Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Рынок труда

Два бывших сотрудника Google, основатели стартапа Leap.ai, уверены, что могут обеспечить каждому соискателю вакансии в ИТ-отрасли гарантированное собеседование в компании, в которой он больше всего хотел бы работать.

Сеть профессиональных контактов LinkedIn, тяжеловес среди рекрутинговых ресурсов, далека от совершенства. Большинство HR и агентств вынуждены перебирать бесконечные кипы цифровых резюме. Поскольку возможности для найма внутри LinkedIn больше количественные, чем качественные, работа с сервисом сводится в основном к длительному перебору кандидатов вручную. Ричард Лю и Юнкай Чжоу считают, что существует более эффективный способ разметки индивидуальных навыков и опыта для сравнения его с потребностями и культурой потенциального работодателя.

«Я нанял, наверное, 500 человек в свой отдел, — говорит Лю, который проработал в Google 8 лет, дослужившись до должности технического директора Project Fi. — Мы знаем, что нанимать трудно. Важными характеристиками являются способность к обучению, умение сотрудничать и инициативность, но за одно собеседование сложно понять, обладает ли ими соискатель. Любознательность и увлеченность тоже непросто измерить во время интервью».

Leap.ai собирает целый ряд данных, начиная с очевидных профессиональной биографии, квалификации, личных интересов и мотиваций до более полной картины карьерных амбиций кандидата. Сюда же относится и создание портрета идеального работодателя и искомой должности. Все это анализирует ИИ, который и составляет идеальные пары «соискатель-работодатель».

«LinkedIn отлично отвечает на первый вопрос — каков ваш опыт, но ответить на другие — каков этот человек и насколько он впишется в организацию, намного важнее», — считает Лю.

Затем система сопоставляет соискателей с представителями компаний, которым нужны сотрудники. Прося пользователей назвать две компании, где они очень хотели бы работать, Leap.ai надеется, что сможет гарантировать кандидату собеседование минимум в одной из них, особенно если речь идет о стартапах, а не о гигантских корпорациях вроде Google. Все это потому, что компании высоко ценят подходящих им по культуре кандидатов, которые мотивированы работать именно с ними.

Стартап предлагает также рекомендации к подбору подходящих для кандидата компаний на основе полученных от соискателей данных. И результаты пока выглядят впечатляющие, пишет Tech Crunch. Leap.ai берет деньги только при успешном найме и, по словам Лю, они выйдут на прибыль в уже в ближайшие дни. На сегодня 70% подобранных с помощью искусственного интеллекта кандидатов прошли как минимум первое собеседование в желаемом месте работы. Стартап представлен в Кремниевой долине, Нью-Йорке, Остине и Сиэтле и собирается открывать сеть в Китае.

