Projektbeschreibung
Arbeitssuche im digitalen Zeitalter
Bei der Vernetzung im digitalen Zeitalter geht es immer noch darum, die Karrieremöglichkeiten zu fördern und die eigenen Chancen im Arbeitsmarkt zu erhöhen. Der technologische Fortschritt hat jedoch die Art und Weise verändert, auf die sich Kandidatinnen und Kandidaten für eine Stelle bewerben und wie Unternehmen nach qualifiziertem Personal suchen. Im EU-finanzierten Projekt AIRE wird ein neuer Stellen-Treffermechanismus durch innovative Berechnungsmethoden zur Verarbeitung, Verbesserung und Verbreitung von Beschäftigungsfähigkeitsmustern entwickelt. Dabei wird künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen genutzt, um Kandidatinnen und Kandidaten passend und unvoreingenommen mit Stellenangeboten abzugleichen, Qualifikationslücken bei ihnen zu erkennen und es dem Personal zu ermöglichen, die eigenen Fähigkeiten in einem sich ständig weiterentwickelnden Arbeitsmarkt relevant zu halten. Damit soll die Qualität der Einstellungen verbessert und das Abgleichen der Übereinstimmung zwischen Erfahrung, Wissen und Stellenanforderungen der Kandidatinnen und Kandidaten standardisiert werden.
Ziel
The digital age has permeated our daily lives. The data we consume and create results in analytic processes informing how we work, eat, play, live. Companies need to understand, analyse and develop their Human Capital to remain competitive and future proofed.
Present technology is not serving the market effectively. CVs have long outstayed their use for employers and overburden HR systems. EU citizens need to be able to assess their skills versus a changing job market to keep pace; putting them in the best position to successfully be hired.
Our innovative approach to solving the bottleneck between jobseekers and job vacancies sets us apart. Our disruptive platform, AIRE, uses AI & Machine Learning to accurately and without bias, match candidates to roles, identify skills gaps for candidates and enable employees to keep their skills relevant in an ever-evolving job market.
Our vision will create a scalable solution to empower EU citizens to maximise their career potential. In line with our growth strategy, Allsorter is looking to employ an innovation associate to help us achieve the above goal. The post will be influenced from the domains of textual mining, machine learning and crowdsourcing. This field is novel precisely because it attempts to combine a longstanding promise of AI to improve the quality of hiring, which ability is focused around the use of data to standardize the matching between candidates’ experience, knowledge skills and the job requirements. This improvement in the job matching mechanism will utilize innovative computational methodologies for processing, improving, and disseminating employability patterns.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- SozialwissenschaftenWirtschaftswissenschaftenBusiness und ManagementErwerbstätigkeit
- NaturwissenschaftenInformatik und Informationswissenschaftenkünstliche Intelligenzmaschinelles Lernen
- NaturwissenschaftenInformatik und Informationswissenschaftenkünstliche IntelligenzComputational Intelligence
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Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) H2020-INNOSUP-2018-2020
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenUnterauftrag
H2020-INNOSUP-2019-02
Finanzierungsplan
CSA -Koordinator
14 DUBLIN
Irland
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).