Conseils de rédaction de curriculum vitae pour vous aider à dépasser les gardiens de l’IA

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C’était inévitable: lorsque les entreprises ont simplifié la candidature à un emploi en ligne, les candidatures ont afflué. Pour parcourir cette marée croissante de CV, les services des ressources humaines se tournent de plus en plus vers les systèmes d’intelligence artificielle pour éliminer les candidats jugés bons. convient. Ainsi, même si la candidature peut être aussi simple qu’un clic de souris, ce CV est beaucoup plus susceptible d’être éliminé dans l’oubli que de se retrouver devant un recruteur.

Pour éviter de se faire prendre par le tamis de CV, les chercheurs d’emploi doivent comprendre les nouveaux systèmes, qui se sont répandus dans plus d’industries et de postes.

Les outils de recrutement dits prédictifs évaluent les curriculum vitae en trouvant des mots-clés liés à des catégories telles que les compétences, l’expérience et l’éducation, et en les pondérant en fonction des exigences du poste et de tout autre facteur spécifié par l’entreprise de recrutement. Le système peut pondérer plus positivement les candidats qui ont travaillé dans certaines entreprises. Cela peut déduire l’âge d’une compétence à partir de l’endroit où elle apparaît dans un historique de travail.

L’intelligence artificielle est utilisée pour comprendre ce que les gens veulent dire – par exemple, si Carleton est le nom d’une personne, une alma mater ou une entreprise pour laquelle le candidat a travaillé.

Les systèmes logiciels peuvent être moins biaisés que les contrôleurs humains car ils peuvent être programmés pour ignorer des caractéristiques telles que l’âge, le sexe, la race et d’autres catégories protégées.

Pour réussir le filtrage automatisé, vous devrez peut-être adapter votre curriculum vitae, et pas seulement la lettre de présentation, à chaque emploi pour lequel vous postulez. Greg Moran, directeur général d’OutMatch, un système qui filtre plus de 10 millions de candidats par an pour des entreprises telles que Pepsi, Toyota et Walmart, a confirmé que les actions suivantes aideraient les candidats à éviter un rejet automatisé.

Incluez dans votre curriculum vitae les mêmes mots-clés, ou des mots-clés similaires, que l’offre d’emploi utilise pour les connaissances, les compétences, l’expérience et les tâches impliquées. Utilisez les mots-clés les plus pertinents dans votre offre d’emploi la plus récente. Si vous mentionnez l’analyse de données dans un emploi il y a 10 ans, mais pas dans des travaux plus récents, l’algorithme peut lui donner moins de poids.

Des mots comme «important», «fort» et «maîtrise» dans une description de poste peuvent être des indices que ces compétences seront fortement pondérées, elles devraient donc être soulignées dans votre curriculum vitae et incluses dans vos descriptions de votre expérience plus actuelle.

Quantifiez dans la mesure du possible. «Gérer une équipe de cinq personnes qui a augmenté les ventes de 40% en deux ans» fonctionne mieux que «Gérer une équipe qui a considérablement augmenté les ventes.»

Assurez-vous que le système peut «lire» votre curriculum vitae. Dans certains systèmes, le format de fichier PDF peut faire apparaître votre CV sous la forme d’une seule image, Microsoft Word peut donc être un meilleur choix. Un formatage sophistiqué comme des colonnes ou des images ajoutées peut être moins lisible si le système numérise de gauche à droite. N’essayez pas de tromper le logiciel avec des mots-clés en texte blanc – les créateurs y ont déjà pensé.

Mentionnez toutes vos compétences. Le système peut rechercher une expérience spécifique avec, par exemple, le langage de programmation R ou Tableau, alors ne les regroupez pas comme «expérimentés en analyse de données».

Si vous faites partie d’un groupe sous-représenté, utilisez des termes qui permettront au système de vous identifier auprès des entreprises qui tentent de diversifier leur main-d’œuvre.

L’intelligence artificielle utilisée par les systèmes de recrutement peut générer des conséquences néfastes involontaires, a déclaré Hong Qu, chercheur spécialisé en race et technologie à Stanford. Il est un créateur de AI Blindspot, un ensemble de pratiques qui aident les équipes de développement de logiciels à reconnaître les préjugés inconscients et les inégalités structurelles qui pourraient affecter la prise de décision de leur logiciel.

«Les systèmes peuvent toujours avoir leurs propres formes de biais et peuvent éliminer les candidats qualifiés», a déclaré M. Qu.

