Ilit Raz, Joonko’nun Kurucusu ve CEO’su – Röportaj Serisi

Ilit Raz Joonko’nun kurucusu ve CEO’sudur, bir platformdur ki şirketlere AI’ı çeşitlilik kaynaklarına uygulamalarına yardımcı olur. Bugün şirket Adidas, American Express (AXP ), Crocs ve PayPal ile çalışıyor. 38.5M$’den fazla para topladı ve şirket iki yıl üst üste %500 büyüdü.

Bilgisayar bilimine ilk olarak ne çekti?

Teknoloji İsrail’de en büyük ve başarılı endüstrilerden biri, bu nedenle hayatım boyunca bir şekilde endüstriye maruz kaldım. Askeriye’ye girdiğimde, teknoloji birimi’nde güvenlik yazılımlarının geliştirilmesini yönetme fırsatı elde ettim ve bilgisayar bilimini öğrenmek için zaman geçirdim. Oradan sonra buna bağlı kaldım ve askereden ayrıldıktan sonra bunu bir kariyer olarak takip etmek istedim.

Endüstrideki various açıkları, örneğin maaş ve terfi açıklarını ne zaman keşfettiniz?

Özel yazılım şirketlerinde çalıştığım ilk birkaç yıl boyunca, kadınların karşılaştığı önyargıdan kişisel olarak haberdar değildim. Sonra, teknoloji uzmanları ile tanıştım ve bu kadınların hikayelerini dinledikten sonra, konuşmalarının kesilmesi, görmezden gelinmesi veya fikirlerine kredi verilmemesi hakkında nasıl büyük bir sorun olduğunu hızlıca anladım.

Joonko’nun doğuş hikayesini paylaşabilir misiniz?

Bilgisayar biliminde derece sahibi olduğum ve yazılım mühendisliği ve NLP alanında geçmişim var. Hem bilinçli hem de bilinçsiz önyargıları profesyonel çevremde persönel olarak deneyimledim ve bir grup kadın ürün müdürü ile birlikte çalıştım ve işyerindeki sorunların sadece maaş açıklarından daha fazlası olduğunu gördüm. Bu, toplantıların kadınların veya ebeveynlerin işten ayrılmaları gereken zamanlarda planlanması veya kimin konuşmasına veya toplantılarda sunmasına izin verilmesi gibi görünüyor. Bu örnekler küçük görünse de, etkilenen kişi olduğunuzda önemli ve etkili oluyor.

Bu sorunların daha yaygın olduğunu anladım, bu nedenle teknik geçmişimi kullanarak -bilgisayar biliminde derece sahibi olduğum ve yazılım mühendisliği ve NLP alanında geçmişim var- bunu başa çıkma kararı verdim ve Joonko’yu yarattım.

Joonko, çeşitli ve temsil edilmeyen geçmişlerden gelen yetenek havuzunu nasıl kaynaklıyor?

Özel algoritmamız önce, bize yönlendirilen adayların kamu verilerini doğal dil işleme ve bilgisayar görüşü kullanarak tarar. Adayların kendilerini temsil edilmeyen olarak tanımlayan verileri ararız. Örneğin, bir kişinin LinkedIn profilinde “o/kendisi” zamirleri varsa, bir kadın olarak kendini tanımlayabileceğini varsayabilir ve bu veri noktasına bir puan atayabiliriz. Profili yeterli puan topladığında, yetenek ağına davet ediyoruz ve kaydolduktan sonra, kim olduklarını bize söylüyorlar.

Joonko, bu yeteneği nasıl değerlendiriyor?

