Josh Brenner, CEO di Hired – Serie di interviste

Josh Brenner è il CEO di Hired, il principale mercato di assunzioni guidato dall’AI che abbina i talenti con le migliori aziende come Instacart, Wayfair, Zendesk, Capital One e Peloton.

Hired.com funziona un po’ diversamente da Monster e altre piattaforme di occupazione, potresti condividere il concetto di come le aziende si candidano per intervistare i candidati?

Hired è unico in quanto combina tre cose per trasformare l’esperienza di assunzione: una soluzione di assunzione altamente curata e basata sui dati, specializzata in talenti tecnici e di vendita, un servizio di assistenza clienti ad alto tocco e il supporto della rete globale di The Adecco Group. Le aziende possono iscriversi alla nostra piattaforma in un processo multiplo, che prevede la specificazione dei ruoli e della località rilevanti – che possono anche essere remoti – e preferenze come anni di esperienza o stipendio base che stanno cercando di assumere. Abbiamo quindi abbinato gli datori di lavoro con un gestore di successo dei talenti dedicato e fornito l’accesso ai dati e alle analisi di assunzione per aiutarli a individuare candidati pre-selezionati e altamente qualificati che corrispondono ai requisiti del ruolo. Per creare un’esperienza personalizzata e curata, trasmettiamo informazioni sui candidati rilevanti, come le loro competenze, l’esperienza lavorativa e lo stipendio preferito, ai datori di lavoro per incoraggiarli a inviare richieste di intervista a coloro che sono un abbinamento adeguato. I candidati che presentiamo stanno attivamente cercando nuove opportunità, spesso ricevendo diverse richieste di intervista nei primi giorni dall’iscrizione, quindi incoraggiamo i datori di lavoro ad agire rapidamente e in modo trasparente.

Fornendo una soluzione di assunzione basata sui dati che tiene conto delle esigenze specifiche di entrambi i datori di lavoro e dei candidati, miglioriamo la qualità degli abbinamenti, riduciamo il tempo di assunzione e rendiamo il più facile possibile per le aziende costruire team incredibili e diversificati.

Potresti discutere alcuni dei metodi di apprendimento automatico utilizzati per abbinare i datori di lavoro con i candidati?

I nostri modelli di apprendimento automatico tracciano i dati di assunzione in tempo reale, monitorano le tendenze e prevedono il comportamento di assunzione per abbinare più rapidamente e con maggiore precisione i datori di lavoro con i candidati. Avere questa grande quantità di dati rilevanti e in tempo reale dalla nostra piattaforma con oltre 17.000 datori di lavoro e oltre 3 milioni di candidati ci consente di fornire abbinamenti altamente curati e personalizzati, portando a una migliore qualità degli abbinamenti e a tassi di accettazione più alti.

C’è anche un crescente bisogno di comprendere e spiegare le previsioni degli algoritmi di apprendimento automatico utilizzati nell’assunzione per la trasparenza, la mitigazione dei pregiudizi e per fornire ricorso agli utenti.

In Hired, sfruttiamo l’apprendimento automatico per fornire ricorso per aiutare i candidati a comprendere perché non sono stati approvati sul nostro mercato e come potrebbero migliorare il loro profilo. Aiutiamo i candidati ad aumentare le loro possibilità di approvazione fornendo feedback azionabili, che possono variare dal suggerire di aggiungere una competenza dimenticata all’attuazione di modifiche a lungo termine come l’apprendimento di un nuovo linguaggio di programmazione.

Poiché i metodi esistenti per il ricorso per i sistemi di apprendimento automatico mancano di velocità, azionabilità o non riescono a trovare affidabilmente modifiche che cambierebbero la decisione del sistema, abbiamo sviluppato il nostro metodo di ricorso per i sistemi di apprendimento automatico. Mitighiamo anche attivamente i pregiudizi nei nostri sistemi di apprendimento automatico attraverso tecniche di campionamento che garantiscono che la razza, il genere o l’età di un candidato non influenzino la decisione dell’algoritmo.

I datori di lavoro traggono vantaggio da questo sistema, poiché candidati preziosi potrebbero essere stati trascurati dal nostro sistema di punteggi se non avessero fornito questo feedback azionabile ai candidati, portando i reclutatori a perdere grandi candidati.

Come l’AI aiuta a ridurre il tempo di assunzione su larga scala per le aziende?

