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度上線智慧校園招聘,利用 AI 賦能優秀人才選拔

2018-10-01 seo 人工智能 0人評論 50121

 目前對于高科技企業來說,人才是最寶貴的財富和核心競爭力,每家企業都希望能夠招聘到最優秀的人才。但在實際招聘過程中,又會面臨許多問題,例如:如何量化候選人的優秀程度以及和應聘崗位的契合程度?這些問題通常非常依賴 HR 招聘經理和面試官自身的經驗。事實上,傳統的人才評估手段一方面效率較低,另一方面難以杜絕主觀失誤。這時候,基于人工智能的招聘技術作為一種有效的補充手段,開始發揮作用。

由于以上種種原因,為了更好地進行人才管理,百度依托自身大數據和人工智能技術優勢,建立了百度人才智庫(Baidu Talent Intelligence Center, 簡稱 TIC)團隊,并研發了百度人才智庫系統,目前該系統已經擁有包括智能招聘在內的六大產品模塊,具有超過 50 種自主研發的智能人才分析功能,并在百度 HR 內部全面使用。

百度 TIC 團隊從成立至今已有三年歷史,由百度科學家、商業智能實驗室主任、在國際人工智能領域享有盛名的熊輝教授負責,針對人才、組織、文化等三個層面開展了一系列大數據智能化人才管理的探索與實踐。而在人才管理中,招聘是非常重要的一環,也是特別關注的方向。百度 2019 校園招聘正是借助該團隊的技術能力,讓智慧校招成為距離畢業生最近的 AI 場景,通過 AI 技術為每一位同學尋找、推薦最合適的崗位,實現個性化筆試,助力優秀人才脫穎而出。

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智慧校招

在過去幾年里,百度已經自主研發了一系列針對智能招聘場景的技術和產品,去年也首次針對校園招聘做出嘗試,發起了名為「智慧校招」的項目。該項目負責人、同時也是百度 TIC 團隊技術負責人的祝博士向 AI 科技評論表示,對任何一家公司來說,校招都非常重要。相較社招的員工,校招的學生更像一張白紙,企業可以為其提供更合適的培養計劃,他們對公司也會更具歸屬感和認同感。他進一步表示,希望能通過百度 TIC 團隊的技術和產品,一改以前主觀化、經驗化和滯后的人才管理模式,通過大數據和人工智能技術,得到相對客觀化、科學化和前瞻化的結論。

目前,百度在智能招聘領域已經積累了一系列重要科研成果,從招聘市場趨勢分析到招聘公司口碑(雇主品牌)分析,再到簡歷評估、人崗匹配、智能評測等,都有相應技術積累,也在 IJCAI、AAAI、SIGIR、KDD 等人工智能、數據挖掘領域的頂級會議上發表了多篇論文。

成果是第一步,落地是第二步。智慧校招項目始于 2017 年,當時主要針對 HR 招聘效率提升進行了兩方面嘗試:一是簡歷評估,對簡歷做初步篩選;二是簡歷分發,基于歷史招聘數據,構建基于深度學習的人崗匹配模型,把應聘人員匹配到合適的部門和崗位。

基于去年的功能,智慧校招項目在今年的百度 2019 校園招聘項目中又有兩大提升,直接服務于應聘學生,從幕后走向臺前。

第一,智能崗位推薦。打開百度招聘主頁(talent.baidu.com),點擊校園招聘之后,會出現個人專屬的智能招聘助手小度,一旦將簡歷上傳至頁面,小度會自動為大家進行崗位推薦。

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第二,智能筆試試卷生成。在簡歷投遞成功之后,小度將針對崗位需求和個人簡歷,為學生量身打造個性化筆試考卷。祝博士表示,以前只會通過招聘崗位的大類別對學生進行通用的筆試考察,而今年的校園招聘把學生簡歷與具體崗位需求相結合,進行個性化考察,針對每個人定制不同試題。「我們希望嘗試利用人工智能技術,實現一種千人千面,萬人萬面的個性化筆試,根據簡歷內容以及應聘崗位的具體需求,個性化生成試題。」

在談到百度建立智能招聘系統的過程中,面臨的挑戰有哪些的時候,百度 TIC 團隊表達了如下的看法。

  • 第一個挑戰是尋找問題,定義問題

首先需要與 HR 專家進行深入溝通,了解業務上的真正痛點。之后,再把抽象的業務問題定義成具體的數學問題,定義成可以用算法解決的問題。拿招聘舉例,最基本的方向是關健詞匹配,如果想要招聘數據挖掘或者機器學習方向的研究人員,必須對方在簡歷中有提及相關技能的關鍵詞,才可以進行匹配。但問題在于,如今的專業技能劃分越來越細,數據挖掘、機器學習里有非常多的分類,例如:深度學習、強化學習等等,同時 NLP、語音識別等領域也與機器學習、數據挖掘緊密相關,如何去匹配這些技術在語義上的關聯性,是算法研發中的一大挑戰。

