साक्षात्कार
आर्षम घहरमानी, पीएचडी, रिबन के सह-संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला
Unite.AI को Google पर अपने पसंदीदा स्रोतों में जोड़ें
आर्षम घहरमानी, पीएचडी, रिबन के सह-संस्थापक और सीईओ हैं। टोरंटो में स्थित और मूल रूप से यूके से, घहरमानी की पृष्ठभूमि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और जीव विज्ञान दोनों में है। उनका पेशेवर अनुभव उच्च-आवृत्ति व्यापार, भर्ती, और जैव चिकित्सा अनुसंधान सहित विभिन्न डोमेन में फैला हुआ है।
घहरमानी ने 2014 के आसपास कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में काम करना शुरू किया। उन्होंने फ्रांसिस क्रिक इंस्टीट्यूट में अपनी पीएचडी पूरी की, जहां उन्होंने कैंसर जीन नियमन का अध्ययन करने के लिए प्रारंभिक रूप से उत्पन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया – जब “उत्पन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता” शब्द मुख्यधारा के उपयोग में आया।
वह वर्तमान में रिबन का नेतृत्व कर रहे हैं, जो एक प्रौद्योगिकी कंपनी है जो भर्ती प्रक्रिया को नाटकीय रूप से तेज करने पर केंद्रित है। रिबन ने 8 मिलियन डॉलर से अधिक की फंडिंग जुटाई है, 200,000 से अधिक नौकरी चाहने वालों का समर्थन किया है, और अपनी टीम का विस्तार जारी रखा है। प्लेटफ़ॉर्म का उद्देश्य भर्ती को 100 गुना तेज़ बनाना है bằng कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वचालन को भर्ती कार्य प्रवाह को सुव्यवस्थित करने के लिए जोड़कर।
आइए शुरू से शुरू करें — आपको रिबन की स्थापना के लिए क्या प्रेरित किया, और भर्ती प्रक्रिया को तोड़ने का “आहा” क्षण क्या था?
मैंने अपने सह-संस्थापक डेव वू से मुलाकात की जब हम दोनों एज़रा में थे – वह लोगों और प्रतिभा के प्रमुख थे, और मैं मशीन लर्निंग के प्रमुख था। जैसे ही हम अपनी टीम को तेजी से बढ़ाया, हमें तेजी से भर्ती करने के लिए दबाव महसूस हुआ, लेकिन हमें प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए सही उपकरण नहीं मिले। मैं कृत्रिम बुद्धिमत्ता में जल्दी था (मैंने 2014 में अपनी पीएचडी पूरी की, जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता मुख्यधारा में नहीं थी), और मुझे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के भर्ती पर प्रभाव की पहली समझ थी। मैंने पारंपरिक भर्ती में अक्षमताओं और चुनौतियों को देखा और जाना कि एक बेहतर तरीका होना चाहिए। यह एहसास हमें रिबन बनाने के लिए ले गया।
आपका मशीन लर्निंग भूमिकाओं में काम करने का अनुभव, जैसे कि अमेज़ॅन, एज़रा, और यहां तक कि एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग में, रिबन के निर्माण के दौरान आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया?
एज़रा में, मैंने स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर काम किया, जहां दांव बहुत अधिक थे – यदि एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली पक्षपातपूर्ण है, तो यह जीवन और मृत्यु का मामला हो सकता है। हमने बहुत समय और ऊर्जा खर्च की कि हमारी कृत्रिम बुद्धिमत्ता पक्षपातपूर्ण न हो, साथ ही साथ पक्षपात का पता लगाने और उन्हें कम करने के तरीके विकसित किए। मैंने उन तकनीकों को रिबन में लाया, जहां हम उन तकनीकों का उपयोग अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षात्कारकर्ता में पक्षपात की निगरानी और कम करने के लिए करते हैं, अंततः एक अधिक समान भर्ती प्रक्रिया बनाते हैं।
एक उम्मीदवार और भर्ती प्रबंधक के रूप में आपका अनुभव रिबन के लिए उत्पाद निर्णयों को कैसे प्रभावित किया?
