Ilit Raz, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Joonko – Loạt phỏng vấn

Ilit Raz là người sáng lập và Giám đốc điều hành của Joonko, một nền tảng giúp các doanh nghiệp áp dụng trí tuệ nhân tạo vào chiến lược tuyển dụng đa dạng. Hiện tại, công ty của cô đang làm việc với Adidas, American Express (AXP ), Crocs và PayPal. Cô đã đã huy động được hơn 38,5 triệu đô la và công ty đã tăng trưởng 500% trong hai năm liên tiếp.

Điều gì ban đầu thu hút bạn đến với khoa học máy tính?

Công nghệ là một trong những ngành lớn nhất và thành công nhất ở Israel, vì vậy tôi đã luôn được tiếp xúc với ngành này theo một cách nào đó trong suốt cuộc đời. Khi tôi vào quân đội, tôi đã có cơ hội làm việc trong một đơn vị công nghệ nơi tôi quản lý việc phát triển phần mềm bảo mật và dành thời gian để học về khoa học máy tính. Từ đó, tôi đã bị thu hút và biết rằng tôi muốn theo đuổi nó như một sự nghiệp khi tôi rời quân đội.

Khi nào bạn lần đầu tiên được tiếp xúc với các khoảng trống trong ngành như khoảng cách lương và khoảng cách thăng tiến?

Trong những năm đầu tiên làm việc tại các công ty phần mềm tư nhân, tôi không nhận thức được sự thiên vị mà phụ nữ phải đối mặt. Sau đó, tôi bắt đầu kết nối với các chuyên gia công nghệ là phụ nữ. Tôi nhanh chóng nhận ra vấn đề lớn đến mức nào sau khi lắng nghe những câu chuyện mà những phụ nữ này chia sẻ về việc bị nói quá, bị bỏ qua hoặc không được ghi nhận cho ý tưởng của họ.

Có thể chia sẻ câu chuyện về sự ra đời của Joonko?

Tôi có bằng cấp về khoa học máy tính và nền tảng về kỹ thuật phần mềm và NLP. Tôi đã trải qua cả sự thiên vị vô thức và có chủ ý trong môi trường chuyên nghiệp của mình, và một nhóm các nhà quản lý sản phẩm nữ mà tôi là một phần cũng đã cho tôi thấy các vấn đề tại nơi làm việc mà không chỉ là khoảng cách lương. Điều này giống như các cuộc họp được安排 khi phụ nữ hoặc cha mẹ cần rời khỏi công việc hoặc chứng kiến ai được nói hoặc trình bày trong các cuộc họp. Mặc dù những trường hợp này dường như không quan trọng, nhưng chúng rất quan trọng và có ảnh hưởng khi bạn là người bị ảnh hưởng.

Tôi đã hiểu rằng đây là một vấn đề rộng lớn hơn, vì vậy tôi quyết định sử dụng nền tảng kỹ thuật của mình – tôi có bằng cấp về khoa học máy tính và nền tảng về kỹ thuật phần mềm và NLP – và giải quyết nó trực tiếp bằng cách tạo ra một giải pháp công nghệ mới, đó là cách Joonko được sinh ra.

Làm thế nào Joonko tìm kiếm nguồn ứng viên từ các nền tảng đa dạng và đại diện?

Thuật toán độc quyền của chúng tôi đầu tiên sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tầm nhìn máy tính để quét dữ liệu công khai về các ứng viên được giới thiệu cho chúng tôi. Chúng tôi tìm kiếm dữ liệu xác nhận liệu ai đó tự xác định là đại diện. Ví dụ, nếu một người có pronoun “cô ấy” trên LinkedIn, chúng tôi có thể suy luận rằng họ có thể tự xác định là phụ nữ và gán điểm dữ liệu đó. Nếu hồ sơ của người đó thu thập đủ điểm, chúng tôi mời họ tham gia mạng lưới tài năng của chúng tôi, và khi họ đăng ký, họ xác nhận thêm giả định của chúng tôi bằng cách cho chúng tôi biết họ xác định mình như thế nào.

Làm thế nào Joonko sau đó kiểm tra tài năng này?

