Джош Бреннер, генеральний директор Hired – Інтерв’ю серія

Джош Бреннер – генеральний директор Hired, провідної платформи з штучним інтелектом для підбору персоналу, яка підбирає таланти для топових компаній, таких як Instacart, Wayfair, Zendesk, Capital One та Peloton.

Hired.com працює трохи інакше, ніж Monster та інші платформи зайнятості. Чи можете Ви розповісти про концепцію того, як компанії звертаються до кандидатів для інтерв’ю?

Hired унікальна тим, що поєднує три речі для трансформації досвіду підбору персоналу: високообрану, данихо-орієнтовану систему підбору персоналу, спеціалізовану на талантах у сфері технологій та продажів, високоточну службу підтримки клієнтів та підтримку глобальної мережі The Adecco Group. Компанії можуть зареєструватися на нашій платформі через багаторівневий процес, який включає в себе вказівку відповідних ролей та місця розташування – яке також може бути віддаленим – та переваг, таких як роки досвіду чи базова зарплата, яку вони хочуть запропонувати. Потім ми підключаємо роботодавців до спеціаліста з успіху талантів та надаємо їм доступ до даних про підбор персоналу та аналітику, щоб допомогти їм знайти попередньо перевірених та висококваліфікованих кандидатів, які відповідають їхнім вимогам до ролі. Щоб створити персоналізований та обранний досвід, ми передаємо відповідну інформацію про кандидата, таку як їхні навички, досвід роботи та бажана зарплата, роботодавцям, щоб заохотити їх надіслати запити на інтерв’ю тим, хто є підходящим варіантом. Кандидати, яких ми представляємо, активно шукають нові можливості, часто отримуючи кілька запитів на інтерв’ю в перші кілька днів після реєстрації, тому ми заохочуємо роботодавців діяти швидко та прозоро.

Відповідно до надання данихо-орієнтованого рішення для підбору персоналу, яке враховує конкретні потреби як роботодавців, так і кандидатів, ми покращуємо якість відповідностей, скорочуємо час на підбор персоналу та робимо все можливе, щоб компанії могли створити чудові, різноманітні команди.

Чи можете Ви розповісти про деякі методи машинного навчання, які використовуються для підбору роботодавців та кандидатів?

Наші моделі машинного навчання відстежують дані про підбор персоналу в режимі реального часу, моніторять тенденції та передбачають поведінку підбору персоналу, щоб швидше та точніше підібрати роботодавців до кандидатів. Маємо велику кількість відповідних даних про підбор персоналу в режимі реального часу з нашої платформи, яка налічує понад 17 000 роботодавців та понад 3 мільйони кандидатів, що дозволяє нам надавати високообрані та персоналізовані відповідності, що призводить до вищої якості відповідностей та вищої кількості прийнятих пропозицій.

Є також все зростаюча потреба зрозуміти та пояснити передбачення алгоритмів машинного навчання, які використовуються при підборі персоналу, для прозорості, мінімізації упередженості та надання можливості користувачам оскаржувати рішення.

У Hired ми використовуємо машинне навчання, щоб надати можливість кандидатам зрозуміти, чому вони не були затверджені на нашій платформі, та як вони можуть покращити свій профіль. Ми допомагаємо кандидатам збільшити свої шанси на затвердження, надавши їм дієві поради, які можуть включати в себе рекомендації щодо додавання забутих навичок або здійснення довгострокових змін, таких як вивчення нового програмного забезпечення.

Відповідно до існуючих методів надання можливості оскаржувати рішення алгоритмів машинного навчання, які не мають швидкості, дієвих дій або не можуть надійно знайти зміни, які б змінили рішення системи, ми розробили свій власний метод надання можливості оскаржувати рішення систем машинного навчання. Ми також активно мінімізуємо упередженість у наших системах машинного навчання за допомогою методів переобробки, які забезпечують, що раса, стать чи вік кандидата не впливають на рішення алгоритму.

Роботодавці також виграють від цієї системи, оскільки цінні кандидати могли бути пропущені нашою системою оцінювання, якщо б вона не надала їм дієвих порад, що призвело б до того, що рекрутери пропустили б чудових кандидатів.

Як штучний інтелект допомагає скоротити час на підбор персоналу у великих масштабах для компаній?

