एक एल्गोरिदम आप अपनी अगली नौकरी भूमि होगा?

बस किसी के बारे में जो एक नौकरी के लिए लंबे और कठिन लग रहा है, आपको बता सकता है कि प्रक्रिया कितना दर्दनाक हो सकती है। घंटे और घंटों को नौकरी बोर्डों में घुसने, नौकरी के मेलों में अंतहीन नियोक्ता प्रदर्शित करने, उस खतरनाक रिज्यूम को संशोधित करने, और अनगिनत फोन कॉल बनाने में डूब रहे हैं जो बेशक अप्रत्याशित हो जाएंगे। प्रक्रिया कठिन है, जब सप्ताह लगते हैं, लेकिन जब हफ्ते महीने और महीने एक वर्ष या उससे अधिक तक फैल जाते हैं, तो यह निराशाजनक है। ऐसा करने का कोई बेहतर तरीका नहीं है?

अब कल्पना करें: आप किसी वेबसाइट पर लॉग इन करते हैं और अपने मूल्यों, रुचियों और व्यक्तित्व के कुछ संक्षिप्त आकलन लेते हैं। आकलन लेने के बाद, आपको कुछ फीडबैक प्राप्त होता है जो आपकी सोच में मदद करता है कि किस तरह की नौकरी आपको अपने कैरियर में संतुष्ट रहने की आवश्यकता होगी। फिर, आपके प्रवेश के कुछ हफ़्तों के बाद, आपको एक संदेश प्राप्त होता है: "आपको कंपनी XYZ की स्थिति के लिए एक अच्छी फिट के रूप में पहचाना गया है। इस स्थिति और कंपनी XYZ के बारे में अधिक जानने के लिए, यहां क्लिक करें। यदि आप स्थिति के लिए एक उम्मीदवार होने में रुचि रखते हैं, तो यहां क्लिक करें। "आपको यह संदेश क्यों मिला? क्योंकि एक मिलान एल्गोरिथ्म ने निर्धारित किया है कि आकलन स्कोरों की आपकी विशेष स्थिति स्थिति और कंपनी XYZ की संस्कृति के साथ अच्छी तरह से फिट है। आप एक क्लिक के साथ अपनी रुचि व्यक्त करते हैं, और कुछ दिनों बाद आप कंपनी में एक भर्ती प्रबंधक के साथ बात कर रहे हैं। नौकरी के बारे में जो कुछ भी आप सीखते हैं वह आपको बताता है कि यह एक उत्कृष्ट फिट होगा, जो आपके लिए पेशकश की जाने पर स्थिति को स्वीकार करना आसान बनाता है। यह सब, और तुमने कभी भी उन्हें फिर से शुरू नहीं किया।

इतना अच्छा कि यकीन करना मुश्किल है? डेविड ज़ैक्स इन टाइम की एक हालिया कहानी के अनुसार, शायद लंबे समय तक नहीं। लेख में काम करने वाले एल्गोरिदम के इस्तेमाल से नौकरी चाहने वालों और नियोक्ताओं को "यथास्थिति को तोड़ने वाली एक विघटनकारी तकनीक का एक और मामला" के रूप में जोड़ने के बारे में बताया गया है। ज़ैक्स ने नोट किया कि अवधारणा से वादा दिखाता है क्योंकि भर्ती प्रक्रिया महंगा है (दुनिया भर में, यह 400 अरब डॉलर है उद्योग), और यथास्थिति बुरी तरह टूट गया है इसके बारे में सोचो। जो भी प्रक्रिया अधिकांश नियोक्ता अब उपयोग करते हैं, वे फिर से शुरू करने के एक बड़े ढेर में आवेदकों के परिणाम भर्ती करने के लिए, सभी सावधानी से सिलवाया (और सबसे अधिकतर अतिरंजित) मिश्रण में जो भी खुली स्थिति के लिए अपने फिट पर जोर देते हैं। किसी को उन सभी के माध्यम से जाना होगा और साक्षात्कार के लिए उम्मीदवारों के एक छोटे समूह की पहचान करना होगा। यह कितनी संभावना है कि वे उम्मीदवारों की पहचान वास्तव में उन पदों और कंपनी को सबसे अच्छा फिट करने वाले हैं? फिर, आम तौर पर, एक भर्ती प्रबंधक एक उम्मीदवार पर गम महसूस करता है जिसके आधार पर साक्षात्कार कितना अच्छा होता है। दुर्भाग्य से, एक असंरचित साक्षात्कार किसी 10-मद व्यक्तित्व माप पर उम्मीदवार के स्कोर की तुलना में नौकरी के प्रदर्शन की भविष्यवाणी अधिक प्रभावी नहीं है, और यह एक मानक IQ परीक्षा के स्कोर की तुलना में कम प्रभावी है। अभी तक रिज्यूम्स और एक साक्षात्कार (और कुछ और नहीं बल्कि कुछ और) उद्योग मानक हैं इसमें कोई आश्चर्य नहीं है कि 70% से अधिक श्रमिकों को छोड़ दिया और असंतुष्ट हैं।

