关于人工智能招聘和职场的新调查报告现已发布立即下坡

如何搭建盲包程序

构建盲点录用程序,从从录用过程删除所有个人和人口信息开始包括姓名、种族、性别甚至教育背景使用结构化面试和技能评估评价候选人实现工具像Blendoor和Gapjumpers促进进程

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盲目录用消除所有个人和人口信息从录用过程,因此招聘管理员可以单凭能力评估候选人盲选成功启迪(想出“声音”),盲选旨在产生更多多样性员工少云 无意识偏差

某些行业有集团内招工名声灰白、雄性老化盲目录用可帮助公司录用人才和技能,而不只是文化相似性失明招工结果相对未测试1970年代波士顿交响乐团盲选过程消除性别多样性缺失盲选增加女性受雇率25%至46%的可能性随时间推移,这些盲招程序的效果变得清晰化:越来越多妇女应用程序提高BSO应用池的总体技能、才智和质量

启动盲点录用过程

立即向盲目招聘过渡可能是一项复杂任务,并可能混合结果.然则有盲雇用元素 可带入招聘过程开始减少雇用偏差尝试这些方法添加半盲方法

盲目性别、种族或人口信息

if you're looking蒙面性别类或种族,从履历中删除候选者名字后再送入招聘主管名称,特别是常与特定性别或种族关联的名称,可触发无意识偏差,从而同样伤害候选者或公司。选择混淆候选者名时,也考虑删除其他识别信息,如妇女学院或历史黑学院名

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不考虑大学小分队

可诱导判断某人的资格基于大学学位.但是,仅仅因为某人从顶层大学来 并不意味着他们最适合你的工作蒙住候选人履历教育部分后,你可以任由他们的体验自言自语最优配对策略 技能评估或分配列表回文经验只是对候选人实际能实现的快照

构建兼容并包雇用实践

创建安全公平工作场所从招聘开始正因如此,我们开发出解决方案 培养兼容并包性 支持多样性

构建兼容并包雇用实践

置之不理兴趣

招工适配而不是技能允许偏向渗透显示a纽约时报分析盲点录用 最常用理由 相似爱好 休闲活动 无关工作性能

兴趣和兴趣可创建孤立工作场所文化,雇员没有空间带新经验改善公司更重要的是,如果职场的爱好和兴趣同质并主要反映一定的人口结构,实现多样性将变得更加困难。隐蔽引用无关兴趣或经验

避免社交媒体

社会媒体剖面常能更完整地描述候选人的长相可以看到他们如何通过网络展示自己微博,LinkedIn脸书剖面图但这些剖面图可提供照片和其他信息,而你可能不需要知道。并避免在预筛选期间挖掘社交媒体简介

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使用结构化访问

面试几乎算不上盲目录用 实施结构化访谈过程可模仿某些客观盲委通过请求相同的预设问题同顺序所有候选人的评分和判断回答比非结构化面试少偏向和偏向性

工具和资源减少雇用偏差

伦室

Blendoor工作匹配应用混淆候选人名和相片,以便消除无意识偏向并便利技术公司多样性招聘

差分仿真器

Gapjumpers通过提供评估挑战来消除隐式招聘偏向,

文字类

Textio是一个基于网络工具,检查任务描述显示性别偏差Textio突出工作布局中问题语法并提出建议帮助你吸引各种合格候选人

性别编码工作ads

objective解码器是一个单服务网页应用系统,它允许你检查作业描述和广告语言性别偏差

项目隐式

项目隐含式心理学家在哈佛大学、弗吉尼亚大学和华盛顿大学的工作他们的评估称为隐式关联测试,试图识别并测量隐藏偏差

项目包含

项目内含由技术主管从黑市和兴趣向首席执行官提供建议和工具,提高多样性并创造更多包容性工作环境

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