Une entreprise peut donner la priorité aux curriculum vitae des candidats ingénieurs en logiciel qui sont allés dans les mêmes universités que les ingénieurs expérimentés de l’industrie. Les candidats des collèges féminins ou historiquement noirs peuvent être plus susceptibles d’être rejetés, par exemple, si les échelons supérieurs des ingénieurs dans une industrie sont principalement des hommes blancs.

«Obtenir le bon système ne se résume pas au débogage du code et à la déformation des données de formation, car le logiciel est basé sur des décisions fondées sur des valeurs avec un bagage historique», a déclaré M. Qu.

Les biais engendrés par le système peuvent aller au-delà du dépistage. Par exemple, les recruteurs peuvent être soumis à un «biais d’automatisation», ce qui donne plus de poids à une analyse parce qu’elle provient d’un système informatique. Le regroupement des candidats qui ont tous réussi la sélection pour leur prochain niveau d’évaluation, plutôt que de les classer en fonction des scores accordés par le logiciel, peut aider à atténuer cet effet.

Des audits fréquents sont nécessaires pour comprendre qui le système sélectionne les entrées et les sorties. Il doit également être conçu avec transparence, afin que les humains puissent comprendre pourquoi une décision individuelle a été prise. Un système opaque rend difficile la découverte des problèmes, a déclaré M. Qu.

Alors que les systèmes sont de plus en plus répandus, ils n’en sont qu’à leurs débuts, et les critiques disent qu’il y a peu d’incitations du marché ou de réglementation gouvernementale exigeant la transparence. En fait, l’auto-examen peut mettre au jour des problèmes susceptibles de nuire à la réputation d’une entreprise.

De plus en plus, le dépôt de CV en un clic n’est que la première étape. On demande à davantage de candidats de passer des évaluations de compétences et de personnalité et d’enregistrer les réponses aux questions d’entrevue. M. Moran d’OutMatch a déclaré que les tâches supplémentaires visaient à donner une image plus complète aux responsables du recrutement et à permettre aux candidats de «raconter leur histoire».

Pourtant, la plupart des candidats à qui l’on demande de soumettre des informations supplémentaires n’auront pas la chance de raconter cette histoire à un humain. Bien que les pourcentages varient, M. Moran a estimé qu’un système pourrait généralement considérer que 80% des candidats qui ont soumis un curriculum vitae pour un emploi professionnel de niveau débutant possèdent les compétences et les compétences de base pour réussir dans le poste, ce qui les a amenés à en remplir un. ou plusieurs tests. La plupart des candidats seront alors invités à enregistrer une interview vidéo.

Les informations du CV, des tests et une transcription de l’entretien seront revues par un logiciel d’intelligence artificielle. Environ 20% de ces candidats parleront ensuite à un recruteur.

Demander à plus de demandeurs d’emploi de faire des entretiens permet à plus de candidats de démontrer leur aptitude, a déclaré Michele Olivier, coach de carrière à Austin, au Texas, mais “cela signifie également qu’un engagement plus important en temps est requis à un stade plus précoce pour plus de rôles.”

Auparavant, les candidats qui atteignaient l’étape de l’entrevue pouvaient avoir une chance sur 10 d’obtenir le poste, a-t-elle déclaré. Maintenant, «avec les nouveaux outils, vous pouvez avoir le même besoin de temps» pour une chance beaucoup plus mince.

«Les employeurs ne font pas un bon travail en étant conscients de ce qu’ils attendent des candidats», a déclaré Mme Olivier.

Karin Borchert, directrice générale de la société de logiciels de recrutement Modern Hire, prédit que les CV deviendront moins importants pour les emplois professionnels débutants. Les entreprises peuvent évaluer les qualités qu’elles recherchent, telles que la ténacité ou les compétences en résolution de problèmes, grâce à des évaluations, puis incorporer des commentaires sur les nouvelles recrues pour améliorer ces évaluations, a-t-elle déclaré.

M. Moran a averti les candidats de ne pas se fier uniquement aux nouveaux systèmes pour trouver un emploi. Il conseille aux demandeurs d’emploi de s’assurer que leur profil LinkedIn est à jour et inclut les recommandations des managers et des collègues. Twitter ou d’autres comptes de médias sociaux publics devraient inclure des «miettes de pain numériques» d’informations mettant en évidence les compétences, l’expérience et les intérêts.

Les candidats devraient également rechercher des personnes au sein de leurs entreprises cibles qui peuvent les recommander pour le poste, a déclaré M. Moran, car ces références peuvent considérablement augmenter les chances d’être embauché.

«Plus les choses deviennent techniques, plus vous pouvez être remarqué en allant à la vieille école», a-t-il déclaré.

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