Ми використовуємо штучний інтелект та дані про підбор персоналу в режимі реального часу з нашої платформи, щоб надавати високо точні відповідності роботодавцям швидше та ефективніше. За допомогою підбору кандидатів, які спеціально підібрані до вимог компанії щодо роботи, ми економимо рекрутерам у середньому 45 годин на підбор персоналу, які інакше були б присвячені попередньому відбору, перегляду резюме некваліфікованих кандидатів та контакту з пасивними кандидатами. Оскільки ми зосереджуємося на ідентифікації та просуванні активних кандидатів на нашій платформі, ми можемо скоротити час на підбор персоналу至少 у 4 рази та допомогти компаніям розширювати свої команди з висококваліфікованими фахівцями. Наприклад, ми працювали з Capital One, щоб допомогти їм розширювати свою команду понад 300 кандидатів через платформу Hired, що зберегло їм безліч годин на сортування резюме.

Нещодавній звіт Hired.com “The Hired 2021 Impact Report – Wage Inequality in the Workplace” зосередився на расових та гендерних нерівностях на робочому місці. Які були деякі з ключових висновків, і чи були серед них ті, які Вас здивували?

Наші дані виявили, що хоча прогрес відбувається та розрив у зарплатах зменшується, нам ще далеко до ідеалу. У 2020 році чоловіки отримували вищу зарплату, ніж жінки, за одну й ту ж посаду в одній і тій же компанії 59% часу, порівняно з 65% у 2019 році. Конкретно, компанії пропонували жінкам на 3% менше в середньому, ніж чоловікам, за одні й ті ж ролі в 2020 році, порівняно з 4% у 2019 році. Чорні кандидати мали зарплату, яка була на 4% нижчою, ніж базовий рівень у 2020 році, порівняно з розривом у 5% у 2019 році.

Ми продовжимо спостерігати тривалу тенденцію, коли недопредставлені групи, які отримують нижчу оплату, також очікують нижчої зарплати, ніж їхні білі, чоловічі колеги, навіть якщо вони мають однаковий досвід. Раса суттєво впливає на цю прогалину очікувань, оскільки низькі очікування зарплати найпоширеніші серед жінок меншин порівняно з білими жінками або чоловіками меншин. Наприклад, чорні жінки очікують зарплати, яка на 10% нижча, ніж у їхніх білих чоловічих колег.

Недопредставлені групи можуть потрапити в повторюваний цикл отримання нижчої оплати, якщо вони не мають прозорості щодо того, скільки вони заслуговують на компенсацію за свою роль. Ми виявили, що найкращим способом звузити розрив у зарплатах є збільшення прозорості зарплати, щоб усі кандидати були знайомі з оплатою, яку вони заслуговують, та мали можливість вимагати справедливої оплати. Це те, чого ми намагаємося досягти своїми щорічними звітами.

Хоча прозорість зарплати була довготривалою проблемою для всіх працівників, незалежно від демографічних показників, ми були здивовані, знайшовши, що молодші працівники більш схильні запитувати та отримувати рівну зарплату, ніж у попередніх поколіннях. Це позитивний розвиток, оскільки працівники, які вчаться вести переговори про зарплату на ранніх етапах своєї кар’єри, збільшують свої шанси на справедливу оплату в майбутньому. Продовження збільшення прозорості зарплати та скорочення прогалини очікувань для працівників на початку кар’єри може мати глибокий, довгостроковий вплив на нерівність зарплати та вплинути на справедливу компенсацію для майбутніх поколінь.

Як Hired.com усуває несвідому упередженість при підборі персоналу?

Щоб мінімізувати несвідому упередженість, яка впливає на рішення про підбор персоналу, ми обладнали нашу платформу спеціальними інструментами та можливостями, які сприяють прозорості, ефективності та рівності, такими як:

Дієві, необізнані поради – Коли ми надаємо поради кандидатам щодо того, як вони можуть покращити свій профіль, щоб бути затвердженими на нашій платформі, наприклад, додавши конкретну навичку, Hired перевіряє, що система не пропонує змінити, наприклад, свою расу, щоб змінити рішення алгоритму.

Сповіщення про зарплату – Щоб зменшити ймовірність нерівної компенсації, Hired сповіщає роботодавців та кандидатів, якщо вони отримують або запитують зарплату, яка суттєво вища або нижча за середню для їхньої посади та рівня досвіду. Наші сповіщення про упередженість зарплати призвели до зміни пропозицій зарплати компаній 4,3% часу, із середньою зміною зарплати у 20 000 доларів.

Прозорість зарплати – Компенсація надається прозоро, як з точки зору кандидата, який вказує свою очікувану зарплату при реєстрації на нашій платформі, так і з точки зору роботодавця при зверненні до кандидата.

