Bei der Einrichtung eines Einstellungsverfahrens in großem Maßstab ist es wichtig, sich darauf zu konzentrieren, erfahrene Ingenieure und Talente einzustellen, die das Gesamt-Know-how des Unternehmens verbessern oder fehlende Fähigkeiten ausgleichen können. Das wettbewerbsintensive Einstellungsumfeld macht es schwierig, qualifizierte Kandidaten zu finden, da es möglicherweise nur eine begrenzte Anzahl von Personen gibt, die die Kriterien erfüllen, da viele Unternehmen um denselben Talentpool konkurrieren. Es ist von entscheidender Bedeutung, die Einstellungspipeline wie eine Vertriebspipeline zu behandeln und ihre "Temperatur" kontinuierlich zu messen, um die Effizienz und den Erfolg der Einstellungsbemühungen sicherzustellen. Ohne ständige Überwachung kann es zu Zeitverschwendung und Ineffizienzen innerhalb des Rekrutierungsteams kommen. Der Erfolg bei der Einstellung von Mitarbeitern in großem Umfang hängt von der Fähigkeit des Teams ab, Schlüsselpositionen zeitnah zu besetzen und Engpässe im Einstellungsprozess zu identifizieren und zu beseitigen, um die Abläufe zu optimieren. Das Experimentieren mit verschiedenen Stellenbeschreibungen für dieselbe Funktion über verschiedene Kanäle kann dabei helfen, herauszufinden, welcher Ansatz mehr hochwertige Kandidaten in die Pipeline bringt. Dies erfordert jedoch einen zusätzlichen Aufwand für das Einstellungsteam, das möglicherweise bereits überlastet ist. Die Festlegung von Höchstfristen für die Kandidaten, die jede Phase des Einstellungsprozesses durchlaufen müssen, sowie die Verfolgung der Einstellungen pro Woche können dazu beitragen, ein gleichmäßiges Tempo beizubehalten und eine klarere Prognose für den künftigen Einstellungsbedarf zu erstellen. Um einen Geschäftsplan zu unterstützen und effektiv Einstellungen in großem Umfang vorzunehmen, ist es unerlässlich, ein gut definiertes System für die berufliche Entwicklung zu haben, um die Kandidaten während des Einstellungsprozesses zu bewerten. Dies ermöglicht eine objektivere Bewertung potenzieller Neueinstellungen und trägt dazu bei, dass die richtigen Personen an Bord geholt werden, um die Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen. Durch eine ausgewogene Verteilung der Einstellungsbemühungen und die Beibehaltung einer gleichmäßigen Anzahl von Einstellungen pro Woche kann das Team den Einstellungsprozess besser steuern und den künftigen Einstellungsbedarf planen. Letztlich können Unternehmen durch die kontinuierliche Messung und Verbesserung der Geschwindigkeit und Effizienz der Einstellungspipeline ihre Erfolgschancen beim Aufbau eines starken und talentierten Teams erhöhen.
Die Hauptaufgabe des Projekts "Aufbau einer datengesteuerten Einstellungsmaschine" besteht darin, einen datengesteuerten Einstellungsprozess zu etablieren, um erfahrene Ingenieure und Talente zu rekrutieren, das Gesamt-Know-how des Unternehmens zu verbessern und fehlende Fähigkeiten auszugleichen, um die Effizienz und den Erfolg der Einstellungsbemühungen zu gewährleisten.
