जोश ब्रेनर, हायर्ड के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

जोश ब्रेनर हायर्ड के सीईओ हैं, जो एक अग्रणी एआई-संचालित भर्ती बाजार है जो प्रतिभा को इंस्टाकार्ट, वेफेयर, ज़ेंडेस्क, कैपिटल वन और पेलोटन जैसी शीर्ष कंपनियों के साथ मेल खाता है।

हायर्ड.कॉम अन्य रोजगार मंचों की तुलना में थोड़ा अलग तरीके से काम करता है, क्या आप हमें बता सकते हैं कि कंपनियां उम्मीदवारों का साक्षात्कार लेने के लिए कैसे आवेदन करती हैं?

हायर्ड अद्वितीय है क्योंकि यह तीन चीजों को एक साथ लाता है जो भर्ती अनुभव को बदल देती हैं: एक उच्च-संचालित, डेटा-संचालित भर्ती समाधान जो तकनीकी और बिक्री प्रतिभा में माहिर है, उच्च-स्पर्श ग्राहक सेवा, और द एडेको ग्रुप वैश्विक नेटवर्क का समर्थन। कंपनियां हमारे मंच पर एक बहु-चरणीय प्रक्रिया के माध्यम से साइन अप कर सकती हैं, जिसमें प्रासंगिक भूमिकाओं और स्थान को निर्दिष्ट करना शामिल है – जो दूरस्थ भी हो सकता है – और वर्षों के अनुभव या आधार वेतन जैसी प्राथमिकताएं शामिल हैं जो वे भर्ती करना चाहते हैं। हम फिर नियोक्ताओं को एक समर्पित प्रतिभा सफलता प्रबंधक के साथ जोड़ते हैं और उन्हें भर्ती डेटा और विश्लेषण तक पहुंच प्रदान करते हैं ताकि वे पूर्व-वेटेड और उच्च योग्य उम्मीदवारों को सतह पर ला सकें जो उनकी भूमिका आवश्यकताओं के लिए फिट हैं। एक व्यक्तिगत और क्यूरेटेड अनुभव बनाने के लिए, हम नियोक्ताओं को प्रासंगिक उम्मीदवार जानकारी प्रदान करते हैं, जैसे कि उनके कौशल, कार्य अनुभव, और वांछित वेतन, ताकि वे उन लोगों को साक्षात्कार अनुरोध भेजने के लिए प्रोत्साहित करें जो एक उपयुक्त मैच हैं। हम जिन उम्मीदवारों को प्रदर्शित करते हैं वे नए अवसरों की तलाश में हैं, अक्सर पहले कुछ दिनों में कई साक्षात्कार अनुरोध प्राप्त करते हैं, इसलिए हम नियोक्ताओं को जल्दी और पारदर्शी रूप से कार्य करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं।

नियोक्ताओं और उम्मीदवारों दोनों की विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए एक डेटा-संचालित भर्ती समाधान प्रदान करके, हम मेल की गुणवत्ता में सुधार करते हैं, समय-समय पर भर्ती करते हैं, और अंततः कंपनियों के लिए अद्भुत, विविध टीमें बनाना आसान बनाते हैं।

क्या आप हमें बता सकते हैं कि नियोक्ताओं को उम्मीदवारों के साथ मेल खाने के लिए कौन सी मशीन लर्निंग पद्धतियों का उपयोग किया जाता है?

हमारे मशीन लर्निंग मॉडल वास्तविक समय के भर्ती डेटा को ट्रैक करते हैं, रुझानों की निगरानी करते हैं, और भर्ती व्यवहार की भविष्यवाणी करते हैं ताकि नियोक्ताओं को उम्मीदवारों के साथ अधिक तेजी से और सटीक रूप से मेल खाया जा सके। हमारे मंच पर 17,000 से अधिक नियोक्ताओं और 3 मिलियन से अधिक उम्मीदवारों के साथ प्रासंगिक, वास्तविक समय के डेटा की यह विशाल मात्रा हमें उच्च-संचालित और व्यक्तिगत मेल खाने की अनुमति देती है, जिससे मेल की गुणवत्ता में सुधार होता है और स्वीकृति दर बढ़ जाती है।

