Если бы фигуры искали работу
Часть 2, про Рекомендательную систему
Помощь в описании резюме и вакансий - это не единственная классная фишка, которая есть на современных платформах по поиску работы. Кроме этого, у них еще есть рекомендательные системы.
Вообще то, система рекомендаций - это классная штука: вакансий на сайтах по поиску работы так много, что если просматривать их все и искать подходящие, то это может занимать кучу времени.
Поэтому раньше кандидаты использовали фильтры и настраивали свой поиск так, чтобы выбирать вакансии по "форме", "цвету" или "количеству углов". А сейчас современные технологии платформы делают это автоматически с помощью ИИ.
Как это выглядит со стороны наших кандидатов-фигур?
В идеале наш кандидат-Треугольник хотел бы найти для себя вакансию-треугольник с соответствующими ему формой, цветом и размером. Но он прекрасно понимает, что такую вакансию найти сложно, поэтому он готов рассматривать и другие, похожие, вакансии, т.к. его знания, навыки и опыт работы вполне соответствуют требованиям этих должностей.
В своих ожиданиях Треугольник представляет что умная рекомендательная система выдаст ему подходящие для него вакансии по соответствию цвету, форме и углу наклона.
Но, мы помним, что наш треугольник воспользовался всеми подсказками ИИ-помощника. И все рекрутеры, размещавшие вакансии, тоже воспользовались подсказками ИИ-помощников, поэтому резюме Треугольника и подходящие для него вакансии выглядят совершенно одинаковыми черно-белыми равносторонними треугольниками.
Не то чтобы рекомендательная система не сработала - она честно отранжировала вакансии по соответствию их резюме и выделила 997 вакансий для треугольников от тысяч других вакансий для окружностей, квадратов и звездочек.
Так же и для рекрутера она отобрала 997 кандидатов на вакансию треугольника, отделив их от тысяч остальных...
А вот как дальше делать выбор внутри ставших одинаковыми резюме и вакансий - это задачка со звездочкой.
А стал ли такой отбор точнее, чем старинный отбор по фильтрам?
Делал ли кто-то замеры?
Я не видела таких данных в открытом доступе
Часть 2, про Рекомендательную систему
Помощь в описании резюме и вакансий - это не единственная классная фишка, которая есть на современных платформах по поиску работы. Кроме этого, у них еще есть рекомендательные системы.
Вообще то, система рекомендаций - это классная штука: вакансий на сайтах по поиску работы так много, что если просматривать их все и искать подходящие, то это может занимать кучу времени.
Поэтому раньше кандидаты использовали фильтры и настраивали свой поиск так, чтобы выбирать вакансии по "форме", "цвету" или "количеству углов". А сейчас современные технологии платформы делают это автоматически с помощью ИИ.
Как это выглядит со стороны наших кандидатов-фигур?
В идеале наш кандидат-Треугольник хотел бы найти для себя вакансию-треугольник с соответствующими ему формой, цветом и размером. Но он прекрасно понимает, что такую вакансию найти сложно, поэтому он готов рассматривать и другие, похожие, вакансии, т.к. его знания, навыки и опыт работы вполне соответствуют требованиям этих должностей.
В своих ожиданиях Треугольник представляет что умная рекомендательная система выдаст ему подходящие для него вакансии по соответствию цвету, форме и углу наклона.
Но, мы помним, что наш треугольник воспользовался всеми подсказками ИИ-помощника. И все рекрутеры, размещавшие вакансии, тоже воспользовались подсказками ИИ-помощников, поэтому резюме Треугольника и подходящие для него вакансии выглядят совершенно одинаковыми черно-белыми равносторонними треугольниками.
Не то чтобы рекомендательная система не сработала - она честно отранжировала вакансии по соответствию их резюме и выделила 997 вакансий для треугольников от тысяч других вакансий для окружностей, квадратов и звездочек.
Так же и для рекрутера она отобрала 997 кандидатов на вакансию треугольника, отделив их от тысяч остальных...
А вот как дальше делать выбор внутри ставших одинаковыми резюме и вакансий - это задачка со звездочкой.
А стал ли такой отбор точнее, чем старинный отбор по фильтрам?
Делал ли кто-то замеры?
Я не видела таких данных в открытом доступе