Las funcionalidades How You Match (HYM) y CV Parsing en InfoJobs
En InfoJobs tenemos el reto de ayudar a comprender la compatibilidad entre un currículum (CV) y una oferta de trabajo. Nuestro objetivo es doble: por un lado, ayudar a las personas que buscan empleo a encontrar oportunidades adecuadas para ellos, aumentando así sus posibilidades de éxito; por otro lado, facilitar que las empresas revisen de manera más eficiente las inscripciones a sus ofertas.
Este proceso lo llamamos "How You Match" (HYM). Se basa en una serie de criterios clave para determinar si un candidato cumple los requisitos de una oferta: años de experiencia, ubicación, nivel educativo, sector laboral, dominio de idiomas y habilidades específicas.
Dada la importancia y complejidad de este análisis, desde el inicio buscamos que fuera una herramienta transparente y explicativa. Así, los usuarios pueden comprender su nivel de compatibilidad y, si es necesario, actualizar su CV en InfoJobs para que muestre mejor sus cualificaciones.
Las empresas, por su parte, pueden ver las inscripciones incluyendo la compatibilidad del candidato según los requisitos de su oferta y agilizar su revisión.
¿Cómo se usan los datos?
La información utilizada en "How You Match" es completamente accesible y editable en el CV de InfoJobs. Todos los datos empleados están directamente relacionados con la información sobre tu perfil y la experiencia detallada en el CV.
En el caso de las ofertas de empleo, se sigue el mismo principio: todos los datos relevantes son aquellos vinculados directamente con la oferta.
Cálculo del HYM
Para entender la compatibilidad entre candidato/a y oferta, utilizamos los siguientes ingredientes (ordenados de más a menos peso para el cálculo):
- Experiencia (en años): el CV contiene experiencia en el puesto solicitado.
- Provincia: coincidencia entre la ubicación del/la candidato/a y la oferta.
- Nivel de estudios: coincidencia entre los estudios del/la candidato/a y los requeridos.
- Sector: relación entre el sector laboral del/la candidato/a y el de la oferta.
- Idiomas: dominio de idiomas del/a candidato/a en comparación con los solicitados.
- Conocimientos: habilidades específicas del/a candidato/a y su relevancia para el puesto. Es lo que tiene menos peso.
- Salario: solo se muestra y calcula para el/la candidato/a, nunca se enseña a la empresa.
El modelo predictivo
Utilizamos un modelo predictivo avanzado para clasificar las experiencias laborales en el CV y su coincidencia con las ofertas. Este modelo se basa en un modelo de lenguaje pre-entrenado (RoBERTa), que ha sido re-entrenado (fine tunning) para que incorpore conocimiento sobre el contexto de nuestra plataforma, y que a su vez ha sido adaptado para que lleve a cabo la tarea de clasificación. Se somete a evaluaciones rigurosas antes de su implementación para asegurar su precisión y exactitud, rigurosidad y eficacia. Además, el candidato tiene la posibilidad en todo momento de editar su información para ajustar su compatibilidad.
Nos enfocamos también en la sostenibilidad, la equidad, la transparencia y la seguridad en el desarrollo de nuestros modelos, alineándonos así con todos los principios que componen el desarrollo responsable de IA. Es importante destacar que, a pesar de la sofisticación de nuestro modelo, las decisiones finales no se toman de manera automatizada, manteniendo así la responsabilidad en la empresa/departamento de Recursos Humanos.
Buenas prácticas
- Recomendamos que los CV de InfoJobs estén actualizados, completos, sean fáciles de entender e incluyan los datos correctos.
- En general, tanto para candidatos/as como para empresas, recomendamos: corrección, claridad en lo que se busca o en la experiencia, evitar posiciones múltiples y escoger el nombre que más aplica (e.g. “Contable / Administrador”).
- Además, haciendo uso de la función de autocompletar (desplegable con sugerencias de títulos) en el título de la experiencia o skill, podemos asegurar que la normalización es correcta porque evitamos usar el modelo para clasificarla.
- Si en cualquier momento hay dudas o se considera que el HYM no se está calculando bien, se puede contactar con el Consultor Comercial (en el caso de las empresas) o con Atención al Usuario (en el caso de candidatos/as) que darán soporte y las todas las recomendaciones necesarias.
La funcionalidad "CV Parsing" en InfoJobs
En InfoJobs siempre hemos ayudado a los/as candidatos/as a rellenar su CV y a mantenerlo actualizado. Queremos que este proceso sea lo más ágil posible, y para ello, ahora utilizamos un sistema que incorpora Machine Learning para extraer de forma automatizada y rápida la información de los CVs en PDF para sugerirla y pre-completarla en el perfil de InfoJobs. ¡Más fácil que nunca!
Estas sugerencias corresponden a:
- Experiencias: título de la experiencia, empresa, fechas inicio y fin, y descripción.
- Estudios:especialidad, centro del estudio, y fecha inicio y fin.
- Idiomas:se limita al nombre del idioma listado en el CV.
¿Cómo se usan los datos?
Utilizamos los CVs en PDF, DOC y DOCX que suben los/as candidatos/as. Es en estos documentos donde se encuentra normalmente toda la información relacionada con los campos necesarios a completar en InfoJobs. El CV se utiliza únicamente para detectar aquella información que el candidato/a puede añadir en su perfil de InfoJobs.
Nuestro modelo predictivo:
Utilizamos un modelo predictivo avanzado para detectar todas las partes que forman un CV en PDF, DOC o DOCx. Este modelo se basa en un modelo de lenguaje pre-entrenado (BERT), que ha sido re-entrenado (fine tuning) para que incorpore conocimiento sobre el contexto de nuestra plataforma, y que a su vez ha sido adaptado para que lleve a cabo la tarea de detección del CV. Lo hemos probado rigurosamente antes para asegurar su precisión y exactitud, y se evalúan también las sugerencias y aceptación una vez hecho.
¿Cómo funciona?
El modelo predictivo detecta los distintos campos de información (experiencias, estudios, idiomas) que se pueden sugerir para que el/la candidato/a añada a su perfil, se usan unas reglas para asegurar que las sugerencias sean de calidad y relevantes. Por ejemplo, se comparan las experiencias obtenidas con las que ya aparecen en el perfil de InfoJobs para que no se sugieran experiencias que ya aparecen.
Las sugerencias para añadir información en el perfil, basadas en la información extraída del CV en PDF, tienen la forma “¿Has añadido…?”. Desde ese campo, el/la candidato/a puede elegir “añadir” la información con parte de esta ya pre-completada, no hacer nada, o eliminar la sugerencia a través de la cruz que aparece arriba en la derecha.
Si clica en “añadir” esa información, aquellos campos que no se han podido autocompletar aparecen remarcados para que el/la candidato/a pueda editarlos y/o corregirlos. Igualmente, siempre se puede incluir manualmente cualquier otra experiencia o información o corregir cualquier dato.
En cualquier momento, la información contenida en el perfil de InfoJobs se puede modificar, completar o eliminar, independientemente de que esta haya sido extraída de un CV en formato PDF o se haya introducido de forma manual.
Buenas prácticas:
- Subir un formato correcto de CV (PDF, DOC o DOCX), y que este no tenga más de 2 páginas.
- Estructuras y formatos sencillos, sin imágenes o iconos ayudan a la lectura del CV.