हायरिंग में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की भविष्यवाणियों को समझने और समझाने के लिए एक बढ़ती जरूरत है ताकि पारदर्शिता, पूर्वाग्रह मितIGATION, और उपयोगकर्ताओं के लिए उपाय प्रदान किया जा सके।

हायर्ड पर, हम मशीन लर्निंग का उपयोग उम्मीदवारों को यह समझने में मदद करने के लिए करते हैं कि वे हमारे बाजार में क्यों अनुमोदित नहीं थे और वे अपने प्रोफाइल में सुधार कैसे कर सकते हैं। हम उम्मीदवारों को उनकी स्वीकृति की संभावना बढ़ाने में मदद करते हैं bằng कार्रवाई योग्य प्रतिक्रिया प्रदान करके, जो एक भूली हुई कौशल जोड़ने का सुझाव देने से लेकर एक नए प्रोग्रामिंग भाषा सीखने जैसे दीर्घकालिक परिवर्तनों को लागू करने तक हो सकता है।

मशीन लर्निंग प्रणालियों के लिए हमारा अपना उपाय विकसित करने के अलावा, हम अपने मशीन लर्निंग प्रणालियों में पूर्वाग्रह को कम करने के लिए ओवरसैंपलिंग तकनीकों का उपयोग करते हैं जो यह सुनिश्चित करते हैं कि एक उम्मीदवार की दौड़, लिंग, या आयु एल्गोरिदम के निर्णय को प्रभावित नहीं करती है।

नियोक्ता भी इस प्रणाली से लाभान्वित होते हैं क्योंकि मूल्यवान उम्मीदवार हमारे स्कोरिंग प्रणाली द्वारा अनदेखा किए जा सकते थे अगर यह उम्मीदवारों को कार्रवाई योग्य प्रतिक्रिया प्रदान नहीं करता था, जिससे भर्तीकर्ता महान उम्मीदवारों को याद करते हैं।

एआई कैसे बड़े पैमाने पर कंपनियों के लिए समय-समय पर भर्ती करने में मदद करता है?

हम अपने मंच से वास्तविक समय के डेटा और एआई का उपयोग करके नियोक्ताओं को अधिक सटीक मेल खाने की अनुमति देते हैं और अधिक कुशलता से। नियोक्ताओं को उनकी नौकरी आवश्यकताओं के लिए विशेष रूप से तैयार उम्मीदवारों को सतह पर लाने के माध्यम से, हम भर्तीकर्ताओं को平均 45 सourcing घंटे प्रति भर्ती बचाते हैं, जो अन्यथा पूर्व-स्क्रीनिंग साक्षात्कार, अयोग्य उम्मीदवारों के रिज्यूमे की समीक्षा, और निष्क्रिय, निष्क्रिय उम्मीदवारों से संपर्क करने के लिए समर्पित होगा। चूंकि हम अपने मंच पर सक्रिय उम्मीदवारों की पहचान और प्रचार पर ध्यान केंद्रित करते हैं, हम समय-समय पर भर्ती करने में कम से कम 4 गुना की वृद्धि करते हैं और कंपनियों को उच्च योग्य प्रतिभा के साथ अपनी टीमों का विस्तार करने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, हमने कैपिटल वन के साथ काम किया है ताकि उन्हें हमारे मंच के माध्यम से 300 से अधिक उम्मीदवारों को भर्ती करने में मदद मिल सके, जिससे उन्हें रिज्यूमे के माध्यम से घंटों की बचत हुई।

हायर्ड.कॉम की हालिया रिपोर्ट “द हायर्ड 2021 इम्पैक्ट रिपोर्ट – वर्कप्लेस में वेतन असमानता” पर कुछ प्रमुख निष्कर्ष क्या थे और क्या उनमें से कोई आपको आश्चर्यचकित करता है?

