Descrizione del progetto
Cercare lavoro nell’era digitale
Nell’era digitale il networking è ancora una questione di potenziamento dei collegamenti professionali per massimizzare le opportunità. Tuttavia, i progressi tecnologici hanno cambiato il modo in cui le persone si candidano per i posti di lavoro e il modo in cui le aziende cercano candidati qualificati. Il progetto AIRE, finanziato dall’UE, sta sviluppando un nuovo meccanismo di incontro tra domanda e offerta di lavoro attraverso metodologie computazionali innovative per elaborare, migliorare e diffondere modelli di occupabilità. Il progetto utilizza l’intelligenza artificiale (IA) e l’apprendimento automatico per abbinare i candidati ai ruoli in modo accurato e senza pregiudizi, identificare le carenze di competenze dei candidati e consentire ai dipendenti di far sì che le loro competenze restino pertinenti in un mercato del lavoro in continua evoluzione. L’obiettivo è quello di migliorare la qualità delle assunzioni e standardizzare la corrispondenza tra l’esperienza dei candidati, le loro competenze e i requisiti del lavoro.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programma(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) H2020-INNOSUP-2018-2020
Vedi altri progetti per questo bandoBando secondario
H2020-INNOSUP-2019-02
Meccanismo di finanziamento
CSA - Coordination and support actionCoordinatore
14 DUBLIN
Irlanda
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.