CEO nền tảng tìm kiếm nhân tài bằng AI Findem: “Dữ liệu là cốt lõi trong quá trình tuyển dụng”
Bảo Ngọc
19/08/2022
Với tư cách là Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Findem, doanh nhân Hari Kolam chịu trách nhiệm thúc đẩy định hướng và tăng trưởng chiến lược của công ty, cũng như giám sát các hoạt động thường ngày của tổ chức…
Ông Hari trước đây là đồng sáng lập và CTO của Instart, tổ chức phát minh các giải pháp sáng tạo khả thi. Trong thời gian làm việc tại Instart, ông là đồng tác giả của hơn 50 bằng sáng chế. Sau đó, Hari cũng đã giữ vị trí kỹ sư cấp cao tại Aster Data, chuyên về công nghệ phần mềm.
Cuối cùng, Hari khởi nghiệp với Findem. Đây là nền tảng chiêu mộ tuyển dụng dựa trên công nghệ học máy. Findem cho biết nền tảng AI của công ty có thể phân tích hơn 100.000 nguồn công khai để tìm các ứng cử viên phù hợp với vị trí cần tuyển dụng, tìm kiếm các đối tượng dựa trên hơn 100 thuộc tính đa dạng bao gồm cả yếu tố chuyên môn và tính cách.
Hãy bắt đầu câu chuyện với Instart, ông có thấy rằng mở rộng quy mô là vấn đề lớn đối với hầu hết các doanh nghiệp?
Việc mở rộng không thể đến từ chỉ một mình cá nhân nào đó, mà cần sự hợp sức. Tôi và nhóm của mình đã đạt được một số thành tựu nhất định tại Instart, chúng tôi đã phát triển cực kỳ nhanh chóng, bao gồm cả việc mở rộng công ty ra thị trường quốc tế. Điều đó đặt ra một loạt thách thức lớn.
Chúng tôi cố gắng xây dựng một đội ngũ thực sự đa nhiệm và sẵn sàng làm việc xuyên biên giới. Chúng tôi phải cạnh tranh với các công ty khởi nghiệp khác để giành lấy nhân tài phục vụ cho việc mở rộng quy mô một cách vội vàng. Những lần tuyển dụng liên tiếp nhưng lại không mang lại hiệu quả cao khiến cả nhóm chùn bước và thất vọng.
Một vấn đề khác nảy sinh khi tôi cố gắng truyền đạt những kỳ vọng và yêu cầu của công ty với các nhân viên mới cho các nhà tuyển dụng. Quá trình này rất dễ xảy ra những nhầm lẫn. Đây là những thách thức gần như tất cả các doanh nhân đều từng gặp phải, nhưng tôi rất biết ơn vì chính những vấn đề đó đã khơi dậy ý tưởng và nuôi dưỡng ngọn lửa dẫn đến Findem.
Và đó là lí do Findem được thành lập?
Findem là kết quả rút ra từ những sai lầm mà tôi đã mắc phải trong quá trình tuyển dụng và mở rộng quy mô trước đó trong sự nghiệp của mình. Với bất kỳ doanh nhân nào, xây dựng đội ngũ gắn kết là yếu tố vô cùng quan trọng nhất trong sự thành công của doanh nghiệp. Quá trình này cũng cực kỳ khó khăn. Là một người có kiến thức nền tảng về kỹ thuật, tôi đã nảy ra ý tưởng khởi nghiệp để giải quyết câu chuyện nan giải: tìm kiếm những ứng cử viên phù hợp, những người có thể kết nối với văn hóa của công ty và có năng lực cần thiết để hoàn thành công việc khó khăn.
