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 своєї стратегії джерел різноманітності. Сьогодні її компанія працює з Adidas, American Express, Crocs і PayPal. Вона зібрала понад $38,5 млн і компанія зростала на 500% два роки поспіль.

Що спочатку привернуло вас до комп’ютерних наук?

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

Коли ви вперше дізналися про різні пробіли в галузі, такі як заробітна плата та пробіли в кар’єрному зростанні?

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 дізналася, наскільки великою була проблема після того, як послухала історії цих жінок про те, як їх перебили, проігнорували або не дали їм кредит за їхні ідеї.

Чи можете ви розповісти історію створення Joonko?

У мене є ступінь у галузі комп’ютерних наук та досвід роботи в галузі програмної інженерії та НЛП. Я особисто зазнала як несвідомого, так і свідомого упередження через своє професійне оточення, а група жіночих менеджерів продукту, до якої я належала, також відкрила мені проблеми на робочому місці, які були більшими, ніж просто заробітна плата. Це виглядало як зустрічі, які проводилися, коли жінкам або батькам потрібно було покинути роботу, або спостерігання за тим, хто говорить або представляє під час зустрічей. Хоча ці випадки здаються незначними, вони є значними та впливовими, коли ви самі стаєте тією людиною, яку це стосується.

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

Як Joonko знаходить талановитих людей з різноманітних та недопредставлених груп?

Наша пропрієтарна алгоритм 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 ідентифікують себе люди з недопредставлених груп. Наприклад, якщо людина має “вона/її” займенники на своєму LinkedIn, ми можемо зробити висновок, що вона може самі ідентифікувати себе як жінку, і призначити цій ознаці одиницю. Якщо профіль людини збирає достатньо очок, ми запрошуємо її до нашої талановитої мережі, а після реєстрації вона підтверджує нашу припущення,告诉ивши нам, як вона ідентифікує себе.

Як Joonko перевіряє цей талант?

Ми використовуємо поєднання людського фактору та технологій для підбору кандидатів до відкритих вакансій, які їм підходять. Спочатку кожен кандидат, який приєднується до нашої мережі, рекомендований командою, з якою він нещодавно проходив співбесіду, але не був прийнятий на роботу. Команди рекомендують лише 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 йому підходить. Ми збираємо ключові слова з його резюме та ролі, на яку він спочатку проходив співбесіду, а потім порівнюємо це з вакансіями, розміщеними на нашій платформі. Більшість моделей використовують лише два набори даних, тому використання трьох підвищує нашу здатність зробити правильний підбір.

Як Joonko допомагає компаніям утримувати цей талант?

Ми допомагаємо компаніям утримувати талант під час процесу набору персоналу шляхом інтеграції з системою відстеження заявок. Наша інтеграція дозволяє нам витягувати дані в агрегатному вигляді про те, як далеко кандидати Joonko проходять через трубопровід. Куди б ми не бачили падіння порівняно з кандидатами, які не пройшли через Joonko, ми працюємо з компаніями, щоб покращити підбір або покращити їхній процес набору персоналу.

Які інші способи, якими Joonko використовує штучний інтелект у процесі набору чи підбору?

Ми використовуємо комп’ютерне зору та обробку природної мови для визначення того, чи самі ідентифікують себе люди з недопредставлених груп. Ми використовуємо обробку природної мови для підбору кандидатів до ролей у нашому пуллі та використовуємо машинне навчання для покращення процесу підбору, коли кандидати вибирають ролі, які їх цікавлять. Останньо, підбір та рекомендація автоматизовані з кінця в кінець. Рекрутерам не потрібно нічого робити, поки вони не вирішать провести співбесіду з кандидатом, рекомендованим Joonko.

Чи можете ви обговорити переваги 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 людське та технологічне упередження. Упередження, у своїй основі, відбувається, коли модель (або людина) використовується для того, щоб бачити подібні дані знову і знову. Коли ви сильно інвестуєте в різноманітність кандидатів, ви можете навчати свою технологію та команду набору персоналу, яка її використовує, щоб сприяти різноманітності.

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

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

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

Чи маєте ви будь-які останні поради для жінок, які розглядають можливість вступу до 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 більш ймовірно, що ви будете підтримані та успішні в галузі.

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