Sfruttiamo l’AI e i dati in tempo reale dalla nostra piattaforma per fornire abbinamenti altamente precisi ai datori di lavoro più rapidamente e in modo più efficiente. Attraverso la superficie di candidati specificamente adattati ai requisiti del lavoro dell’azienda, risparmiamo ai reclutatori in media 45 ore di sourcing per assunzione, che sarebbero altrimenti dedicate a colloqui di pre-selezione, revisione dei curriculum di candidati non qualificati e contatto con candidati passivi e non rispondenti. Poiché ci concentriamo sull’identificazione e sulla promozione di candidati attivi sulla nostra piattaforma, riusciamo a ridurre il tempo di assunzione di almeno 4 volte la media e aiutiamo le aziende a scalare i loro team con talenti altamente qualificati. Ad esempio, abbiamo lavorato con Capital One per aiutarli a reclutare oltre 300 candidati attraverso il mercato di Hired, risparmiando loro innumerevoli ore di revisione dei curriculum.

Il recente rapporto di Hired.com “The Hired 2021 Impact Report – Wage Inequality in the Workplace“, si è concentrato sulle disuguaglianze razziali e di genere sul posto di lavoro. Quali sono stati alcuni dei principali risultati e qualcuno di questi ti ha sorpreso?

I nostri dati hanno trovato che, mentre si sta facendo progressi e il divario salariale si sta restringendo, abbiamo ancora una lunga strada da percorrere. Nel 2020, gli uomini hanno ricevuto offerte salariali più alte delle donne per lo stesso titolo di lavoro nella stessa azienda il 59% delle volte, rispetto al 65% nel 2019. In particolare, le aziende hanno offerto alle donne uno stipendio del 3% inferiore in media rispetto agli uomini per gli stessi ruoli nel 2020, rispetto al 4% nel 2019. I candidati neri hanno visto stipendi che erano del 4% inferiori alla base nel 2020 rispetto a un divario del 5% nel 2019.

Continuiamo a vedere una tendenza in corso in cui i gruppi sottorappresentati che sono pagati meno si aspettano anche stipendi più bassi rispetto ai loro omologhi maschi bianchi – anche se hanno la stessa esperienza. La razza contribuisce notevolmente a questo divario di aspettative, poiché le basse aspettative di stipendio sono più diffuse nelle donne di minoranza rispetto alle donne bianche o agli uomini di minoranza. Ad esempio, le donne nere si aspettano stipendi che sono del 10% inferiori a quelli dei loro omologhi maschi bianchi.

I gruppi sottorappresentati possono cadere in un ciclo ripetitivo di ricezione di paghe più basse se non hanno la trasparenza su quanto meritano in termini di compensazione per il loro ruolo. Abbiamo trovato che il modo migliore per restringere il divario salariale è aumentare la trasparenza salariale, in modo che tutti i candidati siano a conoscenza dello stipendio che meritano e siano in grado di esigere una paga equa. È questo che cerchiamo di promuovere con i nostri rapporti annuali.

Mentre la trasparenza salariale è stata una questione di lunga data per tutti i dipendenti, indipendentemente dalle caratteristiche demografiche, siamo stati sorpresi di trovare che i dipendenti più giovani sono più propensi a chiedere e ricevere stipendi più equi rispetto alle generazioni precedenti. Questo è uno sviluppo positivo, poiché i dipendenti che imparano a negoziare gli stipendi alle prime fasi della loro carriera aumentano le loro possibilità di essere pagati equamente in futuro. Continuare ad aumentare la trasparenza salariale e ridurre il divario di aspettative per i dipendenti di livello entry potrebbe avere un impatto profondo e a lungo termine sulla disuguaglianza salariale nel suo complesso e influenzare una compensazione più equa per le generazioni future.

Come Hired.com rimuove i pregiudizi inconsci quando si assume?

Per mitigare i pregiudizi inconsci che influenzano le decisioni di assunzione, abbiamo dotato la nostra piattaforma di strumenti e funzionalità specifiche che favoriscono la trasparenza, l’efficienza e l’equità, come:

Feedback azionabile e imparziale – Quando offriamo feedback ai candidati su come possono migliorare il loro profilo per essere accettati sulla piattaforma, come ad esempio aggiungere una specifica competenza, Hired verifica che, se resi consapevoli della razza, del genere o dell’età dei candidati, il sistema non suggerisca di cambiare, ad esempio, la propria razza per cambiare la decisione dell’algoritmo.

Avvisi di stipendio – Per ridurre la probabilità di compensazione ineguale, Hired avvisa sia i datori di lavoro che i candidati se ricevono o richiedono uno stipendio significativamente superiore o inferiore alla media per la loro posizione e livello di esperienza. I nostri avvisi di pregiudizio salariale hanno portato a modifiche dell’offerta salariale delle aziende il 4,3% delle volte, con un adeguamento salariale medio di 20.000 dollari.

Trasparenza salariale – La compensazione è fornita in modo trasparente, sia dalla prospettiva del candidato, indicando lo stipendio atteso quando si iscrive alla nostra piattaforma, sia del datore di lavoro quando si rivolge a un candidato.

Filtri di riduzione dei pregiudizi – La nostra piattaforma offre la possibilità di mascherare i dettagli demografici dei candidati, per ridurre i pregiudizi inconsci e incoraggiare le aziende ad assumere candidati in base alle loro competenze.

