Arsham Ghahramani, PhD, Ribbon의 공동 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

Arsham Ghahramani, PhD,는 Ribbon의 공동 창립자이자 CEO입니다. 토론토에 기반을 두고 있으며 원래 영국 출신인 Ghahramani는 인공 지능과 생물학을 배경으로 합니다. 그의 전문 경력은 고주파 거래, 채용, 생물 의학 연구 등 다양한 분야를 포함합니다.

Ghahramani는 2014년경 인공 지능 분야에서 일하기 시작했습니다. 그는 Francis Crick Institute에서 박사 학위를 취득했으며, 초기 형태의 생성 인공 지능을 암 유전자 조절 연구에 적용했습니다. 이는 “생성 인공 지능”이라는 용어가 주류 사용에 들어가기 훨씬 이전的事情입니다.

현재 그는 Ribbon을 이끌고 있습니다. Ribbon은 채용 과정을 극적으로 가속화하는 기술 회사입니다. Ribbon은 800만 달러 이상의 자금을 조달했으며, 20만 명 이상의 구직자를 지원했으며, 팀을 계속 성장시키고 있습니다. 이 플랫폼은 인공 지능과 자동화를 결합하여 채용 워크플로를 최적화함으로써 채용을 100배 빠르게 만드는 것을 목표로 합니다.

让我们从 처음부터 시작해 보겠습니다. Ribbon을 설립하도록 영감을 준 것은 무엇이었나요? 그리고 채용이 고장났다는 것을 깨달은 “아하” 순간은 무엇이었나요?

나는 내 동료 Dave Vu를 Ezra에서 만났습니다. 그는 인재 및人才 담당자였으며, 나는 기계 학습 책임자였습니다. 우리가 팀을 빠르게 확장하면서, 우리는 빠르게 고용해야 할 압력을感じ했지만, 그 과정을 최적화하기 위한 올바른 도구가 없었습니다. 나는 인공 지능의 초기 사용자였으며(2014년에 박사 학위를 취득했으며, 이는 인공 지능이 주류가 되기 훨씬 이전的事情입니다), 나는 인공 지능이 채용에 미치는 영향을 직접적으로 보았습니다. 나는 전통적인 채용의 비효율성과 도전을 목격했으며, 더好的 방법이 있을 것이라고 생각했습니다. 이러한 깨달음이 Ribbon을 창립하도록 이끌었습니다.

您曾在亚马逊、Ezra以及算法交易领域的机器学习角色中工作过。这种背景如何影响您建设Ribbon的方式?

在Ezra에서, 나는 의료 기술 분야의 인공 지능에서 일했습니다. 여기서 ставки는 매우 높았습니다. 인공 지능 시스템이 편향된 경우, 이는 생명과 죽음의 문제가 될 수 있습니다. 우리는 우리의 인공 지능이 편향되지 않도록 많은 시간과 에너지를 투자했습니다. 우리는 또한 편향을 탐지하고 완화하는 방법을 개발했습니다. 나는 이러한 기술을 Ribbon으로 가져갔습니다. 여기서 우리는 이러한 기술을 사용하여 우리의 인공 지능 면접관에서 편향을 모니터링하고 줄입니다. 궁극적으로, 더 공정한 채용 과정을 만들기 위해 노력하고 있습니다.

당신의 후보자 및 채용 담당자로서의 경험은 초기에 제품 결정에 어떻게 영향을 주었나요?

일자리를 찾는 것은 주니어 후보자에게 매우 힘든 과정입니다. 나는 기억합니다. 얼마 전, 나는 주니어 후보자였으며, 많은 일자리에 지원했습니다. 그 이후로 더 힘들어졌습니다. Ribbon에서, 우리는 구직자에 대한 깊은 공감을 가지고 있습니다. 우리의 음성 인공 지능은 종종 회사와 후보자 간의 첫 번째 접촉 지점입니다. 따라서 우리는 이 경험을 긍정적이고 보상적으로 만들기 위해 노력합니다. 우리는 이를 통해 후보자가 전체 채용 과정에서 동일한 인공 지능과 대화할 수 있도록 합니다. 이러한 일관성은 신뢰와 편안함을 구축합니다. 전통적인 과정에서 후보자들이 여러 사람에게 넘겨지는 것과는 달리, 우리의 인공 지능은 안정적이고 익숙한 존재를 제공하여, 후보자가 인터뷰와 평가를 진행하는 동안 더 편안함을 느끼도록 합니다.

Ribbon의 인공 지능은 더 인간적인 대화와 더 비슷합니다. Ribbon의 적응형 인터뷰 흐름에 대해 자세히 설명해 주십시오. 배경에서 어떤 실시간 이해가 발생합니까?

우리는 5개의 내부 기계 학습 모델과 4개의 공개 모델을 결합하여 Ribbon 인터뷰 경험을 만들었습니다. 배경에서, 우리는 항상 대화를 평가하고, 회사, 경력 페이지, 공개 프로필, 이력서 등과 같은 컨텍스트를 결합합니다. 모든 정보가 모여서 무결한 인터뷰 경험을 창조합니다. 우리는 इतन 많은 정보를 결합하는 이유는, 후보자에게 가능한 한 인간적인 채용 담당자와 같은 경험을 제공하기 위해서입니다.

5분의 음성은 1시간의 서면 입력과 일치한다고 주장합니다. 음성 데이터에서 어떤 신호를 캡처하며, 어떻게 분석합니까?

