Để tìm ra nhân tài, các tập đoàn lớn trên thế giới đang dùng bài kiểm tra này
Koru sử dụng công nghệ máy học và phân tích dự báo để dự đoán mức độ phù hợp của ứng viên với công ty tuyển dụng.
Các công ty tên tuổi như Deutsche Bank, Airbnb và Reebok đang tìm đến một startup tên là Koru ở Seattle, Mỹ để giúp họ tuyển dụng sinh viên mới tốt nghiệp. Được thành lập vào năm 2013, Koru sử dụng công nghệ máy học và phân tích dự báo để dự đoán mức độ phù hợp của ứng viên với công ty tuyển dụng.
Ứng viên được yêu cầu làm một bài kiểm tra trực tuyến dài 20 phút, đo lường 7 đặc điểm tính cách: Lòng quyết tâm, sự cẩn thận, tầm ảnh hưởng, khả năng làm việc nhóm, trí tò mò, tính sở hữu và cách ứng xử. Bài kiểm tra này được đặt tên là “Koru 7”. Kết quả của ứng viên sau đó sẽ được đối chiếu với hồ sơ của công ty để xem họ có phù hợp hay không.
Nhà đồng sáng lập kiêm CEO của Koru, Kristen Hamilton cho biết: “Dịch vụ của chúng tôi đã giúp các công ty giải quyết được nhiều vấn đề. Họ cảm thấy khó khăn khi tuyển những ứng viên có kinh nghiệm giống nhau”.
“Khi một công ty có số người ứng tuyển lớn, họ thường sàng lọc ứng viên dựa trên hai tiêu chí: tên tuổi của đại học ứng viên tốt nghiệp và điểm số của họ. Quy trình này đã loại bỏ rất nhiều ứng viên tiềm năng. Nó không chỉ dự báo sai về thành tích tương lai của ứng viên mà còn triệt tiêu sự đa dạng của công ty”, cô nói.
Dưới đây là chia sẻ của Hamilton và nhà đồng sáng lập Josh Jarrett về quy trình tiến hành của bài kiểm tra mà họ áp dụng.
Trước khi một ứng viên làm bài kiểm tra, Koru sẽ lấy “dấu vân tay” của công ty tuyển dụng. Điều này có nghĩa là Koru sẽ đến công ty tuyển dụng và phân tích toàn bộ hồ sơ nhân viên hiện tại của họ. Sau đó, Koru sẽ lập dữ liệu về nhân viên hiện tại và đối chiếu với các ứng viên sau này.
Sau khi thiết lập “dấu vân tay”, công ty có thể áp dụng bài kiểm tra Koru cho các vị trí tuyển dụng của mình. Khi ứng viên nộp hồ sơ, họ sẽ được gửi một email dẫn link tới bài kiểm tra. Bài kiểm tra không được tính giờ, nhưng ứng viên mất trung bình khoảng 20 phút để hoàn thành.
Bước một: Kinh nghiệm quá khứ
Jarrett cho biết, nếu ứng viên đã từng sử dụng một kỹ năng trong quá khứ, họ sẽ sử dụng nó trong tương lai tốt hơn. Koru không chỉ nhìn vào những thông tin chung chung về thành tích học tập, hoạt động ngoại khóa, công việc quá khứ của ứng viên. Cái Koru muốn thấy là những kỹ năng cụ thể mà ứng viên đã dùng trong các hoạt động trên.
Nếu ứng viên nói rằng họ từng điều hành một chuyến đi tới Pháp cho đội bóng ở trường đại học, Koru sẽ kiểm tra kỹ năng quản lý ngân sách của họ. Nếu ứng viên từng làm quản lý ở McDonald’s, Koru sẽ kiểm tra sự nhiệt tình và khả năng thúc đẩy người khác của họ. Đây là những kỹ năng có thể được áp dụng cho công việc khác trong tương lai.
Bước hai: Phong cách làm việc
Jarrett đưa ra ví dụ như sau: “Bạn sẽ giải quyết một vấn đề khó bằng Excel hay thảo luận nhóm đề tìm ra giải pháp. Nếu bạn chọn phương án một, chứng tỏ bạn có óc phân tích tốt hơn. Nếu bạn chọn phương án hai, chứng tỏ bạn có tinh thần làm việc nhóm và hợp tác tốt hơn”.
Jarrett tin rằng không phải ai cũng có thể làm tốt mọi thứ. Mỗi người đều có sở trường, sở đoản riêng. Anh muốn biết đâu là ưu điểm của ứng viên và ưu điểm đó có phù hợp với yêu cầu của nhà tuyển dụng hay không.
Bước ba: Kịch bản công việc
“Chúng tôi đưa ra một kịch bản ngắn như sau: Bạn đã thực sự làm việc chăm chỉ, thức thâu đêm để viết báo cáo và nộp cho sếp. Nhưng cô ta thậm chí không thèm nhìn, vứt nó vào ngăn kéo và không nói cảm ơn bạn lấy một tiếng. Bạn sẽ làm gì?”, Jarret nói.
Các lựa chọn được đưa ra là: A. Bạn sẽ cam chịu và tiếp tục làm việc chăm chỉ. B. Bạn sẽ đi gặp sếp cao hơn của cô ta và phàn nàn. C. Bạn sẽ tìm cơ thích hợp để trao đổi với sếp về chuyện này. D. Bạn sẽ đi uống bia với bạn bè và than vãn về người sếp tồi tệ của mình.
Jarret cho biết, tùy vào câu trả lời mà công ty có thể đánh giá khả năng quản trị cảm xúc và cách đối nhân xử thế của ứng viên.
Kết quả nhận được
Với nhà tuyển dụng, họ có thể xem toàn bộ ứng viên cho một vị trí tuyển dụng trong một thư mục. Ứng viên có thể được lọc bằng nhiều tiêu chí khác nhau. Nhưng quan trọng nhất, họ có thể được lọc bằng cách đối chiếu với “dấu vân tay” của công ty.
“Có nhiều yếu tố cần cân nhắc và não bộ con người sẽ phải hoạt động vất vả để đánh giá nhiều yếu tố cho mỗi ứng viên họ thấy. Đó là điều thuật toán máy học của chúng tôi có thể làm với hiệu quả cao hơn”, Jarret chia sẻ.
Dựa trên dữ liệu tổng hợp được, thư mục của Koru sẽ đưa ra lời khuyên cho nhà tuyển dụng để phỏng vấn ứng viên hiệu quả hơn. Koru cũng cung cấp chương trình “hậu mãi” cho dịch vụ của mình. Chẳng hạn, Koru sẽ theo dõi thành tích của những người được tuyển dựa trên kiến nghị của họ. Phản hồi này sẽ giúp họ điều chỉnh và cải thiện thuật toán tốt hơn.
