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10/03/2016 ¿Cómo sabe Netflix qué película recomendarnos, Amazon qué producto sugerirnos o Airbnb qué apartamento proponernos? Se trata de ofrecer aquello que más se ajusta a cada usuario en base a unos parámetros coincidentes. En este sentido, Nubelo, compañía de talento y empleo digital, ha desarrollado el Algoritmo de Recomendación de Nubelo (ARN), capaz de proponer a un candidato aquellas ofertas que realmente se ajustan a su perfil profesional.

Este algoritmo contribuye a que el usuario recibe ofertas que más se ajusten a su perfil y, de la misma manera, evita que una compañía reciba cientos de propuestas o currículums que no correspondan al perfil del profesional buscado. Además, aprende de la respuesta ante sus sugerencias.

Esta iniciativa ya ha sido incorporada a su app móvil tanto para ofertas de empleo tradicional como proyectos freelance. El algoritmo contribuye a establecer relación entre las ofertas publicadas y los mejores candidatos. Así pues, en palabras del CEO de Nubelo, Francesc Font, “se ha diseñado el sistema para que ningún profesional se quede sin posibilidad de resultar recomendado ante una oportunidad que encaje con su perfil profesional”.

Metodología Algoritmo de Recomendación de Nubelo

El ARN es un buscador de recomendaciones que toma en cuenta todo el conjunto de datos que describen una oferta, incluso interpreta semánticamente los textos libres de la descripción. En su esencia, el ARN genera el perfil ideal del candidato en base a 24 parámetros ajustables que le aportan la versatilidad necesaria para sacar todo el partido a la estructura de los datos que maneja. Ordena mediante un ranking decimal el millón de profesionales existente y los candidatos que se presenten a la oferta o proyecto, teniendo en cuenta su similitud con el ideal. Con ello, ya está en disposición de proponer a los mejores candidatos a la empresa y sólo las ofertas que se ajustan al candidato.

De estos 24 parámetros, 8 determinan la fuerza del “Perfect Matching” y los 16 restantes regulan el peso relativo de la reputación. Cada uno de los parámetros permite un ajuste fino de tal forma que los datos más significativos del matching o la reputación puedan ser considerados preferentes frente a aquellos datos que presenten mayor ruido o incertidumbre.

En relación a las variables de coincidencia se incluyen las habilidades técnicas, la ubicación y la semántica entre descripción de puesto de trabajo y el currículum.

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