Tôi nhận ra rằng quá trình tuyển dụng thông qua yếu tố con người đầy rẫy những sai sót, thiên vị và không hiệu quả. Sử dụng AI và phân tích sâu, chúng tôi đã mang đến một cách tiếp cận mới cho quy trình này bằng cách cho phép các nhà lãnh đạo tìm kiếm ứng viên dựa trên các thuộc tính mong muốn thay vì theo từ khóa hoặc tiêu đề trên sơ yếu lý lịch. Các công ty bị thu hút bởi nền tảng tuyển dụng dựa trên dữ liệu vì nó hiệu quả hơn, ít tốn chi phí và dẫn đến chất lượng tốt hơn. Findem bắt đầu như một dự án “vì đam mê” và bây giờ chúng tôi đang phát triển mạnh.
Dữ liệu quan trọng như thế nào đối với việc tuyển dụng?
Dữ liệu là cực kỳ quan trọng khi đưa ra quyết định tuyển dụng. Điều quan trọng cần lưu ý là dữ liệu ở đây không chỉ đề cập đến giới tính và chủng tộc, mà còn bao gồm các yếu tố khác, chẳng hạn như tuổi tác, tôn giáo, khuyết tật và nghĩa vụ quân sự. Khi các công ty có dữ liệu đó, họ có thể bắt đầu vạch ra các mục tiêu cho nhân viên của mình và thực sự hướng tới một nền văn hóa công ty đa dạng và hòa nhập.
Khi nói đến việc xây dựng văn hóa công ty, nhà tuyển dụng phải giám sát quy trình tìm kiếm nhân tài để đảm bảo họ đang nuôi dưỡng văn hóa đa dạng ngay từ khi bắt đầu tìm kiếm ứng viên. Điều này là không thể nếu không có dữ liệu phù hợp.
Dữ liệu cũng là cốt lõi của phân tích dự đoán, được sử dụng để khai quật những tài năng có thể sẽ trở thành nhân tố xuất sắc trong công ty. Phân tích dự đoán sẽ cho những nhà tuyển dụng biết khả năng của ứng viên đó như thế nào trong một vai trò nhất định, rủi ro doanh thu của họ, liệu họ có thành công khi làm việc từ xa hay không và các thông tin khác. Điều này có thể giúp doanh nghiệp xác định chính xác những ứng viên có tiềm năng phát triển nhất.
Findem thu thập thông tin dữ liệu từ đâu?
Findem tổng hợp tất cả dữ liệu nhân sự có sẵn công khai, được xác minh và đối chiếu trên nhiều nguồn, nhằm mục đích ghi lại và tìm hiểu về các thuộc tính của ứng viên tiềm năng. Chúng tôi có một thư viện gồm hơn 1 triệu thuộc tính cho mỗi cá nhân. Chúng tôi hoàn toàn có thể làm phong phú thêm dữ liệu này và khám phá các thuộc tính mới khi khách hàng yêu cầu. Một số ví dụ về thông tin công khai mà Findem sử dụng bao gồm dữ liệu Điều tra dân số, dữ liệu thông tin danh mục sản phẩm, dữ liệu tài chính công ty, dữ liệu thị trường, dữ liệu bằng sáng chế và ấn phẩm, dữ liệu giáo dục, dữ liệu năng suất và kỹ năng.
Một khái niệm thú vị là cách Findem cho phép nhà tuyển dụng tìm kiếm nhân tài dựa trên các thuộc tính về chuyên môn cũng như tính cách. Quá trình này hoạt động như thế nào?
Findem cho phép các nhà tuyển dụng khám phá các thuộc tính của ứng viên theo một số cách. Một là bằng cách xem xét các công ty khác và những người họ đã thuê vào những thời điểm khác nhau. Ví dụ: nếu một công ty đang có kế hoạch nâng cao vòng Series B hoặc niêm yết cổ phiếu, công ty đó sẽ tìm cách học hỏi các công ty đã thành công tương tự để xem họ bố trí nhân sự như thế nào. Nền tảng của chúng tôi cho phép nhà tuyển dụng xem các thuộc tính của nhóm nhân tài cho quy mô tương tự và sử dụng chúng trong các buổi tuyển dụng của riêng họ.