चुनौती, ज़ाहिर है, यह सुनिश्चित करना है कि मिलान एल्गोरिथ्म वास्तव में प्रभावी है – यथास्थिति के मुकाबले परिणामों का बेहतर भविष्यवक्ता, और नौकरी आवेदकों के लिए बेहतर। सौभाग्य से, इन प्रयासों को सूचित करने के लिए विज्ञान उपलब्ध है, जिसमें व्यक्ति-पर्यावरण की फिटनेस के पूर्वानुमान की वैधता पर दशकों के शोध शामिल हैं। यद्यपि सभी "नौकरियों के लिए eHarmony" शुरूआती एक मेलिंग योजना का वादा करता है कि शोध के उस शरीर से आकर्षित होता है, यथास्थिति द्वारा निर्धारित बार इतनी कम है कि किसी भी अच्छी तरह से जानी जाने वाली रणनीति जो इस शोध के सर्वोत्तम में अपनी सेवाओं को शामिल करती है लगभग सफल किरायों का बेहतर दर प्रदान करने का आश्वासन दिया जाता है – जिसका मतलब है नियोक्ताओं के लिए एक महत्वपूर्ण लागत बचत, और बहुत अधिक संतुष्ट कर्मचारी, उदार खुश लोग

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मैं बहुत पक्षपातपूर्ण हूं, निश्चित रूप से, क्योंकि (पूर्ण प्रकटीकरण) मैं नौकरी के सह-संस्थापक हूं, "शुरुआत के लिए" ई-हर्मनी फॉर जॉब्स "पाई के लिए एक शुरुआत वाली कंपनियों में से एक। एक कंपनी का निर्माण करना जो व्यक्ति-पर्यावरण के फिटनेस का लाभ उठाता है, वह बनाना आसान निर्णय था। एक हाथ, प्रक्रिया नौकरी चाहने वालों को नेविगेट करना होगा क्रूर है दूसरी ओर, कंपनियां उन लोगों को खोजने में संघर्ष करती हैं जो न केवल नौकरी को अच्छी तरह से कर सकती हैं, लेकिन जो काम करने के लिए आते हैं और जो लंबे समय तक काम करना चाहते हैं, वे खुश और व्यस्त हैं। मैच का समर्थन करने के लिए विज्ञान है; इसे "जीत-जीत" के परिणाम बनाने के लिए इस्तेमाल किया जा रहा है कोई नो-बिनडर नहीं है क्या एक एल्गोरिथ्म आपको अपनी अगली नौकरी से कनेक्ट करेगा? यदि आप ऐसे 70% लोगों में से एक हैं जो नौकरी में काम कर रहे हैं, जो आप खड़े नहीं हो सकते हैं, या एक उच्च वेतन दर के साथ संघर्ष कर रहे एक भर्ती प्रबंधक, तो हम उम्मीद करते हैं।