Іліт Раз, засновник і генеральний директор Joonko – Серія інтерв’ю

Іліт Раз є засновником і генеральним директором Joonko, платформи, яка допомагає підприємствам застосовувати штучний інтелект до їхньої стратегії різноманітності джерел. Сьогодні її компанія працює з Adidas, American Express (AXP ), Crocs і PayPal. Вона зібрала понад $38,5 млн і компанія виросла на 500% за два поспіль роки.

Що спочатку привернуло вашу увагу до комп’ютерних наук?

Технології є однією з найбільших і найуспішніших галузей в Ізраїлі, тому я завжди була знайома з цією галуззю якимось чином протягом свого життя. Коли я вступила до армії, я отримала можливість працювати в технологічному підрозділі, де керувала розробкою програмного забезпечення безпеки та проводила час, вивчаючи комп’ютерні науки. З того моменту я була захоплена і знала, що хочу продовжити кар’єру в цій галузі після виходу з армії.

Коли ви вперше дізналися про різні пробіли в галузі, такі як заробітна плата та пробіли в підвищенні?

Під час моїх перших років роботи в приватних програмних компаніях я не була особисто знайома з упередженнями, з якими стикаються жінки. Потім я почала спілкуватися з технологами, які випадково були жінками. Я швидко зрозуміла, наскільки великою була проблема після того, як послухала історії, які ці жінки поділилися про те, як їх перебили, проігнорували або не дали їм належної оцінки за їхні ідеї.

Чи можете ви розповісти історію створення Joonko?

У мене є ступінь у галузі комп’ютерних наук і досвід роботи в галузі програмної інженерії та обробки природної мови. Я особисто пережила як несвідоме, так і свідоме упередження через своє професійне оточення, а група жіночих менеджерів продукту, до якої я належала, також познайомила мене з проблемами на робочому місці, які були більшими, ніж просто пробіли в заробітній платі. Це виглядає як зустрічі, які проводяться вчасно, коли жінки або батьки повинні покинути роботу, або свідчення того, хто говорить або презентує під час зустрічей. Хоча ці випадки можуть здаватися незначними, вони мають велике значення і вплив, коли ви самі стикаєтеся з ними.

Я зрозуміла, що ця проблема була більш поширеною, тому вирішила використовувати свій технічний досвід – я маю ступінь у галузі комп’ютерних наук і досвід роботи в галузі програмної інженерії та обробки природної мови – і вирішити цю проблему шляхом створення нового технологічного рішення, яким стало Joonko.

Як Joonko підбирає талановитих людей з різноманітних і недопредставлених груп?

Наша пропрієтарна алгоритміка спочатку використовує обробку природної мови та комп’ютерне зору для сканування публічних даних про кандидатів, яких нам рекомендують. Ми шукаємо дані, які підтверджують, чи самі вони ідентифікують себе як недопредставлені. Наприклад, якщо людина має прономінацію “вона/її” на своєму профілі в LinkedIn, ми можемо зробити висновок, що вона може ідентифікувати себе як жінку і призначити цій ознаці певну кількість балів. Якщо профіль людини збирає достатньо балів, ми запрошуємо її до нашої мережі талантів, а після реєстрації вона підтверджує нашу假设у, розповідаючи нам, як вона ідентифікує себе.

Як Joonko перевіряє цей талант?

Ми використовуємо комбінацію людського фактору та технологій для підбору кандидатів до відкритих вакансій, які їм підходять. Спочатку кожен кандидат, який вступає до нашої мережі, рекомендований командою tuyểnників, з якою вони нещодавно пройшли співбесіду, але не змогли бути прийняті на роботу. Команди tuyểnників рекомендують тільки тих кандидатів, які пройшли до фінального раунду, що гарантує їх високу якість. Потім ми використовуємо обробку природної мови для підбору кандидата до компанії та ролі, яка їм підходить. Ми збираємо ключові слова з їхнього резюме та ролі, на яку вони спочатку проходили співбесіду, а потім порівнюємо їх з вакансіями, які розміщені на нашій платформі. Більшість моделей використовують тільки два набори даних, тому використання трьох збільшує нашу здатність зробити правильний підбір.

Як Joonko допомагає компаніям утримувати цей талант?

Ми допомагаємо компаніям утримувати талант на всіх етапах процесу tuyểnництва шляхом інтеграції з системою відстеження заяв. Наша інтеграція дозволяє нам отримувати дані в агрегованому вигляді про те, на якому етапі проходять кандидати Joonko. Там, де ми бачимо відхід порівняно з кандидатами, які не пройшли через Joonko, ми працюємо з компаніями над покращенням підбору або покращенням їхнього процесу tuyểnництва.

Які ще способи, которыми Joonko використовує штучний інтелект у процесі підбору чи набору персоналу?

Ми використовуємо комп’ютерне зору та обробку природної мови для визначення, чи сам кандидат ідентифікує себе як недопредставлений. Ми використовуємо обробку природної мови для підбору кандидатів до ролей у нашому пулі та використовуємо машинне навчання для покращення процесу підбору, коли кандидати вибирають ролі, які їх цікавлять. Останнє – підбір і рекомендація автоматизовані з початку до кінця. Тренерам не потрібно нічого робити, поки вони не вирішать провести співбесіду з кандидатом, рекомендованим Joonko.

Чи можете ви обговорити вигоди від різноманітного набору персоналу для уникнення упередження штучного інтелекту?

Ми розглядаємо це так: чим більше кандидатів з недопредставлених груп ви можете привабити та провести співбесіду, тим більше даних ви можете перевірити на наявність упередження людини та технологій. Упередження, в основі, відбувається, коли модель (або людина) використовується для бачення схожих даних знову і знову. Коли ви сильно інвестуєте в різноманітність кандидатів, ви можете навчати свою технологію та команду tuyểnників, які використовують її, щоб вони внесли свій внесок у колесо різноманітності.

Які ще причини, чому різноманітність повинна бути пріоритетом для компаній?

Багато компаній зазвичай покладаються на рекомендації для заповнення вакансій, що може привести до гомогенної робочої сили. Я вважаю, що компанії повинні звернути увагу на недопредставлених талантів – включаючи “срібних медалістів”, які пройшли до фінальних етапів у топ-компаніях, але не отримали роботу.

Не тільки пріоритет різноманітності є об’єктивно справедливим і правильним, але також це просто добре для бізнесу – компанії, які пріоритезують ці зусилля, є більш продуктивними та успішними, а працівники щасливіші та довше залишаються.

Чи маєте ви якісь останні поради для жінок, які розглядають можливість вступу в галузь комп’ютерних наук або штучного інтелекту?

Знайдіть спільноти жінок, на яких ви можете спертися, коли справи стають складними. Майбутнє галузі штучного інтелекту залежить від участі жінок, але зараз вона домінується чоловіками. Чим швидше ви зможете створити мережу жінок, які діляться вашим досвідом, тим більшою буде підтримка та успіх у галузі.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Joonko.