ИИ стартапа Untapt не только подбирает подходящего сотрудника, но и может «присутствовать» на собеседовании с ним, чтобы высказать непредвзятое мнение. Сервис ориентирован на подбор сотрудников в сфере финтеха.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Как через 20 лет будет выглядеть армия будущего
Тренды
5 финансовых инструментов, которые помогут инвесторам даже после падения криптовалюты
Тренды
Александр Лямин, Qrator Labs: наша задача — выработать у людей цифровую гигиену, чтобы они «не ели с помойки»
Кейсы
Эдуард Фош Вильяронга: люди видят в роботе только внешность, забывая, что он следит за ними
Тренды
Доктор Куэй Во-Райнард, HIT Foundation: если страна требует суверенитета данных, мы построим для нее отдельный блокчейн
Кейсы
Идеи
«Хакинтош»: как собрать свой собственный Mac лучше, чем у Apple
Роботы против мигрантов: какой вклад в ксенофобию и расизм делают технологии ИИ
Тренды
Война скриптов — искусственный интеллект против навязчивой рекламы
Тренды
Как заново изобрести супермаркет: осознанность потребления, этика производства и роботы
Тренды
Каждый человек станет сам себе банком: цифровой мир отказывается от посредников между бизнесом и клиентом
Тренды
Архитектор вычислительной инфраструктуры «Платона» Александр Варламов — о будущем ИТ-индустрии в России, стартапах и разработке
Кейсы
Дмитрий Богданов, капитан сборной России по CS:GO — о стиле жизни киберспортсмена, тренировках и блокировках РКН
Тренды
Идеи
Космос — наш дом: что осталось решить ученым, чтобы поселить человека за пределами Земли
Прайсинг, трекинг, скоринг, биллинг и другие технологии, которые двигают российский бизнес
Тренды
Кейсы
«Педиатр 24/7»: как телемед-стартап подарил родителям спокойствие, а врачам — работу
Вас снова обманули: как человечество учит компьютеры определять фейки в интернете
Тренды
БиСи Бирман, Heavy Projects: ИИ должен иметь несовершенства — это элемент случая
Мнения
Артем Геллер, lab.ag: делая сервис для государства, ты помогаешь своей бабушке
Мнения
Акселераторы и инкубаторы: что выбрать стартапу на раннем этапе развития
Мнения
Вопрос доверия: как и почему изменилось отношение к телемедицине в России
Тренды
Правительственные криптопесочницы: как освободить финтех от давления закона и защитить потребителей
Тренды
Роман Нестер, Segmento: я верю корпорациям больше, чем маленьким компаниям
Кейсы
Суперагенты в недвижимости: как блокчейн и большие данные заменяют риелторов
Тренды
СМИ будущего: вертикальные видео, новости по запросу и смерть сайтов
Тренды
Сет Стивенс-Давидовиц: у людей гораздо больше непристойных и скверных мыслей, чем мы думали
Мнения
Тренды
Колонизация отменяется: почему терраформирование невозможно на Марсе
Умные города подвергают своих жителей опасности из-за датчиков освещения и радиации
Тренды
Геронтолог Обри ди Грей: жизнь длиной в тысячу лет — это побочный эффект поиска вечного здоровья
Мнения
Биоценоз в фарме: зачем нужна альтернатива антибиотикам и как работают лекарства нового поколения
Тренды
Чарльз Адлер, co-founder Kickstarter: я — панк-рокер, который раздвигает границы
Кейсы
Как ИИ меняет медицину: личный помощник для врачей, маршрутизатор в клиниках и разработчик лекарств
Кейсы
Эдвин Диндер, Huawei Technologies: умный город — это ничто
Мнения
«Если изобретение с ИИ не приносит пользу, сам продукт никому не нужен»
Мнения
Feature engineering: шесть шагов для создания успешной модели машинного обучения
Тренды
Мнения
Человек — это набор из пяти чисел: Игорь Волжанин, DataSine — о психотипировании с помощью big data
Карло Ратти, Senseable City Laboratory (MIT) — о городах будущего, третьей коже человека и роболодках
Тренды
Мы все — сенсоры: CEO SQream Ами Галь — о том, как обрабатывают big data
Кейсы
Что такое скрапинг: как Amazon, Walmart и другие ритейлеры используют ботов в борьбе с конкурентами
Идеи
Почему китайские подлодки-беспилотники станут самым опасным врагом под водой?
Идеи
Филипп Роуд, LSE Cities: самый кошмарный сценарий — беспилотники, ездящие по городу, чтобы не платить за парковку
Мнения
Юрий Корженевский — о том, как построить безопасные системы для банков на блокчейне
Блокчейн
Иннополис
Russian Robot Olympiad: как дети строят роботов и решают реальные инженерные проблемы
Тренды
MyGenetics: ДНК-тесты, помогающие «взломать» организм, как компьютер
Trade-to-Mine: как биржи привлекают трейдеров в условиях падения рынка
Блокчейн
Дмитрий Фадин, 3D Bioprinting Solutions — о будущем биопринтинга и печати органов в космосе
Мнения
IoT изменит все: какие умные технологии принесут бизнесу экономию, безопасность и инновации
Тренды
Как высокие технологии побуждают нас покупать билеты и туристические услуги
Тренды
Чем плоха Кремниевая долина для IT-стартапов из России: дорого, неудобно и нет транспорта
Мнения
Жить по-умному: как защитить свой дом и не бояться киберугроз
Умный дом