Tương tự, doanh nghiệp khách hàng có thể sử dụng hệ thống thông tin nguồn nhân lực nội bộ (human resource information system - HRIS) để tìm ra những nhân viên hoạt động hiệu quả nhất và sau đó xác định các thuộc tính phổ biến từ họ và sử dụng để cung cấp nguồn cấp dữ liệu cho các cuộc tìm kiếm trong tương lai.
Dòng sự kiện:
Kiến trúc dữ liệu quốc giaSố hóa, khai thác kho tư liệu bằng AI, bảo đảm an ninh mạng và xác thực thông tin là những yêu cầu đặt ra đối với báo chí trong quá trình chuyển đổi số, đặc biệt với nguồn tư liệu nghiệp vụ được tích lũy qua nhiều năm của báo chí công an nhân dân…
Khi hạ tầng năng lượng ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu và công nghệ điều khiển, bảo vệ hệ thống công nghệ thông tin, công nghệ vận hành công nghiệp và nâng cao năng lực ứng phó sự cố trở thành yêu cầu quan trọng đối với an ninh năng lượng quốc gia…
Với AI, doanh nghiệp có thể cải thiện năng suất, tối ưu hóa quy trình, gia tăng lợi nhuận và duy trì khả năng cạnh tranh. Tác động này diễn ra ở mọi quy mô, từ các tập đoàn lớn đến doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME). Ngược lại, những doanh nghiệp chậm thích ứng với công nghệ có nguy cơ đánh mất lợi thế và tụt lại phía sau thị trường…
Cloud và AI đang thay đổi nhanh cách ngân hàng xây dựng sản phẩm, vận hành hệ thống và khai thác dữ liệu. Nhưng khi hạ tầng trở nên phân tán hơn, kết nối nhiều hơn và phụ thuộc vào nhiều bên hơn, bài toán bảo mật cũng thay đổi…
Để hỗ trợ doanh nghiệp xuất khẩu hiệu quả cần có sự phối hợp của cả một hệ sinh thái dịch vụ, từ kết nối thị trường, xây dựng thương hiệu, kể câu chuyện sản phẩm đến phát triển dữ liệu và chuyển đổi số…
Trong bối cảnh công nghệ thay đổi nhanh, thị trường nhiều biến động, cần kết nối những xu hướng đang định hình kinh tế toàn cầu với các quyết định thực tế của doanh nghiệp và nhà hoạch định chính sách...
Từ một khóa học chuyển đổi số, Vàng Thị Mơi bắt đầu xây dựng dịch vụ thiết kế và hỗ trợ kinh doanh trực tuyến cho các hộ kinh doanh. Với Mơi, ứng dụng công nghệ số không chỉ là sử dụng AI hay mạng xã hội, mà còn giúp người dân giải quyết những nhu cầu thiết thực trong cuộc sống…
Trí tuệ nhân tạo đang tái định hình môi trường kinh doanh toàn cầu. Thách thức lớn nhất của doanh nghiệp không đơn thuần là ứng dụng AI, mà là nhận diện đúng cơ hội, tái định hình phương thức quản trị, đổi mới mô hình vận hành và chuyển hóa tiềm năng công nghệ thành giá trị kinh doanh thực sự…
Ở mức cao nhất, hệ thống có thể tự động giải quyết thủ tục hành chính khi dữ liệu đủ để xác định người dân đáp ứng các điều kiện theo quy định. Khi đó, hệ thống chủ động xử lý và thông báo kết quả, người dân không phải tự khởi tạo và thực hiện từng bước thủ tục như trước…
Một trong những điểm nghẽn trong đào tạo nhân lực ngành bán dẫn là các trường đại học cùng phát triển nhiều lĩnh vực đào tạo, từ chương trình học đến hạ tầng, phòng thí nghiệm và đội ngũ giảng viên…