नौकरी पाना एक जूनियर उम्मीदवार के लिए एक कठिन प्रक्रिया है। मुझे याद है, नहीं तो बहुत लंबा समय हो गया है, जब मैं एक जूनियर उम्मीदवार था जो कई नौकरियों के लिए आवेदन कर रहा था। तब से यह और भी कठिन हो गया है। रिबन में, हम नौकरी चाहने वालों के लिए गहरी सहानुभूति रखते हैं। हमारी वॉयस कृत्रिम बुद्धिमत्ता अक्सर एक कंपनी और एक उम्मीदवार के बीच पहला संपर्क बिंदु है, इसलिए हम इस अनुभव को सकारात्मक और पुरस्कृत बनाने के लिए कड़ी मेहनत करते हैं। हम ऐसा करते हैं कि उम्मीदवार पूरी भर्ती प्रक्रिया में एक ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ बातचीत करें। यह स्थिरता विश्वास और आराम बनाने में मदद करती है – पारंपरिक प्रक्रियाओं के विपरीत जहां उम्मीदवारों को कई लोगों के बीच पारित किया जाता है, हमारी कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक स्थिर, परिचित उपस्थिति प्रदान करती है जो उम्मीदवारों को साक्षात्कार और मूल्यांकन के माध्यम से आगे बढ़ने के दौरान अधिक सहज महसूस करने में मदद करती है।
रिबन की कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षात्कार ऐसे लगते हैं जैसे वे स्क्रिप्टेड बॉट्स की तुलना में अधिक मानवीय हैं। रिबन के अनुकूली साक्षात्कार प्रवाह के बारे में अधिक बताएं। पृष्ठभूमि में वास्तविक समय में क्या समझ हो रही है?
हमने पांच इन-हाउस मशीन लर्निंग मॉडल और चार सार्वजनिक रूप से उपलब्ध मॉडलों को मिलाकर रिबन साक्षात्कार अनुभव बनाया है। पृष्ठभूमि में, हम लगातार बातचीत का मूल्यांकन कर रहे हैं और इसे कंपनी, करियर पेज, सार्वजनिक प्रोफाइल, रिज्यूमे, और अधिक से संदर्भ के साथ जोड़ रहे हैं। यह सभी जानकारी एक साथ मिलकर एक सहज साक्षात्कार अनुभव बनाती है। हम इतनी जानकारी को एक साथ लाने का कारण यह है कि हम उम्मीदवार को एक मानव भर्तीकर्ता के जैसा अनुभव देना चाहते हैं।
आप बताते हैं कि 5 मिनट की आवाज़ एक घंटे की लिखित इनपुट के बराबर हो सकती है। आप उस ऑडियो डेटा में किस प्रकार का संकेत पकड़ रहे हैं, और यह कैसे विश्लेषित किया जा रहा है?
लोग आमतौर पर बहुत तेजी से बोलते हैं! अधिकांश नौकरी आवेदन प्रक्रियाएं बहुत थकाऊ होती हैं, जिसमें आपको कई अलग-अलग फॉर्म और बहुविकल्पी प्रश्न भरने होते हैं। हमने पाया है कि 5 मिनट की प्राकृतिक बातचीत लगभग 25 बहुविकल्पी प्रश्नों के बराबर है। वॉयस वार्ता की जानकारी घनत्व को पार करना मुश्किल है। इसके अलावा, हम अन्य कारकों को भी एकत्र कर रहे हैं, जैसे कि भाषा प्रवीणता और संचार कौशल।
रिबन एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित लिपिक के रूप में भी कार्य करता है जिसमें ऑटो-सारांश और स्कोरिंग शामिल है। भर्तीकर्ताओं के लिए इस डेटा को उपयोगी और न्यायसंगत बनाने में व्याख्या की भूमिका क्या है?
व्याख्या रिबन के दृष्टिकोण का केंद्र है। हमारे द्वारा उत्पन्न प्रत्येक स्कोर और विश्लेषण हमेशा इसके स्रोत से जुड़ा होता है, जिससे हमारी कृत्रिम बुद्धिमत्ता गहराई से पारदर्शी हो जाती है।
उदाहरण के लिए, जब हम एक उम्मीदवार को उनके कौशल पर स्कोर करते हैं, तो हम दो चीजों को संदर्भित करते हैं:
- मूल नौकरी आवश्यकताएं और
- उम्मीदवार द्वारा एक कौशल का उल्लेख करने के साक्षात्कार में सटीक क्षण।
हम मानते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों की व्याख्या गहराई से महत्वपूर्ण है क्योंकि अंततः, हम कंपनियों को निर्णय लेने में मदद कर रहे हैं, और कंपनियां कंक्रीट डेटा पर निर्णय लेना पसंद करती हैं। हमारा मानना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित भर्ती में न्यायसंगतता और विश्वास के लिए यह महत्वपूर्ण है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता भर्ती प्रणालियों में पक्षपात एक बड़ा चिंता का विषय है। रिबन को पक्षपात को कम करने या कम करने के लिए कैसे डिज़ाइन किया गया है, जबकि अभी भी शीर्ष उम्मीदवारों को सतह पर लाने के लिए?