Chúng tôi sử dụng sự kết hợp giữa sự tiếp xúc của con người và công nghệ để kết nối ứng viên với các vị trí mở phù hợp. Đầu tiên, mỗi ứng viên tham gia mạng lưới của chúng tôi được giới thiệu bởi nhóm tuyển dụng mà họ đã phỏng vấn gần đây nhưng không thể tuyển dụng. Các nhóm tuyển dụng chỉ giới thiệu những ứng viên đã lọt vào vòng cuối, đảm bảo họ là những ứng viên chất lượng cao. Từ đó, chúng tôi sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để kết nối ứng viên với công ty và vai trò phù hợp. Chúng tôi thu thập các từ khóa từ hồ sơ của họ và vai trò mà họ đã phỏng vấn, sau đó so sánh với các công việc được đăng trên nền tảng của chúng tôi. Hầu hết các mô hình chỉ sử dụng hai tập dữ liệu, vì vậy việc sử dụng ba tập dữ liệu tăng khả năng chúng tôi tìm được sự kết nối phù hợp.

Làm thế nào Joonko hỗ trợ các công ty trong việc giữ chân tài năng này?

Chúng tôi hỗ trợ các công ty trong việc giữ chân tài năng trong suốt quá trình tuyển dụng bằng cách tích hợp với hệ thống theo dõi ứng viên. Sự tích hợp của chúng tôi cho phép chúng tôi thu thập dữ liệu, theo tổng hợp, về việc ứng viên Joonko tiến xa như thế nào trong quy trình. Bất cứ nơi nào chúng tôi thấy sự sụt giảm so với ứng viên không thuộc Joonko, chúng tôi làm việc với các công ty để cải thiện sự kết nối hoặc cải thiện quy trình tuyển dụng của họ.

Có những cách nào khác mà Joonko sử dụng trí tuệ nhân tạo trong quá trình tuyển dụng hoặc kết nối?

Chúng tôi tận dụng tầm nhìn máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để xác định liệu ứng viên có tự xác định là đại diện hay không. Chúng tôi sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để kết nối ứng viên với các vai trò trong hồ sơ của chúng tôi và chúng tôi sử dụng học máy để cải thiện quá trình kết nối khi ứng viên chọn các vai trò họ quan tâm. Cuối cùng, quá trình kết nối và giới thiệu được tự động hóa từ đầu đến cuối. Các nhà tuyển dụng không cần phải làm gì cho đến khi họ quyết định phỏng vấn ứng viên được giới thiệu bởi Joonko.

Có thể thảo luận về lợi ích của việc tuyển dụng đa dạng để tránh thiên vị trí tuệ nhân tạo?

Cách chúng tôi nhìn vào vấn đề này là, càng có nhiều ứng viên đại diện mà bạn có thể thu hút và phỏng vấn, càng có nhiều dữ liệu bạn có thể kiểm tra về thiên vị của con người và công nghệ. Thiên vị, ở cốt lõi, xảy ra khi một mô hình (hoặc người) được sử dụng để nhìn thấy dữ liệu tương tự nhiều lần. Khi bạn đầu tư mạnh vào sự đa dạng của ứng viên, bạn có thể đào tạo công nghệ và nhóm tuyển dụng sử dụng nó để đóng góp vào vòng quay đa dạng.

Có những lý do nào khác mà sự đa dạng nên là ưu tiên cho các công ty?

Nhiều công ty thường dựa vào giới thiệu để lấp đầy các vị trí mở, điều này có thể dẫn đến lực lượng lao động đồng nhất. Tôi tin rằng điều quan trọng là các công ty nên tập trung vào việc tìm kiếm những người có tài năng bị bỏ qua – bao gồm cả những ứng viên “huy chương bạc” đã lọt vào vòng cuối tại các công ty hàng đầu nhưng không được tuyển dụng.

Không chỉ việc ưu tiên DE&I là điều công bằng và đúng đắn, mà còn là một phần quan trọng của một xã hội công bằng và tiến bộ, mà còn tốt cho kinh doanh – các công ty ưu tiên những nỗ lực này thường sản xuất nhiều hơn và thành công hơn, trong khi nhân viên hạnh phúc hơn và gắn bó lâu hơn.

Có lời khuyên cuối cùng nào cho phụ nữ đang xem xét việc tham gia vào khoa học máy tính hoặc trí tuệ nhân tạo?

Tìm kiếm các cộng đồng phụ nữ mà bạn có thể dựa vào khi mọi thứ trở nên khó khăn. Tương lai của ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào sự tham gia của phụ nữ, nhưng hiện tại đang bị chi phối bởi nam giới. Càng nhanh chóng bạn xây dựng được mạng lưới phụ nữ chia sẻ kinh nghiệm của mình, càng có nhiều khả năng bạn sẽ được hỗ trợ và thành công trong ngành.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Joonko.