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Rafael Calsaverini - Inteligência Artificial para recrutar pessoas – Tecnologia de mãos dadas com humanidade

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Rafael Calsaverini - Inteligência Artificial para recrutar pessoas – Tecnologia de mãos dadas com humanidade

  1. 1. Inteligência artificial aplicada & recrutamento e os desafios humanos da aplicação de AI Rafael S. Calsaverini
  2. 2. SEEK SEEK is the global leader in the creation and operation of online employment markets. SEEK owns leading job boards in Australia, New Zealand, China, Brazil, Mexico, Africa and across South East Asia and has exposure to 4 billion people and relationships with over 800,000 hirers and 180 million candidates. Catho Catho é pioneira no mercado de recrutamento online brasileiro, e uma das líderes no segmento. Possui mais de 7 milhões de currículos cadastrados e mais de 200 mil vagas ativas correntemente. Faz parte do grupo SEEK desde 2008. Quem somos?
  3. 3. Global development pod / AI group A multinational team of data scientists and engineers delivering high impact AI projects for all companies on SEEK group. Currently based in São Paulo, Belo Horizonte, Melbourne and Singapore. Already delivered successful AI products running in Brazil, Mexico, Singapore, Indonesia, Malaysia, Hong Kong & China, among others. Quem somos? Rafael S. Calsaverini Physicist and Data Scientist, currently working as DS Manager for SEEK GDP AI. Australian team Brazilian team
  4. 4. ai for human beings ○ recomendação de vagas: ■ otimizando objetivos conflitantes ■ problema do casamento estável ■ métricas técnicas x métricas de negócio ○ recomendação de currículos ■ transparency ■ fairness
  5. 5. otimizando objetivos conflitantes
  6. 6. Primeira Lei: ● Só faz sentido aplicar AI/ML se essa é a melhor solução para um problema do cliente. ● Para decidir se esse é o caso é preciso compreender profundamente o produto. o que é o principal produto da catho? um marketplace de recrutamento, onde candidatos e contratantes se encontram
  7. 7. Candidate Log in the website Publish a CV Search for a Job Click on Job Details Search for a Job Click on Job Details Apply for a Job 1 2 3 43 4 5 Hirer Publish a Job-Ad Log in the RC 1 At any time7 Click on CV Details Log in the RC 1 Reject a CV Click on CV Details Contact a CV 2 4 ’ 4 3 56
  8. 8. POrque não ajudar o candidato a encontrar as vagas sem ter que buscar? recomendação de vagas! qual é a melhor vaga? quais eu deveria aplicar primeiro? quais são os melhores termos de busca para usar? é perto da minha casa? será que eu tenho chance de conseguir uma entrevista? será que o salário é compatível com o que eu quero? Será...
  9. 9. Fácil: - uso um banco de dados histórico de candidaturas - faço uma engenharia de features usando o cv e a vaga - treino um classificador para prever se aquele cv vai se candidatar ou não! - envio para o usuário vagas que ele tem alta probabilidade de se candidatar! sugestão de vagas! mas como fazer?
  10. 10. mas calma lá... … não basta oferecer uma vaga que o candidato quer se candidatar... … eu tenho dois tipos de clientes envolvidos!!! e esses dois clientes diferentes às vezes têm interesses conflitantes!
  11. 11. QUAL É O OBJETIVO DO MEU PRODUTO? (ou seja: o que traz valor para os meus clientes?) FAZER CANDIDATOS E RECRUTADORES SE ENCONTRAREM E... ...GERAR CONTRATAÇÕES!
  12. 12. um modelo melhor: segunda Lei: um modelo/algoritmo só tem valor se ele é desenvolvido com os objetivos do negócio em mente e uma boa compreensão do valor gerado para o cliente. - dado um cv e uma vaga, calcular: - a probabilidade do cv se candidatar à vaga - dada a candidatura, a probabilidade do contratante fazer um contato - enviar ao candidato as vagas com maior probabilidade de candidatura E contato
  13. 13. o problema do casamento estável
  14. 14. como medir o sucesso da implementação do algoritmo anterior? FAZER CANDIDATOS E RECRUTADORES SE ENCONTRAREM E... ...GERAR CONTRATAÇÕES! o que traz valor para o meu cliente? que tal o número de contatos adicionais gerado?
  15. 15. qual dessas situações gera mais valor?
  16. 16. como medir o sucesso da implementação do algoritmo anterior? métricas que levem em conta o objetivo final do negócio: promover contratações ● Número de candidatos contatados ● número de vagas com mais de _ candidaturas ● vagas que contataram mais de _ candidatos ● ...
  17. 17. escalas de preferências
  18. 18. problema do emparelhamento estável enviar a vaga com mais chance de candidatura para cada candidato e o candidato com mais chance de contato para cada vaga NÃO é uma boa solução. terceira Lei: otimizar a métrica errada pode ser pior do que não otimizar nada!
  19. 19. métricas técnicas x métricas de negócio
  20. 20. no fim do dia, Porque a catho se preocupa em maximizar o marketplace? porque é importante gerar mais contatos e, consequentemente, mais contratações?
  21. 21. O que tem mais valor? - 1 candidato com 100 contatos - 50 candidatos com 2 contatos cada
  22. 22. Fairness & transparency
  23. 23. quantos currículos você consegue avaliar por dia quando está contratando? vamos ordenar os currículos pela probabilidade de contato!!!
  24. 24. calma lá… isso não é meio perigoso?
  25. 25. transparência: se o seu cliente não entende os critérios de ordenamento que você usou, ele não vai confiar no seu ranking. E vai parar de usar o seu produto.
  26. 26. Fairness: o seu algoritmo é treinado em dados históricos de um mercado cheio de viéses. Ele vai refletir esses viéses. Isso é algo que você quer?

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