摘要：如何利用機器學習來找到能與你的企業相匹配的員工對招聘數據的分析發現，技術和可銷售技能的半衰期是到年，這使得你有能力釋放和學習新概念，這對職業生存至關重要。結論機器學習算法能夠完成數百萬的。

招聘經理以尋找合格的求職者，他們可以根據自己的能力進行擴展并為自己的職業做出貢獻。越來越多的企業如今正面臨危機。他們找不到合適的人選，或者在許多情況下，任何候選人都只使用簡歷、申請人跟蹤系統（ATS）或為雇主方便而設計的在線招聘網站，而候選人則是最后一個。

這些過時的招聘方法并不是為尋找那些能力最強的候選人而設計的。再加上這樣一個動態事實，即雇主能夠準確地找到所需能力的適當平衡和無偏見的數據驅動方法來選擇候選人。簡歷、招聘網站和ATS平臺迫使招聘經理們押注自己獲得高薪的可能性，而不是完全確定自己的決定是基于可靠的數據。

玩概率招聘游戲與做數據驅動的決定相比

許多招聘經理和人力資源招聘人員都在玩概率。雇傭游戲。它打賭用不精確的方法選擇的新雇員會成功的。就像任何賭注一樣，當做出錯誤的選擇時，它會很快變得昂貴。新員工有30%的機會可以度過一年，如果他們不這樣做，則替換他們至少需要1.5倍的工資。

when the?；、?；and?；，the cost and time loss of loss just one recruited cloud computing professional can derrail a project for months.僅僅替換一個工程師至少要花費219000美元或更多。一個工程團隊的平均規模是10人，因此在12個月內只剩下3人。這些都是玩概率雇傭游戲的高成本，由無意識和有意識的偏見和系統推動，游戲招募者相信當他們自動化平庸或糟糕的決策時，他們正在取得進展。

招聘經理將在拉斯維加斯有更好的運氣投注或玩彩票，而不是雇傭最好的P如果他們依賴的系統最多只能提供邊際成功概率，則可能成為候選人。

betting on solid data and?；personalization at scale，on the other hand，delivers real results.真實的數據將概率分割開來，是消除雇傭決策中有意識和無意識偏見的最佳均衡器。招聘經理、人力資源招聘人員、董事和首席人力資源官（CHROS）發誓，他們堅信多樣性。許多人放棄了基于人工智能和機器學習的人才管理方法的概率招聘游戲，這種方法去除了任何可能導致偏見驅動的招聘決策的外來數據。現在，應聘者將根據自己的能力和內在優勢以及與理想應聘者的匹配程度來評估自己的能力和內在優勢。

a data-driven approach to finding employees who can scale

Personalization at scale不僅僅是一種招聘策略；它是一種旨在跨越壽命的人才管理策略。每個雇員的任期。如果任何成長中的企業要成功地吸引、獲取和成長人才，從而支持其成長目標和戰略，則在規模上實現個性化是至關重要的。

，Approach makes it possible to scale personalized responses to specific appoints in a company s candidate community while defining the ideal candida每個打開位置的TE。規模個性化已成功幫助企業在合適的時間找到合適的人選擔任合適的角色，并首次在規模上個性化招聘、留用和人才管理的每個階段。

>is preventive the use of a self-updating corporate candidate database.系統中的配置文件現在可以使用外部數據收集不斷更新，而無需申請人重新申請或提交更新的配置文件。公司候選人數據庫中支持的分類法使招聘經理能夠定義最佳的能力集、固有技能和優勢，這些能力集和優勢是他們填寫開放式采購訂單所需的。選址。

parc的經驗教訓，說他找到的最佳策略是定義高績效員工的理想屬性，并尋找與潛在候選人匹配的配置文件。我們發現，在我們最受歡迎的職位上，還有許多定義成功員工的屬性，包括數據科學家，這些屬性很明顯，僅通過查看簡歷就可以看出，而對于人工智能，我想在規模上做到這一點，?；Russell說。

，added:that s one of the great paradox that hr departments face，which i s the need to了解特定候選人的背景情報，遠遠超出簡歷和現有招聘系統所能提供的范圍。&從帕洛阿爾托研究中心學到的最有價值的經驗之一是，有可能找到那些擅長學習、定義和勤奮追求學習路線圖的候選人，這些路線圖將使他們的技能、優勢和適銷性得到重塑。

結論

機器學習算法能夠完成數百萬的PAT。每秒進行的tern匹配比較提供了有價值的新見解，使公司能夠找到那些擅長自我改造的人。能夠擴展任何業務的最有價值的員工將自己視為學習型企業家，并具有掌握新知識和技能的內在動力。而且，選擇一組候選人是最經常負責為公司的發展做出最大貢獻的催化劑。

，感興趣的是聽取行業領導者討論像這樣的主題并分享他們的使用案例？與即將在硅谷、倫敦和阿姆斯特丹舉辦的展會一起參加共同舉辦的活動，了解更多信息。與合作，這樣您就可以在一個地方探索企業技術的未來。

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