Arbeitsintegriertes Lernen
Arbeitsintegriertes Lernen
Job-Embedding Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, die Vektordarstellungen (Embeddings) von Stellenbeschreibungen und Kandidatenprofilen zur Verbesserung von Rekrutierungs- und Talentmanagementprozessen erzeugt. Es nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache, um die semantische Bedeutung von Jobrollen und Fähigkeiten zu erfassen und hilft so bei der richtigen Zusammenführung von Kandidaten und Stellenangeboten.
Was sind die wichtigsten Vorteile von Job-Embedding Learning bei der Personalbeschaffung?
Job-embedding Learning erleichtert den Personalverantwortlichen die Identifizierung von Bewerbern, die den Profilen genau entsprechen, und verringert so den Zeitaufwand für das Lesen von Lebensläufen. So können beispielsweise Bewerber gefunden werden, die trotz unterschiedlicher Bezeichnungen im Lebenslauf gemeinsame Fähigkeiten und Karrieren aufweisen, was wiederum die Zahl der Bewerber mit unterschiedlichem Hintergrund erhöht und die Gleichberechtigung bei der Einstellung fördert.
Wie nutzt das Job-Embedding Learning die Verarbeitung natürlicher Sprache?
Job-Embedding Learning nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für die Analyse und Umwandlung von Stellenbeschreibungen und Bewerberprofilen in hochdimensionale Vektoren. Wenn das System den Kontext und die Beziehungen zwischen den Wörtern verstehen kann, kann es auf diese Weise die Unterschiede in den Qualifikationen der Bewerber erkennen und unterscheiden (durch die Fähigkeiten/Qualifikationen, die nicht direkt angegeben werden) und somit ein präziseres Ergebnis für die Bewertung der Eignung der Bewerber für die Stelle liefern.
Kann berufsbegleitendes Lernen an verschiedene Branchen angepasst werden?
Natürlich kann Job-Embedding Learning an verschiedene Sektoren angepasst werden, indem die Modelle einfach auf branchenspezifische Stellenbeschreibungen und Fähigkeiten trainiert werden. So kann beispielsweise ein Tool für die Personalbeschaffung im Gesundheitswesen auf medizinisches Vokabular und erforderliche Fähigkeiten abzielen, während eine Plattform für die Rekrutierung von Programmierern sich auf Programmiersprachen und Softwareentwicklungspraktiken konzentrieren kann, die für diese Bereiche am relevantesten sind, und so Relevanz und Genauigkeit beim Abgleich mit den Bewerbern garantiert.
Welchen Herausforderungen könnten sich Organisationen bei der Umsetzung von Job-Embedding Learning gegenübersehen?
Unternehmen können mit Problemen konfrontiert werden, z. B. mit dem Bedarf an qualitativ hochwertigen markierten Daten, um ihre Modelle korrekt zu trainieren, sowie mit möglichen Verzerrungen in den Daten, die die Fairness bei der Einstellung beeinträchtigen können. Außerdem kann die Integration von Job-Embedding Learning in die bestehende Rekrutierungssoftware und -prozesse erhebliche technische Ressourcen und Kenntnisse erfordern, was für einige Unternehmen ein Hindernis darstellt.