  • 3分快3需要結合各領域相關知識,提供可解釋性的結論

在進行數據挖掘和機器學習研究時,最核心的問題是如何把技術知識和商業領域知識相結合。如何結合 HR 領域知識,設計最符合招聘問題的智能解決方案,就是一大難點。而這里還有一個困難,如果讓機器直接告訴 HR 結果,他們更多時候會持懷疑態度,因為機器學習、特別是深度學習對 HR 來說是個「黑箱」。針對這一問題,百度 TIC 團隊嘗試利用層次化 RNN + Attention 機制,增加模型的可解釋性,把簡歷中的重要技能進行可視化展示,直觀地顯示出匹配程度,相關論文也已經在 SIGIR 2018 上發表。

成果展示

除了 SIGIR 2018,百度 TIC 團隊在 AAAI 2018 上也發表了一篇對簡歷進行智能評估的論文。祝博士向 AI 科技評論表示,在評估簡歷時,除了進行文本分析,非常重要的一點則是判斷簡歷中的技能是否是招聘市場上最需要的。這篇論文對招聘市場上各個公司的用人需求以及技能要求建模,判斷出市場上最需要的技能,基于這些結論,再對簡歷進行結構化分析。「例如目前市場上最需要深度學習、強化學習方面的人才,而簡歷中恰好也有這方面的專業技能,那么這個人就是一名潛在候選人。」

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百度 TIC 團隊針對人崗匹配問題提出了一種全新的可解釋性深度學習模型(SIGIR 2018)

前面提到的校招筆試題自動生成就是基于他們發表在 IJCAI 2018 上的一篇論文。針對簡歷、崗位、面評的維度進行聯合建模,讓機器學習簡歷和崗位中重要的知識點,然后與題目進行匹配。出題時不僅要考慮到相關性,而且還要考慮到覆蓋程度和多樣性。在這里,百度 TIC 團隊提出了一個全新的算法來解決這個問題。

在 KDD 2016 上,他們發表了一篇論文對招聘市場趨勢進行了分析。這項工作對互聯網公司發布的歷史招聘廣告進行序列化建模,對不同公司的招聘趨勢進行預測。那時候,這一模型便成功預測出未來數年主流互聯網企業布局大數據、人工智能的商業戰略。

在 KDD 2016 上發表的另一項研究是人才圈子挖掘,用來解決人才 Sourcing 的問題,例如:如果需要招聘資深數據挖掘工程師,應該從哪些公司或高校去尋找。舉個簡單的例子,互聯網企業如果需要招聘資深工程師,一般傾向在一線大型互聯網公司去找。公司和公司之間存在人才圈子,這是由企業文化和業務方向所決定的。

百度 TIC 團隊關于智能招聘的相關論文:

  • Recruitment market trend analysis with sequential latent variable models KDD 2016

  • 3分快3Talent circle detection in job transition networks KDD 2016

  • 3分快3Collaborative company profiling: Insights from an employee's perspective AAAI 2017

  • Measuring the popularity of job skills in recruitment market:A multi-criteria approach AAAI 2018

  • Person-job fit:Adapting the right talent for the right job with joint representation learning ACM TMIS 2018

  • 3分快3Enhancing person-job fit for talent recruitment:An ability-aware neural network approach SIGIR 2018

  • 3分快3A joint learning approach to intelligent job interview assessment IJCAI 2018

在技術上有了積累,未來如何做好產品?

TIC 團隊表示需要做好兩點:

第一,做產品要重視領域知識。特別是商業產品,比如智能招聘,對于這種已有的行業,本身積累了非常多的領域知識、專家知識,做產品時需要尊重這些相關知識,從而令其成為賦能的導向。要積極和行業專家進行溝通,真正把領域知識和技術知識進行完美結合。如果一開始就想要顛覆或者取代某個行業,這是不可取的,也會讓傳統從業者產生負面想法。

第二,做產品還需要專注。現在人工智能是熱點,社會和行業相對比較浮躁,大家都會往這方面發展。這時候需要專注、打磨技術、重視用戶體驗,把產品真正做到極致。近年人工智能創業公司如雨后春筍般出現,人工智能領域頂會的投稿量也屢創新高,這一方面說明了人工智能的熱度,另一方面也告訴我們要想從中脫穎而出必須要有自己的專注和堅持。

未來,百度 TIC 團隊還將繼續在人才、組織、文化等方面進行更多智能化人才管理的嘗試。祝博士告訴我們,這個領域非常綜合,涉及到管理學、組織行為學、人工智能等多個領域的知識融合。從招聘角度來說,在復盤今年校招項目的應用效果之后,將考慮在明年校招項目中上線更多貼近學生應聘需求的智能應用。另外,對于相關算法,還將進行一系列嘗試和創新。

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