Es besteht der Bedarf an einem Gründungsingenieur mit Erfahrung in Ethereum und intelligenten Verträgen für ein Startup-Unternehmen erörtert. Das Unternehmen sucht jemanden mit soliden Informatikgrundlagen und Problemlösungsfähigkeiten sowie Kenntnissen in Ethereum, intelligenten Verträgen, Solidity, Golang und anderen Programmiersprachen. Wenn jedoch ein Junior-Recruiter die Stelle ausschreibt, ist es für ihn eine Herausforderung, die spezifischen Anforderungen zu ermitteln und geeignete Kandidaten zu finden. Dies erfordert oft das Eingreifen eines Personalleiters oder eines erfahrenen Entwicklers, der die Stellenausschreibung vor verarbeitet und die notwendigen Details bereitstellt, damit der Junior-Recruiter die Lebenslaufdatenbank des Unternehmens effektiv durchsuchen kann. Um dieses Problem zu lösen, plant das Unternehmen die Einführung einer KI-basierten Einstellungsplattform, die eine semantische Suche nutzt. Die semantische Suche zielt darauf ab, die Suchgenauigkeit zu verbessern, indem sie die Absicht des Suchenden und die kontextuelle Bedeutung von Begriffen innerhalb des durchsuchbaren Datenraums versteht. In diesem Fall besteht das Ziel darin, die Absicht oder Bedeutung der Stellenausschreibung zu erfassen und sie mit relevanten Lebensläufen aus der Lebenslaufdatenbank des Unternehmens abzugleichen. Vor dem Abgleich der Stellenausschreibung mit den Lebensläufen muss das Unternehmen zunächst die kontextuelle Bedeutung aller Lebensläufe erfassen und sie in einem geeigneten Speicherformat für spätere Abfragen speichern. Um die kontextuelle Bedeutung der Lebensläufe zu extrahieren, plant das Unternehmen den Einsatz der HuggingFace Transformers-Bibliothek, die für ihre Fähigkeiten in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) bekannt ist. Die Bibliothek wird verwendet, um Einbettungsvektoren zu generieren, bei denen es sich um mehrdimensionale Float-Vektoren handelt, die die kontextuelle Bedeutung von Sätzen, Wörtern oder Absätzen darstellen. Diese Vektoren können Hunderte bis Tausende von Dimensionen umfassen und werden verwendet, um den Abgleich zwischen der Stellenanzeige und den Lebensläufen in der Datenbank zu erleichtern.
Technologien:
A Real Time & Hands-On course on Flink Hadoop tutorial with MapReduce, HDFS, Spark, Flink, Hive, HBase, MongoDB, Cassandra, Kafka. Umfangreiche Engineering Erfahrung inkl. DevOps (inkl. CI/CD, Automatisierung).
Die Hauptaufgabe dieses Projekts bei der AALS Software AG bestand darin, einen praxisnahen Echtzeit-Kurs zu Flink Hadoop anzubieten, der verschiedene Big-Data-Technologien und DevOps-Praktiken mit besonderem Schwerpunkt auf Automatisierung und CI/CD-Prozesse einbezieht.
Verantwortlichkeiten:
Technologien:
Hauptaufgabe des Projekts war die Analyse und Optimierung von Datenspeicherung, -verarbeitung und -streaming für verschiedene Anwendungsfälle sowie die Beratung zu geeigneten Datenbanken und damit die Steigerung der Effizienz. Dies wurde mit Hilfe von IoT-Streaming und Azure Data Factory für Auswertungen erreicht.
Verantwortlichkeiten:
Technologien:
Es git drei Ziele:
Die Hauptaufgabe des Projekts "Custom ChatGPT With Custom Knowledge Base" bei AALS Software AG ist es, einen fortschrittlichen Chatbot zu entwickeln, der in der Lage ist, Wissen aus seinen eigenen Dokumentenquellen abzuleiten, menschliche Sprache mit GPT-3 zu interpretieren und Fragen zu hochgeladenen Dokumenten zu beantworten.
Aufgaben und Verantwortlichkeiten:
Technologien für dieses Projekt:
Weitere Projekte und Aufgaben umfassen:
Die Hauptaufgabe des Projekts besteht darin, die Verarbeitung natürlicher Sprache zu nutzen, um einen Chatbot zu entwickeln, der veröffentlichte Textdokumente kategorisiert und sie durch einen Dialog zugänglich macht, um die Datenverarbeitung und die Business Intelligence zu verbessern.
Aufgaben und Technologien in diesem Kontext:
Weitere Details:
Verantwortlichkeiten:
Technologien:
Die Hauptaufgabe des Projekts "Öffentliche Verwaltung Schuladministration" war die Entwicklung eines Schulverwaltungssystems unter Verwendung von Delphi und Microfocus-Cobol, Hana (früher SybaseDB ASE).
Verantwortlichkeiten:
Technologien:
Die Hauptaufgabe des Projekts war die Entwicklung einer kommunalen Verwaltungssoftware unter Verwendung von Microfocus-Cobol SybaseDB ASE und SUSE Linux sowie die schrittweise Migration von Lösungen von einem Mainframe zu Azure, wobei die Interoperabilität von Anwendungen und Datenbanken zwischen dem Mainframe und Azure sichergestellt werden sollte.
Verantwortlichkeiten:
Technologien:
Engagierte und erfolgsorientierte Führungspersönlichkeit mit Durchsetzungsstärke und sehr guten analytischen Fähigkeiten.
Discover other experts with similar qualifications and experience