招聘平台Jobable以數據科學推出配對評分

求職網站近年愈開愈多，網上求職愈來愈方便，不過再方便亦不及把一份履歷表轉化為分數顯示，讓系統配對求職者與僱主。成立於香港的 Jobable招聘網站便實現這個做法，他們對每個以電子方式提交的履歷表中的數百個數據點加以自動分析，從而計算出與平台上刊登的職位空缺配對的評分，最後能即時顯示予求職者和僱主以作參考。

Jobable行政總裁Richard Hanson表示：「我們希望Jobable評分能成為求職者和僱主的一個『精準預測』。我們的目標是為所有參與招聘過程的人士節省時間。憑藉Jobable評分，求職者會被引導至他們最大機會被挑選入圍和獲得面試機會的空缺職位。與此同時，人力資源經理和招聘者能快速識別最適合他們空缺職位的人才。」

自動配對合適工作

求職者的履歷表一經被評分，Jobable便會利用求職者所提供的資料自動為求職者搜尋並推薦最適合他們的工作。在推薦工作的過程中，求職者亦可能收到一些從未考慮過的工作建議，這歸因於Jobable的演算法可辨識出求職者與不同工種的要求是否相符。因此，Jobable能協助求職者集中搜尋相關的職位之餘，同時考慮一些新的機會。另一方面，憑藉評分，僱主也能從網站中受惠於更優質和更相關的應徵者。

當然，Jobable的網站並不只有單純的評分，未來透過在Jobable上遞交履歷表，求職者將獲得反饋訊息，例如求職者可獲知評分不及其他申請同一職位求職者的背後原因，從而讓他們意識到提高自己的技能和改善工作履歷。

亞洲最大履歷表分析實驗

Jobable團隊花了一年的時間鑽研Jobable評分，在演算法開發過程中分析了超過10萬個職位敘述內容和申請人的資料，Hanson表示，這是亞洲有史以來最大的履歷表分析實驗。在開發階段中，超過50名招聘者對不同職位申請的相關性作出評分。Jobable的數據科學家博士和工程師團隊再參考這些結果和網站內其他的數據以創造出此評分標準。

Jobable 產品總監Luke Byrne表示：「評分機制遠遠超出了只適用於簡單工作的簡單關鍵字匹配技術。假設你想聘請一位數據庫管理員，你需要知道Oracle和PostgreSQL是關聯式數據庫，而MongoDB不是。同樣地，當招聘維修技師的時候，你需要知道一個C級電業工程認證能自動合符A級的工作，但相反則不能。我們的演算法具有學習能力，並利用這些知識來評估你的工作經驗與空缺職位的相關性。」

Jobable團隊計劃把業務擴展到其他亞洲國家，其目標是把Jobable評分發展成為任何聚焦亞洲人才庫行業初步評估的參考標準，而且為更多企業和求職者改善招聘流程，他們未來其中一個方案是讓客戶通過一個公共的應用程式界面（API）來使用平台和匹配評分。