Фільтри зменшення упередженості – Наша платформа пропонує можливість приховати демографічні дані кандидатів, щоб зменшити несвідому упередженість та заохотити компанії наймати кандидатів на основі їхніх навичок.

Персоналізовані оцінки – Як платформа підбору персоналу, ми зосереджуємося на підборі за навичками, включаючи використання оцінок навичок, щоб просувати можливості, а не традиційний процес резюме та подання заявки на роботу. Оскільки ці оцінки можна проходити дистанційно, ми дозволяємо компаніям знайти кваліфікованих кандидатів у будь-якому місці світу та розширювати свій талант-пул.

Який тип компаній зараз проводить підбор персоналу за допомогою платформи Hired.com?

Hired має понад 17 000 роботодавців на своїй платформі, включаючи відомі бренди, такі як Instacart, Wayfair, Zendesk, Postmates, Twitch, Capital One, Compass та Peloton. Конкретно, нашу платформу використовують менеджери з підбору персоналу, рекрутери, відділи кадрів та керівники компаній, щоб допомогти їм отримати доступ до нашого пула високо кваліфікованих та обраних кандидатів.

Який тип освітньої або трудової історії необхідний кандидатам для використання платформи Hired.com?

Кандидати на Hired повинні бути у сфері, в якій ми спеціалізуємося, включаючи інженерію програмного забезпечення, аналіз, управління продуктом, дизайн, забезпечення якості та продажі. Шукачі роботи всіх рівнів заохочуються реєструватися, оскільки наша платформа високо цінує підбор персоналу на основі навичок, незалежно від освітнього походження. При створенні профілю кандидати повинні вказати свій досвід роботи, навички та вимоги до зарплати. Ті, хто продемонстрував значний досвід у бажаній ролі через стажування або відкриті джерела роботи, також можуть включити ці проекти до свого досвіду роботи. Ми також заохочуємо кандидатів використовувати ресурси для розвитку навичок, такі як курси програмування та освітні курси, щоб покращити свої шанси на затвердження та отримання інтерв’ю та робочих можливостей.

Чому фахівці з штучного інтелекту та машинного навчання повинні використовувати Hired.com?

Hired надає фахівцям з штучного інтелекту та машинного навчання доступ до найбільш інноваційних компаній у 18 провідних технологічних центрах США, Канади, Великої Британії та Ірландії. Ми розуміємо, що пошук роботи в конкурентній сфері часто може бути розчаровуючим процесом, тому ми намагаємося надати кандидатам можливість підібрати роботодавців, які відповідають їхнім унікальним навичкам, досвіду, цілям та цінностям.

Ми також пропонуємо різні ресурси для фахівців з штучного інтелекту та машинного навчання, такі як наш щорічний звіт про стан інженерів-програмістів. Оскільки навички стають більш важливими, ніж походження, наш звіт описує найбільш затребувані навички та мови програмування на основі даних нашої платформи та надає інформацію про те, як інженери з штучного інтелекту та машинного навчання можуть відрізнитися, підвищуючи кваліфікацію та використовуючи курси програмування та програми самоосвіти. Наш останній звіт показав, що у великих технологічних центрах США зарплата інженерів з машинного навчання варіюється від 115 000 до 171 000 доларів на рік, надавши фахівцям цінну інформацію про зарплату на основі місця розташування, ролі та досвіду.

Чи є ще щось, що Ви хотіли б розповісти про Hired.com?

Мета Hired – зробити весь підбор персоналу справедливим, ефективним та прозорим. Ми намагаємося досягти цієї мети, надавши можливість зв’язку між амбітними людьми та командами, використовуючи технології та людську емпатію, щоб революціонізувати спосіб, у який люди наймаються та шукають роботу.

У минулому рекрутинг часто був дуже транзакційним між роботодавцем та кандидатом. Однак, оскільки люди все більше шукають компанії, які відповідають їхнім особистим цінностям та професійним цілям, та роботодавці розуміють, наскільки важливим є талант для бізнес-росту, існує явна потреба у тому, щоб процес підбору персоналу став більш цифровим та данихо-орієнтованим, але при цьому персоналізованим. Особливо з огляду на зростаючу тенденцію до віддаленої роботи, ми вже бачимо зміщення до більш цифрових рішень для підбору персоналу, які надають роботодавцям та шукачам роботи найбільш ефективний та ефективний спосіб найму по всьому світу. Ми раді бути на передовій цієї зміни та продовжувати рухатися вперед нашої мети трансформації підбору персоналу.