Stellensuchende im Technologiebereich werden durch KI-Vorurteile blockiert, wenn
Eine KI-Voreingenommenheit bei der Personalbeschaffung entsteht, wenn Systeme und Tools, die zur Prüfung und Auswahl von Kandidaten eingesetzt werden, unbeabsichtigt bestehende Vorurteile aufrechterhalten oder sogar verstärken.
Diese Verzerrungen sind oft auf die Daten zurückzuführen, mit denen diese Systeme trainiert werden. Diese können gesellschaftliche Vorurteile oder historische Einstellungsmuster widerspiegeln, die bestimmte Bevölkerungsgruppen gegenüber anderen bevorzugen.
Manchmal ist die Voreingenommenheit der KI auf das Design selbst zurückzuführen und spiegelt unbewusste Vorurteile der Entwickler wider, während Rückkopplungsschleifen dazu führen, dass ein System, das konsequent Kandidaten mit ähnlichem Hintergrund auswählt, dies auch weiterhin tut, sofern es nicht korrigiert wird.
Eine eingebaute Voreingenommenheit kann sich auf Ihre
Durch die Zuweisung fiktiver, aber „demografisch unterschiedlicher“ Namen zu gleichwertigen Lebensläufen sollte ChatGPT 3.5 die Bewerber anhand einer echten Stellenbeschreibung für die Position eines Finanzanalysten bei einem echten Unternehmen bewerten.
Namen, die eindeutig auf schwarze Amerikaner verweisen, hatten eine geringere Wahrscheinlichkeit, als bester Bewerber aufgeführt zu werden; Namen, die mit asiatischen Frauen und weißen Männern in Verbindung stehen, schnitten im Allgemeinen besser ab.
Angesichts der schwindelerregenden Geschwindigkeit, mit der sich KI-Technologien entwickeln, behaupten manche, dieses Experiment sei überholt. Leider ist das nicht der Fall.
Obwohl ChatGPT-4o jetzt eingeführt wird und OpenAI behauptet, es mit externen Spezialisten getestet zu haben, heißt es auch, dass es weiterhin auf Bedenken wie Voreingenommenheit, Fairness und Desinformation eingehen wird, wenn diese ans Licht kommen. Das heißt, Voreingenommenheit besteht immer noch.
Für Arbeitssuchende zeigt ein wenig Recherche zum Engagement eines Unternehmens für DE&I, ob das Unternehmen wahrscheinlich daran interessiert ist, seine KI-Tools von Voreingenommenheit zu befreien.
Angesichts der Möglichkeit, Tausende von Lebensläufen in Sekundenschnelle zu scannen, ist es unwahrscheinlich, dass Unternehmen wieder zur manuellen Überprüfung von Lebensläufen zurückkehren werden. Viele Organisationen fügen jedoch eine Ebene menschlicher Aufsicht in die Screening-Prozesse ein, um voreingenommenen KI-Ergebnissen vorzubeugen. Natürlich sind auch Menschen voreingenommen, daher ist keine Methode narrensicher.
Andere Personalteams verwenden ATS, die die Namen und Bildungsabschlüsse der Bewerber verbergen.
Überprüfen Sie auch, ob Ihr Wunschunternehmen Wert auf ein bestimmtes Bildungsniveau legt. In diesem Fall besteht ein höheres Risiko einer Voreingenommenheit seitens der KI.
Natürlich sind berufliche Qualifikationen in bestimmten Branchen wie der Medizin und dem Gesundheitswesen sehr wichtig, doch in anderen, wie etwa der Softwareentwicklung, können Unternehmen einen eher kompetenzbasierten Einstellungsansatz verfolgen.
Ingenieure und Entwickler sind häufig STARs (Skilled Through Alternative Routes – auf alternativen Wegen erworbene Qualifikationen). Achten Sie in Stellenanzeigen also eher auf erfahrungsbasierte Anforderungen als auf Mindestausbildungsanforderungen.
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Um berücksichtigt zu werden, benötigen Sie mindestens zwei Jahre Erfahrung unter anderem mit Docker, Kubernetes, Jenkins, Ansible, Python und BASH.
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Für diese Rolle sind vier Jahre Erfahrung in DevOps und/oder Zuverlässigkeitstechnik erforderlich. Sie haben Anspruch auf Krankenversicherung, Aktienprämien, Lebensversicherung, Invaliditätsleistungen, Elternzeit, Wellnessleistungen und bezahlten Urlaub.
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Während der Hauptfokus auf AWS liegt, können auch andere Cloud-Plattformen erforderlich sein. Daher ist es wichtig, Engagement für die berufliche Weiterentwicklung in der Cloud-Technologie zu zeigen. Nach und nach werden keine Bildungsanforderungen aufgeführt, sondern eine Liste der gewünschten Erfahrungen und Fähigkeiten.
Von Amanda Kavanagh