हमारे डेटा से पता चलता है कि जबकि प्रगति हो रही है और वेतन अंतर कम हो रहा है, हमें अभी भी लंबा रास्ता तय करना है। 2020 में, पुरुषों को महिलाओं की तुलना में समान नौकरी के शीर्षक के लिए समान कंपनी में 59% समय उच्च वेतन की पेशकश की गई, 2019 में 65% की तुलना में। विशेष रूप से, कंपनियों ने 2020 में महिलाओं को पुरुषों की तुलना में समान भूमिकाओं के लिए औसतन 3% कम वेतन की पेशकश की, 2019 में 4% की तुलना में। 2020 में काले उम्मीदवारों ने 2020 में बेसलाइन की तुलना में 4% कम वेतन देखा, 2019 में 5% की तुलना में।

हम एक निरंतर रुझान को देखते हैं जहां कम प्रतिनिधित्व वाले समूह जो कम भुगतान प्राप्त करते हैं वे अपने श्वेत, पुरुष समकक्षों की तुलना में कम वेतन की अपेक्षा करते हैं – भले ही उन्हें समान अनुभव हो। दौड़ इस अपेक्षा अंतर में महत्वपूर्ण योगदान देती है, क्योंकि कम वेतन की अपेक्षाएं अल्पसंख्यक महिलाओं में सबसे अधिक होती हैं जो श्वेत महिलाओं या अल्पसंख्यक पुरुषों की तुलना में हैं। उदाहरण के लिए, काली महिलाएं अपने श्वेत पुरुष समकक्षों की तुलना में 10% कम वेतन की अपेक्षा करती हैं।

कम प्रतिनिधित्व वाले समूह वेतन पारदर्शिता में कमी के कारण कम भुगतान प्राप्त करने के लिए एक दोहरावदार चक्र में पड़ सकते हैं यदि उन्हें अपनी भूमिका के लिए कितना मुआवजा मिलना चाहिए, इसकी पारदर्शिता नहीं मिलती है। हमने पाया है कि वेतन अंतर को कम करने का सबसे अच्छा तरीका वेतन पारदर्शिता बढ़ाना है, ताकि सभी उम्मीदवारों को पता हो कि वे अपनी भूमिका के लिए कितना मुआवजा प्राप्त करने के हकदार हैं और उन्हें समान वेतन मांगने के लिए सशक्त बनाया जा सके। यह हमारे वार्षिक रिपोर्टों को आगे बढ़ाने का हमारा उद्देश्य है।

वेतन पारदर्शिता एक लंबे समय से चली आ रही समस्या है जो सभी कर्मचारियों को प्रभावित करती है, न कि केवल विभिन्न जनसांख्यिकीय विशेषताओं वाले लोगों को, हमें यह पता लगाने में आश्चर्य हुआ कि छोटे कर्मचारी अधिक समान वेतन के लिए पूछने और प्राप्त करने की अधिक संभावना रखते हैं जो पिछली पीढ़ियों में थीं। यह एक सकारात्मक विकास है क्योंकि कर्मचारी जो अपने करियर के शुरुआती चरणों में वेतन के लिए बातचीत करना सीखते हैं वे अपने करियर में बाद में उचित वेतन प्राप्त करने की संभावना रखते हैं। वेतन पारदर्शिता बढ़ाना और प्रवेश स्तर के कर्मचारियों के लिए अपेक्षा अंतर को कम करना वेतन असमानता पर एक गहरा, दीर्घकालिक प्रभाव डाल सकता है और भविष्य की पीढ़ियों के लिए उचित मुआवजे को प्रभावित कर सकता है।

हायर्ड.कॉम अनजाने में पूर्वाग्रह को कैसे हटाता है जब भर्ती की जाती है?

अनजाने में पूर्वाग्रह को भर्ती निर्णयों पर प्रभाव डालने से रोकने के लिए, हमने अपने मंच को विशिष्ट उपकरणों और क्षमताओं से सुसज्जित किया है जो पारदर्शिता, कुशलता और न्याय को बढ़ावा देते हैं, जैसे कि:

कार्रवाई योग्य, पूर्वाग्रह मुक्त प्रतिक्रिया – जब उम्मीदवारों को यह बताने के लिए प्रतिक्रिया प्रदान की जाती है कि वे अपने प्रोफाइल में सुधार कैसे कर सकते हैं ताकि उन्हें मंच पर स्वीकृति मिल सके, जैसे कि एक विशिष्ट कौशल जोड़ना, हायर्ड यह सत्यापित करता है कि यदि उम्मीदवारों की दौड़, लिंग, या आयु के बारे में जागरूक किया जाता है, तो प्रणाली एल्गोरिदम के निर्णय को बदलने के लिए अपनी दौड़ बदलने जैसी चीजों का सुझाव नहीं देती है।

