Les candidats sur Hired doivent être dans les domaines dans lesquels nous nous spécialisons, notamment l’ingénierie logicielle, l’analyse, la gestion de produits, la conception, les tests et les ventes. Les chercheurs d’emploi de tous niveaux sont encouragés à s’inscrire, car notre plateforme donne la priorité à l’embauche basée sur les compétences, quelle que soit la formation. Lors de la création d’un profil, les candidats sont invités à décrire leur historique professionnel, leurs compétences et leurs exigences salariales. Ceux qui ont démontré une expérience considérable dans leurs rôles souhaités via des stages ou des travaux open source peuvent également inclure ces projets dans leur expérience. Nous encourageons également les candidats à utiliser des ressources de développement de compétences, telles que les bootcamps de codage et les cours éducatifs, pour améliorer leurs chances d’approbation et d’obtenir finalement des entretiens et des opportunités d’emploi.

Pourquoi les professionnels de l’IA et de l’apprentissage automatique devraient-ils utiliser Hired.com ?

Hired fournit aux professionnels de l’IA et de l’apprentissage automatique l’accès aux entreprises les plus innovantes dans 18 des principaux hubs technologiques aux États-Unis, au Canada, au Royaume-Uni et en Irlande. Nous comprenons que la recherche d’emploi dans un domaine compétitif peut souvent ressembler à un processus frustrant, c’est pourquoi nous visons à autonomiser les candidats en les mettant en relation avec des employeurs qui correspondent à leurs compétences, expériences, objectifs et valeurs uniques.

Nous offrons également diverses ressources pour les professionnels de l’IA et de l’apprentissage automatique, telles que notre rapport annuel sur l’état des ingénieurs logiciels. Étant donné que les compétences sont de plus en plus importantes que la formation, notre rapport présente les compétences et les langages de codage les plus demandés en fonction des données de notre plateforme et fournit des informations sur la façon dont les ingénieurs en IA et en apprentissage automatique peuvent se différencier en améliorant leurs compétences et en utilisant des bootcamps de codage et des programmes d’auto-formation. Notre rapport récent a constaté que dans les principaux hubs technologiques américains, les salaires des ingénieurs en apprentissage automatique varient entre 115 000 $ et 171 000 $ par an en moyenne, fournissant ainsi aux professionnels des informations salariales précieuses en fonction de l’emplacement, du rôle et de l’expérience.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur Hired.com ?

La vision de Hired est de rendre tout le recrutement équitable, efficace et transparent. Nous visons à atteindre cette vision en établissant des liens entre des personnes et des équipes ambitieuses, en utilisant la technologie et l’empathie humaine pour réinventer la façon dont les gens sont embauchés et embauchent.

Dans le passé, le recrutement a tendance à être très transactionnel entre l’employeur et le candidat. Cependant, à mesure que les gens recherchent des entreprises qui correspondent davantage à leurs valeurs personnelles et à leurs objectifs de développement professionnel, et que les employeurs reconnaissent l’importance cruciale du talent pour la croissance de l’entreprise, il existe clairement un besoin pour que le processus de recrutement soit plus numérique et basé sur les données, mais également personnalisé. Surtout avec l’adoption croissante du travail à distance, nous voyons déjà un déplacement vers des solutions de recrutement numériques qui permettent aux employeurs et aux chercheurs d’emploi de disposer du moyen le plus efficace et efficient pour embaucher à l’échelle mondiale. Nous sommes ravis de nous trouver à la pointe de ce changement et de continuer à faire avancer notre vision de transformation du recrutement, en favorisant l’adoption croissante du travail à distance, nous voyons déjà un déplacement vers des solutions de recrutement numériques qui permettent aux employeurs et aux chercheurs d’emploi de disposer du moyen le plus efficace et efficient pour embaucher à l’échelle mondiale. Nous sommes ravis de nous trouver à la pointe de ce changement et de continuer à faire avancer notre vision de transformation du recrutement.