इलित राज़, जूनको के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

इलित राज़ जूनको के संस्थापक और सीईओ हैं, जो एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जो व्यवसायों को अपनी विविधता स्रोत रणनीति में एआई को लागू करने में मदद करता है। आज उनकी कंपनी एडिडास, अमेरिकन एक्सप्रेस, क्रोक्स और पेपैल के साथ काम करती है। उन्होंने 38.5 मिलियन डॉलर से अधिक जुटाया है और कंपनी ने दो साल से 500% की वृद्धि की है। (AXP )

आपको कंप्यूटर विज्ञान में आकर्षित क्या आकर्षित किया?

प्रौद्योगिकी इज़राइल में सबसे बड़े और सबसे सफल उद्योगों में से एक है, इसलिए मैंने हमेशा अपने जीवन में एक या अन्य तरीके से इस उद्योग के साथ काम किया है। जब मैं सेना में शामिल हुआ, तो मुझे एक प्रौद्योगिकी इकाई में काम करने का अवसर मिला, जहां मैंने सुरक्षा सॉफ़्टवेयर के विकास का प्रबंधन किया और कंप्यूटर विज्ञान के बारे में जानने में समय बिताया। वहाँ से मैं आकर्षित हुआ और जानता था कि मैं सेना से बाहर निकलने के बाद इसे अपना करियर बनाना चाहता हूँ।

जब आप पहली बार उद्योग में वेतन और पदोन्नति के अंतर जैसे अंतर के बारे में जागरूक हुए?

निजी सॉफ़्टवेयर कंपनियों में काम करने के अपने पहले कुछ वर्षों के दौरान, मैं व्यक्तिगत रूप से महिलाओं के सामने आने वाले पूर्वाग्रह के बारे में जागरूक नहीं था। फिर, मैंने प्रौद्योगिकीविदों के साथ नेटवर्किंग शुरू की जो महिलाएं थीं। मैं जल्दी से इस समस्या के बारे में जागरूक हो गया जब मैंने इन महिलाओं की कहानियों को सुना कि वे कैसे बातचीत में शामिल होने में असमर्थ थीं, अनदेखी की जा रही थीं या अपने विचारों के लिए श्रेय नहीं मिल रहा था।

जूनको की उत्पत्ति की कहानी साझा करें?

मेरे पास कंप्यूटर विज्ञान में डिग्री है और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग और एनएलपी में पृष्ठभूमि है। मैंने व्यक्तिगत रूप से अनजाने और जानबूझकर पूर्वाग्रह का अनुभव किया है, और एक महिला उत्पाद प्रबंधक समूह के हिस्से के रूप में मुझे कार्यस्थल के मुद्दों के बारे में पता चला जो केवल वेतन अंतर नहीं थे। यह बैठकों को ऐसे समय पर निर्धारित करने जैसा दिखता है जब महिलाओं या माता-पिता को काम छोड़ने की आवश्यकता होती है या देखते हैं कि कौन बैठकों के दौरान बोलता है या प्रस्तुत करता है। हालांकि ये उदाहरण छोटे लगते हैं, वे महत्वपूर्ण और प्रभावशाली होते हैं जब आप प्रभावित व्यक्ति होते हैं।

मैं समझने लगा कि यह एक व्यापक समस्या है, इसलिए मैंने अपनी तकनीकी पृष्ठभूमि का उपयोग करने का फैसला किया – मेरे पास सीएस में डिग्री है और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग और एनएलपी में पृष्ठभूमि है – और इसे सीधे तौर पर हल करने के लिए एक नई तकनीकी समाधान बनाने का फैसला किया, जो जूनको का जन्म है।

जूनको विविध और अल्पसंख्यक पृष्ठभूमि के आवेदकों के प्रतिभा पूल को कैसे स्रोत करता है?

हमारे प्रोप्राइटरी एल्गोरिदम पहले प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर दृष्टि का उपयोग करके हमें भेजे गए उम्मीदवारों के सार्वजनिक डेटा को स्कैन करता है। हम यह देखने के लिए डेटा की तलाश करते हैं कि क्या कोई व्यक्ति अल्पसंख्यक के रूप में पहचान करता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी व्यक्ति के लिंक्डइन प्रोफाइल पर “वह/उसकी” सर्वनाम हैं, तो हम यह अनुमान लगा सकते हैं कि वे एक महिला के रूप में पहचान सकते हैं और उस डेटा बिंदु को एक बिंदु सौंप सकते हैं। यदि व्यक्ति के प्रोफाइल में पर्याप्त बिंदु एकत्र हो जाते हैं, तो हम उन्हें हमारे प्रतिभा नेटवर्क में आमंत्रित करते हैं, और एक बार वे साइन अप करते हैं, तो वे हमारी धारणा को आगे सत्यापित करते हैं कि वे खुद को कैसे पहचानते हैं।

जूनको इस प्रतिभा को कैसे मूल्यांकन करता है?

