IA Score en InfoJobs
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La idea de iniciar un primer proyecto de IA puede ser considerada a priori como una meta imposible, pero el grado de madurez actual de las tecnologías y los equipos permiten iniciarse sin mucha dificultad en un mundo que parece muy complejo. La experiencia de InfoJobs, dejando de banda los detalles mas técnicos, ilustra un caso de éxito tanto en el plano estratégico como de producto.
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- 2. O R G A N I Z A T I O N P L A T I N U M S P O N S O R S Thank you! C O L L A B O R A T O R S
- 3. @xavgra xavier.granollers@infojobs.com.br Xavier Granollers Recio CTO en InfoJobs Brasil
- 7. Bitácora de un proyecto Cambio negocio Experto en el negocio ¿Podemos predecir el proceso selectivo? Comprender y cambiar los datos Experto en datos ¿Hay datos que ilustren el proceso? Descubrir patrones, construir modelos.. Data Scientist ¿Hay patrones predecibles de selección?
- 9. Cambio en el Negocio
- 11. ¿Que preguntas debemos responder? ¿Que requisitos se valoran? ¿Hay rangos de tolerancia a los requisitos? ¿Que patrón cumplen los descartados? ¿Qué prefieren otros reclutadores? ¿Qué perfil de candidatos vieron las empresas? ¿Que cosas en común tienen los descartados? ¿Y los seleccionados? ¿Existen dificultades con algunos cargos?
- 13. Desarrollo Test del modelo y Ajuste Estudio de los datos Estandarización de los datos Búsqueda Algoritmo adecuado
- 14. Estudio de los datos
- 15. Datos básicos • Currículums • Experiencias • Estudios • Habilidades • Idiomas • Ofertas • Geolocalización • Inscripciones • Evaluación de competencias • Requisitos obligatorios
- 16. Acciones de las empresas • CV’s vistos • Cv’s Impresos • Filtros aplicados (buscadores) • Ordenaciones en los buscadores • Interacción: • Invitaciones • Test idiomas solicitados • SMS • Proceso de selección • Preseleccionados, • Finalistas, • Entrevistas • Descartados. • Estrellitas • Evaluación de competencias
- 17. Estudio del conjunto de datos • Estudiar el tamaño de los datos • Estudiar los campos de la variables • Identificar la información sensible • Estudio de las variables y sus valores perdidas • Visualizar datos • Limpieza
- 18. Estandarización de los datos • Categorizar: • Cargo, Sexo, Categoría, Empresa y Perfil. • Vectorización de variables • Idiomas y Estudios • Binarizar variables • Deficiencias • Vocabulario (textos libres) : • Experiencias y Preferencias
- 19. Búsqueda del Algoritmo Adecuado AdaBoost RandomForest NaiveBayes ExtraTrees Gradient Boosting SVC
- 20. Test del Modelo y Ajustes SVC AdaBoost Red Neuronal
- 21. Definición del Modelo • Modelo Generalista • Modelo Usuario Único • Modelo Categoría Usuario • Modelo Categoría Usuario TF-IDF • Modelo Numérico + TF-IDF AdaBoost
- 24. Venta
- 27. Machine Learning. Partiendo del conocimiento de las actividades realizadas por los reclutadores para cada uno de los cargos y dependiendo de la industria o del sector. • Generación del flujo de contratación mas adecuado. • Asistir al reclutador sugiriendo acciones y en las decisiones. • Identificación del perfil del candidato mas adecuado. Asistencia al reclutador
- 28. Deep Learning. La grabación de una video entrevista permitiría varios de tipos de análisis desde los basados en la imagen hasta los basados en el discurso del candidato. • Identificación de las emociones • Diversidad Léxica • Estructura del discurso • Contenido semántico • Comunicación interpersonal • Prosodia Análisis del candidato.
- 29. PNL, UNL, NLG El uso de un chatbot permite construir una relación mas cercana y agradable para el candidato. •Asiste al candidato a encontrar empleo. •Screening •Realiza los test de preselección •Comunica al candidato el estado de la candidatura •Agenda entrevistas Candidate Experience y ChatBot
- 30. Aprendizaje. • Aprendizaje de las búsquedas realizadas • Enlazar búsquedas y detalles vistos • Identificación de búsquedas similares • Contextualizar las búsquedas y contenidos SERPs basados en IA
- 31. Otros… • Plan de carrera • Como será el Candidato • Que tengo que hacer para .. • Importación de CV’s • Definir las Alertas mas adecuadas • Categorización de ofertas y candidatos
- 33. Dúvida é o substantivo feminino que indica um estado de incerteza em relação à realidade ou hesitação entre duas coisas.
- 34. Thanks and … See you soon! Thanks also to the sponsors. Without whom this would not have been posible. O R G A N I Z A T I O N P L A T I N U M S P O N S O R S C O L L A B O R A T O R S
Notas del editor
- Y que significa desde el punto de vista técnico