पक्षपात कृत्रिम बुद्धिमत्ता भर्ती में एक महत्वपूर्ण मुद्दा है, और हम रिबन में इसका बहुत गंभीरता से इलाज करते हैं। हमने अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षात्कारकर्ता को मापने योग्य कौशल और क्षमताओं के आधार पर उम्मीदवारों का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया है, जो अक्सर पक्षपात का परिचय देता है। हम नियमित रूप से अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को न्यायसंगतता के लिए ऑडिट करते हैं, विविध और संतुलित डेटासेट का उपयोग करते हैं, और संभावित पक्षपात को पकड़ने और सही करने के लिए मानव पर्यवेक्षण को एकीकृत करते हैं। हमारी प्रतिबद्धता न्यायसंगत भर्ती निर्णय सुनिश्चित करते हुए शीर्ष उम्मीदवारों को न्यायसंगत रूप से सतह पर लाने की है।
उम्मीदवार दिन के 2 बजे भी साक्षात्कार कर सकते हैं। नौकरियों तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने में लचीलापन कितना महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से वंचित समुदायों के लिए?
लचीलापन नौकरी पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने के लिए महत्वपूर्ण है। रिबन के हमेशा-चालू साक्षात्कार उम्मीदवारों को अपने लिए सुविधाजनक समय पर भाग लेने की अनुमति देते हैं, पारंपरिक बाधाओं जैसे संघर्षरत समय सारिणी या सीमित उपलब्धता को तोड़ते हैं, जो काम करने वाले माता-पिता और गैर-पारंपरिक घंटों वाले लोगों के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है। वास्तव में, रिबन के 25% साक्षात्कार स्थानीय समय 11 बजे से 2 बजे के बीच होते हैं।
यह वंचित समुदायों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां नौकरी चाहने वालों को अक्सर अतिरिक्त प्रतिबंधों का सामना करना पड़ता है। दिन के 24 घंटे सुलभ बनाकर, रिबन यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि हर किसी को अपने कौशल प्रदर्शित करने और रोजगार के अवसर प्राप्त करने का एक न्यायसंगत मौका मिले।
रिबन केवल भर्ती के बारे में नहीं है – यह लोगों और अवसरों के बीच के घर्षण को कम करने के बारे में है। यह भविष्य कैसा दिखता है?
रिबन में, हमारी दृष्टि केवल कुशल भर्ती से परे है; हम लोगों और उनके लिए उपयुक्त भूमिकाओं के बीच घर्षण को दूर करना चाहते हैं। हम एक भविष्य की कल्पना करते हैं जहां प्रौद्योगिकी प्रतिभा को उनकी क्षमताओं और आकांक्षाओं के साथ पूरी तरह से जुड़ी भूमिकाओं से जोड़ती है, चाहे उनकी पृष्ठभूमि या नेटवर्क कुछ भी हो। घर्षण को कम करके, हम कर्मचारियों को विकसित होने, सीखने और बिना अनावश्यक बाधाओं के संतोषजनक अवसर खोजने में सक्षम बनाते हैं। तेजी से आंतरिक गतिशीलता, कम परिवर्तन, और अंततः व्यक्तियों और कंपनियों दोनों के लिए बेहतर परिणाम।
आप अगले पांच वर्षों में भर्ती प्रक्रिया और व्यापक रोजगार बाजार में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को बदलने के लिए कैसे देखते हैं?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता भर्ती और व्यापक रोजगार बाजार को अगले पांच वर्षों में गहराई से प्रभावित करेगी। हम उम्मीद करते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित स्वचालन पुनरावृत्ति कार्यों को सुव्यवस्थित करेगा, भर्तीकर्ताओं को गहरे उम्मीदवार बातचीत और रणनीतिक भर्ती निर्णयों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देगा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता उम्मीदवारों को भूमिकाओं से मिलाने की सटीकता को भी बढ़ावा देगी, भर्ती समयसीमा को तेज करेगी और उम्मीदवार अनुभव में सुधार करेगी। हालांकि, इन लाभों को पूरी तरह से महसूस करने के लिए, उद्योग को पारदर्शिता, न्यायसंगतता, और नैतिक विचारों को प्राथमिकता देनी चाहिए, सुनिश्चित करना चाहिए कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक विश्वसनीय उपकरण बन जाए जो एक अधिक समान रोजगार परिदृश्य बनाता है।
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें रिबन पर जाना चाहिए。