वेतन अलर्ट – असमान मुआवजे की संभावना को कम करने के लिए, हायर्ड नियोक्ताओं और उम्मीदवारों दोनों को सूचित करता है यदि वे अपनी स्थिति और अनुभव स्तर के लिए औसत से काफी अधिक या कम वेतन प्राप्त करते हैं या अनुरोध करते हैं। हमारे वेतन पूर्वाग्रह अलर्ट के परिणामस्वरूप कंपनियों के प्रस्ताव वेतन में 4.3% समय में परिवर्तन होता है, जिसमें औसत वेतन समायोजन 20K का अंतर होता है।

वेतन पारदर्शिता – मुआवजा दोनों उम्मीदवार और नियोक्ता के दृष्टिकोण से पारदर्शी रूप से प्रदान किया जाता है, जब वे हमारे मंच में शामिल होते हैं और जब नियोक्ता उम्मीदवार से संपर्क करते हैं।

पूर्वाग्रह कम करने वाले फिल्टर – हमारा मंच उम्मीदवारों की जनसांख्यिकीय विवरण को मास्क करने की क्षमता प्रदान करता है, जिससे अनजाने में पूर्वाग्रह को कम किया जा सके और कंपनियों को कौशल के आधार पर उम्मीदवारों को नियुक्त करने के लिए प्रोत्साहित किया जा सके।

कस्टमाइज्ड मूल्यांकन – एक भर्ती बाजार के रूप में, हम कौशल-आधारित मेल खाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिसमें कौशल मूल्यांकन का उपयोग शामिल है ताकि क्षमताओं को बढ़ावा दिया जा सके न कि पारंपरिक रिज्यूमे और नौकरी आवेदन प्रक्रिया के माध्यम से। चूंकि ये मूल्यांकन दूरस्थ रूप से सुलभ हैं, हम कंपनियों को दुनिया भर में कुशल उम्मीदवारों को सतह पर लाने और अपने प्रतिभा पाइपलाइन को विविध बनाने में सक्षम बनाते हैं।

वर्तमान में किस प्रकार की कंपनियां हायर्ड.कॉम प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग कर रही हैं?

हायर्ड के पास अपने बाजार में 17,000 से अधिक नियोक्ता हैं, जिनमें इंस्टाकार्ट, वेफेयर, ज़ेंडेस्क, पोस्टमेट्स, ट्विच, कैपिटल वन, कंपास और पेलोटन जैसे कई प्रसिद्ध ब्रांड शामिल हैं। विशेष रूप से, हमारा मंच कंपनी के भर्ती प्रबंधकों, भर्तीकर्ताओं, एचआर विभागों और सी-स्तर के कार्यकारियों द्वारा हमारे पूल में उच्च योग्य और क्यूरेटेड उम्मीदवारों तक पहुंच प्राप्त करने में मदद करने के लिए उपयोग किया जाता है।

हायर्ड.कॉम प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने के लिए उम्मीदवारों से किस प्रकार की शैक्षिक या रोजगार इतिहास आवश्यकताओं की आवश्यकता होती है?

हायर्ड पर उम्मीदवारों को सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, विश्लेषण, उत्पाद प्रबंधन, डिजाइन, क्यूए और बिक्री भूमिकाओं सहित क्षेत्रों में होने की आवश्यकता होती है जिनमें हम विशेषज्ञता रखते हैं। सभी स्तरों के नौकरी चाहने वालों को साइन अप करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है, क्योंकि हमारा मंच कौशल-आधारित भर्ती को उच्च प्राथमिकता देता है, शैक्षिक पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना। जब वे एक प्रोफाइल बनाते हैं, तो उम्मीदवारों को अपने कार्य इतिहास, कौशल और वेतन आवश्यकताओं को रेखांकित करने के लिए कहा जाता है। जिन उम्मीदवारों ने अपनी वांछित भूमिकाओं में पर्याप्त अनुभव का प्रदर्शन किया है, वे अपने वर्षों के अनुभव के तहत इन परियोजनाओं को शामिल कर सकते हैं। हम उम्मीदवारों को अपनी स्वीकृति की संभावना में सुधार करने के लिए कौशल-निर्माण संसाधनों का लाभ उठाने के लिए प्रोत्साहित करते हैं, जैसे कि कोडिंग बूटकैम्प और शैक्षिक पाठ्यक्रम।