İnsan teması ve teknolojiyi birleştirerek adayları açık pozisyonlarla eşleştirmekte kullanıyoruz. Herhangi bir adayın ağına katılması, daha önce görüşme yaptığı işe alımcı ekibi tarafından yönlendirilir, ancak işe alınamaz. İşe alımcı ekipleri, sadece son turda kalan adayları yönlendirir, böylece adayların kalitesinin yüksek olduğunu garantiler. Oradan, doğal dil işleme kullanarak adayı şirket ve role uygun olanı ile eşleştirmekte kullanıyoruz. Özgeçmişlerinden ve orijinal olarak başvurdukları işlerden anahtar kelimeleri topluyoruz ve bunları platformumuzda yayınlanan işlerle karşılaştırıyoruz. Çoğu model sadece iki veri kümesi kullanır, bu nedenle üç veri kümesi kullanmak, doğru eşleştirmeyi yapma yeteneğimizi artırır.

Joonko, şirketlere bu yeteneği elde tutmalarında nasıl yardımcı oluyor?

Şirketlere, işe alım sürecinde yetenek elde tutmalarında yardımcı oluyoruz ve işe alım takip sistemine entegre oluyoruz. Entegrasyonumuz, Joonko adaylarının pipeline’de ne kadar ilerlediğine ilişkin toplu verileri çekmemize olanak tanır. Bir düşüş görürsek, şirketlerle birlikte eşleştirmeyi veya işe alım sürecini geliştirmelerine yardımcı oluyoruz.

Joonko, işe alım veya eşleştirmeye ilişkin süreçlerinde AI’ı nasıl kullanıyor?

Doğal dil işleme ve bilgisayar görüşünü, bir adayın kendini temsil edilmeyen olarak tanımlayan verileri belirlemek için kullanıyoruz. Doğal dil işleme kullanarak adayları havuzumuzdaki rollerle eşleştirmekte kullanıyoruz ve makine öğrenimi, adayların ilgi duydukları rolleri seçtikçe eşleştirmeyi geliştirmekte kullanıyoruz. Son olarak, eşleştirmenin ve yönlendirmenin otomatik olarak yapıldığını söyleyebiliriz. İşe alımcılar, Joonko tarafından yönlendirilen bir adayı görüşmeye karar verene kadar hiçbir şey yapmasına gerek yok.

Çeşitli bir işe alım havuzunun AI önyargısını önlemek için faydalarını tartışabilir misiniz?

Bunu, daha fazla temsil edilmeyen adayı çekip görüşebilmenin, insan ve teknolojik önyargı için daha fazla veri toplamanızı sağladığını düşünüyoruz. Önyargı, temelde, bir modelin (veya kişinin) tekrar tekrar benzer verileri görmesi sonucu ortaya çıkar. Aday çeşitliliğine yatırım yaptığınızda, teknolojinizi ve onu kullanan işe alım ekibini çeşitlilik döngüsüne katkıda bulunmaya yönlendirebilirsiniz.

Şirketler için çeşitliliği önceliklendirmelerinin diğer nedenleri nelerdir?

Çok sayıda şirket, genellikle açık pozisyonları doldurmak için referanslara güvenmektedir, bu da homojen bir işgücü yaratılmasına neden olabilir. Görmezden gelinen yeteneklere, “gümüş madalya adaylarına” – büyük şirketlerin final turuna kalan ancak işe alınmayan adaylara – dikkat çekmenin şirketler için önemli olduğunu düşünüyorum.

Çeşitliliği ve kapsayıcılığı önceliklendirmek, sadece adil ve doğru bir şey değil, aynı zamanda iş için de iyi bir şey. Çeşitliliği ve kapsayıcılığı önceliklendiren şirketler, daha üretken ve başarılı olurken, çalışanlar daha mutlu ve uzun süre kalma eğilimindedir.

Bilgisayar bilimine veya AI’a atılmak isteyen kadınlar için son tavsiyeniz nelerdir?

Destek alabileceğiniz kadın topluluklarını bulun. Yapay zeka endüstrisinin geleceği, kadınların katılımına bağlıdır, ancak şu anda erkekler tarafından domine edilmektedir. Kadınların deneyimlerini paylaştığı bir ağ oluşturmak, endüstride desteklenmenizi ve başarılı olmanızı sağlayacaktır.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Joonko‘yu ziyaret edebilir.