 |
| Ảnh: broadwick |
Theo VentureBeat, đây là dự án đầu tiên sử dụng tập dữ liệu lớn về nội dung và xem xét mối quan hệ giữa các bài tuyển dụng và mức lương.
Tác giả Bana cũng đã thử nghiệm đưa thêm các chứng chỉ kỹ năng vào danh sách công việc có liên quan để xem sự thay đổi dự đoán lương. Cô cho biết AI có thể sử dụng danh sách việc làm để đánh giá các đặc điểm liên quan đến tiền lương của công việc theo thời gian thực. Thông tin này có thể giúp nộp đơn xin việc trở nên minh bạch và cải thiện cách tiếp cận đối với giáo dục và đào tạo lực lượng lao động.
Với dữ liệu đầu vào, Bana đã thu thập hơn 1 triệu tin tuyển dụng từ trước đại dịch thông qua các nền tảng việc làm trực tuyến. Cô đưa vào BERT 800.000 tin tuyển dụng và dữ liệu để đào tạo NLP. BERT là một trong những mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiên tiến nhất.
Khi thử nghiệm bằng cách xem xét dữ liệu từ 200.000 danh sách việc làm còn lại, AI đã dự đoán chính xác các mức lương tương ứng lên đến 87%. Theo Bana, người xin việc không phải là đối tượng duy nhất được hưởng lợi từ thông tin này.
Nhà tuyển dụng có thể sử dụng những kết quả này để đầu tư tốt hơn vào nguồn nhân lực. Cô nhận định nếu các mô hình học máy cho thấy sự thay đổi, người sử dụng lao động sẽ có cảnh báo trước và có thể đào tạo lại một số nhân viên.
Trong khi đó, các nhà hoạch định chính sách sẽ xem xét những chương trình đào tạo việc làm nào được hưởng lợi từ việc hiểu những kỹ năng nào đang làm mất giá trị kinh tế.
Trong tương lai, Bana hy vọng AI phân tích văn bản về các tin tuyển dụng có thể trở thành một ứng dụng trên nền web, nơi người lao động hoặc công ty có thể nghiên cứu giá trị gia tăng bằng cách nâng cao kỹ năng hoặc chuyển việc mới.
Hải Ninh (theo VentureBeat)
Ý kiến
()