एआई/मशीन लर्निंग पेशेवरों को हायर्ड.कॉम का उपयोग क्यों करना चाहिए?

हायर्ड एआई और मशीन लर्निंग पेशेवरों को 18 प्रमुख तकनीकी केंद्रों में सबसे नवीन कंपनियों तक पहुंच प्रदान करता है। हम समझते हैं कि एक प्रतिस्पर्धी क्षेत्र में नौकरी की तलाश करना अक्सर एक निराशाजनक प्रक्रिया की तरह लग सकता है, जिस कारण से हम उम्मीदवारों को सशक्त बनाने का लक्ष्य रखते हैं ताकि वे अपने अनोखे कौशल, अनुभव, लक्ष्यों और मूल्यों के अनुसार नियोक्ताओं के साथ जुड़ सकें।

हम एआई और मशीन लर्निंग पेशेवरों के लिए संसाधन भी प्रदान करते हैं, जैसे कि हमारी वार्षिक स्टेट ऑफ सॉफ्टवेयर इंजीनियर रिपोर्ट। क्योंकि कौशल पेडिग्री से अधिक महत्वपूर्ण हो रहे हैं, हमारी रिपोर्ट हमारे मंच के डेटा के आधार पर सबसे मांग वाले कौशल और कोडिंग भाषाओं को रेखांकित करती है, और यह बताती है कि एआई और मशीन लर्निंग इंजीनियर कोडिंग बूटकैम्प और स्व-शिक्षा कार्यक्रमों का लाभ उठाकर और कौशल में सुधार करके खुद को कैसे अलग कर सकते हैं। हमारी हालिया रिपोर्ट में पाया गया कि अमेरिकी प्रौद्योगिकी केंद्रों में, मशीन लर्निंग इंजीनियरों के वेतन $115k/वर्ष से $171k/वर्ष तक होते हैं, जो पेशेवरों को स्थान, भूमिका और अनुभव के आधार पर मूल्यवान वेतन अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।

क्या हायर्ड.कॉम के बारे में और कुछ है जो आप साझा करना चाहेंगे?

हायर्ड का दृष्टिकोण सभी भर्ती को न्यायसंगत, कुशल और पारदर्शी बनाना है। हम इस दृष्टिकोण को प्राप्त करने का लक्ष्य रखते हैं bằng तकनीक और मानवीय सहानुभूति का उपयोग करके लोगों और टीमों के बीच संबंधों को सशक्त बनाने के लिए।

पिछले समय में, भर्ती अक्सर नियोक्ता और उम्मीदवार के बीच लेन-देन की तरह होती थी। हालांकि, जब लोग कंपनियों की तलाश में होते हैं जो उनके व्यक्तिगत मूल्यों और पेशेवर विकास लक्ष्यों के साथ अधिक संरेखित होती हैं, और नियोक्ता पहचानते हैं कि प्रतिभा व्यवसाय विकास के लिए कितनी केंद्रीय है, तो भर्ती प्रक्रिया को अधिक डिजिटल और डेटा-संचालित होने की आवश्यकता है। विशेष रूप से, दूरस्थ कार्य को अपनाने के साथ, हम दुनिया भर में नियोक्ताओं और नौकरी चाहने वालों दोनों के लिए सबसे कुशल और प्रभावी तरीके से भर्ती करने के लिए डिजिटल भर्ती समाधानों में एक बदलाव देख रहे हैं। हम इस बदलाव के अग्रणी बनने के लिए उत्साहित हैं और भर्ती को बदलने के अपने दृष्टिकोण को आगे बढ़ाना जारी रखेंगे।