हम उम्मीदवारों को खुले पदों के साथ मेल खाने के लिए मानव स्पर्श और प्रौद्योगिकी का संयोजन उपयोग करते हैं। सबसे पहले, हमारे नेटवर्क में शामिल होने वाले प्रत्येक उम्मीदवार को हाल ही में साक्षात्कार लेने वाली भर्ती टीम द्वारा भेजा जाता है, लेकिन उन्हें नियुक्त नहीं किया जा सका। भर्ती टीमें केवल उन उम्मीदवारों को भेजती हैं जो अंतिम दौर में पहुंचे थे, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि वे उच्च गुणवत्ता वाले उम्मीदवार हैं। वहाँ से, हम उम्मीदवार को कंपनी और भूमिका के साथ मेल खाने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करते हैं जो सही है। हम उनके रेज़्यूमे और मूल रूप से साक्षात्कार के लिए आवेदन किए गए नौकरी से कीवर्ड एकत्र करते हैं, फिर हमारे प्लेटफ़ॉर्म पर विज्ञापित नौकरियों की तुलना करते हैं। अधिकांश मॉडल केवल दो डेटा सेट का उपयोग करते हैं, इसलिए तीन का उपयोग करने से हमें सही मेल खाने की क्षमता बढ़ जाती है।

जूनको कंपनियों को इस प्रतिभा को बनाए रखने में कैसे मदद करता है?

हम आवेदक ट्रैकिंग सिस्टम के साथ एकीकरण करके भर्ती प्रक्रिया के दौरान कंपनियों को प्रतिभा बनाए रखने में मदद करते हैं। हमारा एकीकरण हमें जूनको उम्मीदवारों के माध्यम से पाइपलाइन में कितनी दूर तक जाने के बारे में समग्र डेटा खींचने की अनुमति देता है। जहां भी हम गैर-जूनको उम्मीदवारों की तुलना में एक गिरावट देखते हैं, हम कंपनियों के साथ मेल खाने में सुधार करने या अपनी भर्ती प्रक्रिया में सुधार करने के लिए काम करते हैं।

जूनको अपनी भर्ती या मिलान प्रक्रिया में एआई का उपयोग करने के अन्य तरीके क्या हैं?

हम उम्मीदवार को अल्पसंख्यक के रूप में पहचान करने के लिए कंप्यूटर दृष्टि और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करते हैं। हम उम्मीदवारों को हमारे पूल में भूमिकाओं के साथ मेल खाने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करते हैं और हम मेल खाने की प्रक्रिया में सुधार करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं क्योंकि उम्मीदवार भूमिकाओं का चयन करते हैं जिनमें वे रुचि रखते हैं। अंत में, मेल खाना और रेफरल एंड-टू-एंड स्वचालित है। भर्तीकर्ताओं को तब तक कुछ नहीं करना होता है जब तक वे जूनको द्वारा भेजे गए उम्मीदवार का साक्षात्कार करने का फैसला नहीं करते।

एआई पूर्वाग्रह से बचने के लिए विविध भर्ती पूल के लाभों पर चर्चा करें?

हम इसे इस तरह देखते हैं कि जितने अधिक अल्पसंख्यक उम्मीदवार आप आकर्षित कर सकते हैं और साक्षात्कार कर सकते हैं, उतनी ही अधिक डेटा आप मानव और तकनीकी पूर्वाग्रह के लिए ऑडिट कर सकते हैं। पूर्वाग्रह, इसके मूल में, तब होता है जब एक मॉडल (या व्यक्ति) बार-बार समान डेटा देखता है। जब आप उम्मीदवार विविधता में भारी निवेश करते हैं, तो आप अपनी प्रौद्योगिकी और इसे उपयोग करने वाली भर्ती टीम को विविधता के पहिये में योगदान देने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं।

कंपनियों के लिए विविधता को प्राथमिकता देने के अन्य कारण क्या हैं?

अधिकांश कंपनियां आमतौर पर खुले पदों को भरने के लिए रेफरल पर निर्भर करती हैं, जो आंकड़ों से पता चलता है कि एक समान कार्यबल हो सकता है। मुझे लगता है कि कंपनियों को उपेक्षित प्रतिभा पर प्रकाश डालना महत्वपूर्ण है – जिसमें ‘रजत पदक विजेता’ उम्मीदवार शामिल हैं जो शीर्ष कंपनियों में अंतिम चरणों में पहुंचे लेकिन नौकरी नहीं पा सके।

न केवल डीईएंडआई पर जोर देना निष्पक्ष और सही बात है, बल्कि यह एक आगामी विचारशील और न्यायपूर्ण समाज का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, लेकिन यह व्यवसाय के लिए भी अच्छा है – जो कंपनियां इन प्रयासों पर जोर देती हैं वे अधिक उत्पादक और सफल होती हैं, जबकि कर्मचारी खुश और लंबे समय तक रहते हैं।

कंप्यूटर विज्ञान या एआई में कूदने की सोच रही महिलाओं के लिए आपकी अंतिम सलाह क्या है?

महिलाओं के समुदायों को ढूंढें जिन पर आप मुश्किल समय में भरोसा कर सकते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्योग को महिलाओं की भागीदारी पर निर्भर करता है, लेकिन वर्तमान में यह पुरुषों द्वारा प्रभुत्व रखता है। जितनी तेजी से आप अपने अनुभवों को साझा करने वाली महिलाओं का नेटवर्क बना सकते हैं, उतनी ही अधिक संभावना है कि आप समर्थित और उद्योग में पनपेंगी।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें जूनको पर जाना चाहिए।