Valutazioni personalizzate – In quanto mercato di assunzione, ci concentriamo sull’abbinamento basato sulle competenze, compreso l’uso di valutazioni delle competenze per promuovere ulteriormente le capacità piuttosto che un processo di assunzione tradizionale basato su curriculum e domanda di lavoro. Poiché queste valutazioni sono accessibili a distanza, consentiamo alle aziende di individuare candidati qualificati ubicati in qualsiasi parte del mondo e diversificare il loro pool di talenti.

Quali sono i tipi di aziende che attualmente stanno assumendo utilizzando la piattaforma Hired.com?

Hired ha oltre 17.000 datori di lavoro sul suo mercato, tra cui molti marchi noti come Instacart, Wayfair, Zendesk, Postmates, Twitch, Capital One, Compass e Peloton. In particolare, la nostra piattaforma è utilizzata dai responsabili delle assunzioni, dai reclutatori, dai dipartimenti delle risorse umane e dai dirigenti di alto livello per aiutarli ad accedere al nostro pool di candidati altamente qualificati e curati.

Quali sono i requisiti di storia lavorativa o di istruzione richiesti ai candidati per utilizzare la piattaforma Hired.com?

I candidati su Hired devono essere nelle aree in cui ci specializziamo, tra cui ingegneria del software, analisi, gestione del prodotto, design, QA e ruoli di vendita. I cercatori di lavoro di tutti i livelli sono incoraggiati a iscriversi, poiché la nostra piattaforma dà priorità all’assunzione basata sulle competenze, indipendentemente dalla storia scolastica. Quando creano un profilo, ai candidati viene chiesto di delineare la loro storia lavorativa, le competenze e le esigenze salariali. Coloro che hanno dimostrato una notevole esperienza nei loro ruoli desiderati attraverso stage o lavori open source, possono anche includere questi progetti tra i loro anni di esperienza. Incoraggiamo anche i candidati a sfruttare risorse di formazione, come corsi di coding e corsi di formazione, per migliorare le loro possibilità di approvazione e, in ultima analisi, ottenere colloqui e opportunità di lavoro.

Perché i professionisti di AI/machine learning dovrebbero utilizzare hired.com?

Hired fornisce ai professionisti di AI e apprendimento automatico l’accesso alle aziende più innovative in 18 dei principali hub tecnologici negli Stati Uniti, in Canada, nel Regno Unito e in Irlanda. Comprendiamo che la ricerca di lavoro in un campo competitivo può spesso sembrare un processo frustrante, ed è per questo che ci impegniamo a potenziare i candidati, connettendoli con datori di lavoro che sono un buon fit per le loro competenze, esperienze, obiettivi e valori unici.

Offriamo anche varie risorse per i professionisti di AI e apprendimento automatico, come il nostro rapporto annuale sullo stato degli ingegneri del software. Poiché le competenze stanno diventando più importanti del pedigree, il nostro rapporto descrive le competenze e i linguaggi di codifica più richiesti in base ai dati della nostra piattaforma e fornisce informazioni su come gli ingegneri di AI e apprendimento automatico possano differenziarsi migliorando le loro competenze e sfruttando i corsi di coding e i programmi di autoformazione, ad esempio. Il nostro rapporto recente ha scoperto che nei principali hub tecnologici statunitensi, gli ingegneri di apprendimento automatico guadagnano tra 115.000 dollari all’anno e 171.000 dollari all’anno in media, fornendo ai professionisti informazioni salariali preziose in base alla località, al ruolo e all’esperienza.

C’è qualcos’altro che ti piacerebbe condividere su Hired.com?

La visione di Hired è quella di rendere tutte le assunzioni eque, efficienti e trasparenti. Cerchiamo di realizzare questa visione potenziando le connessioni tra persone ambiziose e team, utilizzando la tecnologia e l’empatia umana per reinventare il modo in cui le persone assumono e vengono assunte.

In passato, il reclutamento tendeva a essere molto transazionale tra il datore di lavoro e il candidato. Tuttavia, poiché le persone cercano sempre più aziende che si allineino di più ai loro valori personali e agli obiettivi di sviluppo professionale e i datori di lavoro riconoscono quanto centrale sia il talento per la crescita aziendale, c’è un chiaro bisogno che il processo di assunzione sia più digitale e basato sui dati, ma personalizzato. Soprattutto con l’aumento dell’adozione del lavoro remoto, vediamo già uno spostamento verso soluzioni di assunzione più digitali che potenziano sia i datori di lavoro che i cercatori di lavoro con il modo più efficiente ed efficace per assumere in tutto il mondo. Siamo entusiasti di essere all’avanguardia di questo spostamento e continuare a promuovere la nostra visione di trasformare le assunzioni.