Data-Driven Recruiting Wie Machine Learning das Matching von Arbeitnehmern und Arbeitgebern optimiert

Free Download Data-Driven Recruiting: Wie Machine Learning das Matching von Arbeitnehmern und Arbeitgebern optimiert
Deutsch | 28. Januar 2025 | ASIN: B0DVCG9JCD | 68 Seiten | Epub | 3.82 MB
In Zeiten, in denen Online-Jobbörsen und globale Vernetzung für eine Flut von Stellenanzeigen und Bewerberprofilen sorgen, bietet dieses Werk einen umfassenden Einblick in neue KI-Methoden, die den gesamten Rekrutierungsprozess effizienter gestalten. Autor Benjamin Liebel zeigt, wie moderne Algorithmen und insbesondere Large Language Models (LLMs) eingesetzt werden können, um aus großen Datenmengen automatisiert die passenden Übereinstimmungen zwischen Arbeitgebern und Arbeitnehmern abzuleiten. Zentrale Themen und Inhalte Transformer-Architekturen und NLP : Eine der Kernfragen besteht darin, wie man mithilfe von Text-Embeddings und semantischer Analyse ein tieferes Verständnis für Stellenanzeigen und Lebensläufe entwickelt. Dabei kommen moderne Techniken zum Einsatz, die den Inhalt von Texten kontextbezogen erfassen und bewerten. Methoden und Vorgehensweisen : Neben klassischen Verfahren wie TF-IDF oder Levenshtein-Distanz geht das Buch ausführlich auf fortgeschrittene Ansätze ein, etwa die Arbeit mit vortrainierten LLMs, unüberwachten und semi-überwachten Lernverfahren sowie Hybrid-Modellen zur Empfehlung von geeigneten Jobangeboten. Praktische Umsetzungen : Am Beispiel von realen und synthetisch erweiterten Datensätzen werden konkrete Implementierungsschritte beschrieben. Dabei kommt unter anderem Web-Scraping zum Tragen, um aktuelle Stellenangebote zu erfassen, die anschließend mithilfe von KI-Algorithmen ausgewertet werden. Beispiele zur Integration in Cloud-Services (z. B. Microsoft Azure) demonstrieren, wie solche Systeme skaliert und im Unternehmensumfeld sicher bereitgestellt werden können. Qualitätssicherung und Validierung : Ein weiteres Augenmerk liegt auf der statistischen Absicherung der Resultate. Manuelle Stichprobenvalidierungen stellen sicher, dass die maschinellen Vorhersagen möglichst nah an realen Bewertungskriterien liegen und gleichzeitig typische KI-Probleme wie Halluzinationen minimiert werden.