Al igual que Youtube nos recomienda qué vídeos ver, Spotify qué música escuchar, Netflix qué película/serie recomendarnos, etcétera, la plataforma de talento y empleo digital Nubelo recomienda ofertas de trabajo, según el perfil profesional del demandante, a través del Algoritmo de Recomendación de Nubelo (ARN).
Este algoritmo, además de recomendar ofertas ajustadas al perfil del profesional, evita que las compañías reciban candidaturas o currículos que no se correspondan al perfil del profesional buscado, así como aprende de la respuesta antes sus sugerencias. La iniciativa ya ha sido incorporada a su app móvil tanto para ofertas de empleo tradicional como proyectos freelance.
Francesc Font, CEO de Nubelo, ha manifestado que siempre tienen “presente que el algoritmo no proponga candidaturas no aptas para un trabajo. De igual modo, se ha diseñado el sistema para que ningún profesional se quede sin posibilidad de resultar recomendado ante una oportunidad que encaje con su perfil profesional”.
EN QUÉ CONSISTE EL ALGORITMO DE RECOMENDACIÓN DE NÚBELO
El ARN es un buscador de recomendaciones muy especial que toma en cuenta todo el conjunto de datos que describen una oferta, incluso interpreta semánticamente los textos libres de la descripción. En su esencia, el ARN genera el perfil ideal del candidato en base a 24 parámetros ajustables que le aportan la versatilidad necesaria para sacar todo el partido a la estructura de los datos que maneja. Ordena mediante un ranking decimal el millón de profesionales existente y los candidatos que se presenten a la oferta o proyecto, teniendo en cuenta su similitud con el ideal. Con ello, ya está en disposición de proponer a los mejores candidatos a la empresa y sólo las ofertas que se ajustan al candidato.
De estos 24 parámetros, 8 determinan la fuerza del “Perfect Matching” y los 16 restantes regulan el peso relativo de la reputación. Cada uno de los parámetros permite un ajuste fino de tal forma que los datos más significativos del matching o la reputación puedan ser considerados preferentes frente a aquellos datos que presenten mayor ruido o incertidumbre.
En relación a las variables de coincidencia se incluyen las habilidades técnicas, la ubicación y la semántica entre descripción de puesto de trabajo y el currículum. Para la reputación hay algunas compartidas entre trabajadores por cuenta ajena y profesionales freelance como son disponer de perfil social (linkedin, behance, github). Otras variables son específicas de profesionales autónomos como la valoración de clientes previos, la tasa de éxito entre ofertas presentadas y ganadas o ser guardado como profesional favorito por la empresa en el portal de Nubelo.