사람들은 일반적으로 매우 빠르게 말합니다! 대부분의 일자리申请 과정은 매우 번거롭습니다. 여러 가지 양식과 다중 선택 질문에 답해야 합니다. 우리는 5분의 자연스러운 대화가 약 25개의 다중 선택 질문에 해당한다는 것을 발견했습니다. 음성 대화의 정보 밀도는 따라잡을 수 없습니다. 또한, 언어 능력과 의사 소통 능력과 같은 다른 요인을 수집합니다.

Ribbon은 또한 자동 요약 및 점수를 가진 인공 지능 기반 서기입니다. 이 데이터를 유용하고 공정하게 만드는 데 해석 가능성이 어떤 역할을 합니까?

해석 가능성은 Ribbon의 접근 방식의 핵심입니다. 우리는 생성하는 모든 점수와 분석이 항상 그 출처로 연결되므로, 우리의 인공 지능은 매우 투명합니다.

예를 들어, 우리는 후보자의 기술에 대한 점수를 매길 때, 두 가지를 참조합니다.

1. 원래 일자리 요구 사항과
2. 候補者가 기술을 언급한 인터뷰의 정확한 순간입니다.

우리는 인공 지능 시스템의 해석 가능성이 매우 중요하다고 믿습니다. 왜냐하면, 궁극적으로 우리는 회사들이 결정에 도움이 되도록 하고 싶기 때문입니다. 회사들은 구체적인 데이터에 근거하여 결정하기를 좋아합니다. 이것은 공정성과 인공 지능 기반 채용에서 신뢰를 위한 중요한 요소입니다.

인공 지능 채용 시스템의 편향은 큰 문제입니다. Ribbon은 편향을 최소화하거나 완화하면서도 최고의 후보자를 어떻게 나타내나요?

편향은 인공 지능 채용에서 중요한 문제입니다. 우리는 Ribbon에서 이를 매우 серьез하게 생각합니다. 우리는 우리의 인공 지능 면접관을 측정 가능한 기술과 역량에 따라 후보자를 평가하도록 설계했습니다. 이는 주관성이 편향을 가져올 수 있는 전통적인 채용과 달리, 더 공정한 채용 과정을 만듭니다. 우리는 정기적으로 우리의 인공 지능 시스템을 공정성으로 감사하고, 다양한 데이터 세트를 사용하며, 인간의 감독을 통합하여 잠재적인 편향을 잡고 수정합니다. 우리의 약속은 공정한 채용 결정으로 최고의 후보자를 나타내는 것입니다.

候補者는 언제든지 인터뷰를 볼 수 있습니다. 특히 취약 계층을 위한 일자리 접근을 민주화하는 데 유연성이 얼마나 중요한가요?

유연성은 일자리 접근을 민주화하는 데 핵심입니다. Ribbon의 항상 켜져 있는 인터뷰는 후보자가 편리한 시간에 참여할 수 있도록 허용하여, 전통적인 장벽 such as 충돌하는 일정이나 제한된 가용성을 극복합니다. 이는 근무하는 부모와 비전통적인 시간을 가진 사람들에게 특히 유용합니다. 실제로, Ribbon 인터뷰의 25%는 현지 시간으로 11시에서 2시 사이에 발생합니다.

이것은 취약 계층을 위한 일자리 접근을 민주화하는 데 특히 중요합니다. 여기서 구직자는 종종 추가적인 제약을 직면합니다. 일자리를 구하는 사람들에게 24시간 접근을 허용함으로써, Ribbon은 모든 사람이 기술과 열망에 따라 일자리를 찾는 공정한 기회를 갖도록 도와줍니다.

Ribbon은 채용에 관한 것이 아닙니다. 그것은 사람들과 기회 사이의 마찰을 줄이는 것에 관한 것입니다. 이러한 미래는 무엇처럼 보입니까?

Ribbon에서, 우리의 비전은 효율적인 채용을 넘어섭니다. 우리는 개인과 그들이 적합한 기회 사이의 마찰을 제거하고 싶습니다. 우리는 기술이 개인의 능력과 열망에 따라 역할을 찾는 것을 쉽게 만드는 미래를 예상합니다. 이러한 미래에서, 기술은 개인과 일자리를 연결하여, 배경이나 네트워크와 상관없이 더 나은 결과를 창조합니다. 더 빠른 내부 이동성, 더 낮은 이직률, 그리고 궁극적으로 개인과 회사 모두를 위한 더好的 결과를 달성합니다.

5년 내에 인공 지능이 채용 과정을 어떻게変化시키며, 더广い 직업 시장에 어떤 영향을 미칠까요?

인공 지능은 5년 내에 채용 과정을 크게変化시키고, 더广い 직업 시장에도 영향을 미칠 것입니다. 우리는 인공 지능 기반 자동화가 반복적인 작업을 최적화하고, 채용 담당자가 더 깊은 후보자 상호 작용과 전략적인 채용 결정에 집중할 수 있도록 할 것입니다. 인공 지능은 또한 후보자를 역할에 매칭하는 정확도를 향상시키고, 채용 시간을 가속화하며, 후보자 경험을 개선할 것입니다. 그러나 이러한 이점을 완전히 실현하기 위해서는, 업계는 투명성, 공정성, 윤리적 고려를 우선시해야 합니다. 이를 통해 인공 지능은 더公正한 고용 환경을 창조하는 신뢰할 수 있는 도구가 됩니다.

이번 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Ribbon을 방문하십시오.