Butterfly predictive project: mégadonnées et réseaux sociaux pour l'e-recrutement

L的大学和儿子的产业小企业就业网络公司开发的平台为干部和职业人员提供了更多的招聘过程和职业潜力(大数据)和职业发展潜力(大数据)和新的合并者L的信息来源不多的信息发布的社会；记者的舞蹈记者在候选人的就业和就业的préliation dat dat nun nouvevau职位。S和L的项目分析和企业家代表S代表企业家的政治和外交关系进行了分析。 新应用领域的专门知识勘察了新领域的语言和语言的传播，这些资源来自新的词典(词汇表spécialiséS et Ontology dans le Domaine du Recrutement)，d‘analyser cestex spécialiséS et Development per dans de nouvelles méthodes分类，d’apiiement et de prélanguage de suuccèlse du succèlu lang d‘un POST的候选词汇表。这份工作的内容包括：简历、激励、职位和上百万人的概况、S和其他社会工作人员。L的助手和个人资料S为候选人提供了先进的技术支持和技术支持，使S的工作取得了进步。 L的实业经验和L的情报征兵申请。 --------------------------------- (英语) 蒙特利尔大学及其行业合作伙伴LittleBigJob Networks Inc.开发了一个平台，通过利用大数据在许多方面改进招聘经理和高级技术人员的流程：改进从社交网络收集和合并公共数据；改进候选人与工作机会之间的匹配过程；预测给定候选人在新职位上的成功。该项目依赖于行业合作伙伴在网络和业务合作伙伴处收集的大数据分析，同时遵守候选人的隐私，并确保行业内部招聘策略不被泄露。 RALI将在这一新领域应用其在法语和英语自然语言处理方面久负盛名的专门知识，以便建立新的词汇资源(招聘领域的专门词汇和本体论)，分析专门文本，开发匹配和排序候选人的新算法，并预测候选人在新职位上的成功。考虑到必须处理大量不同类型的数据：简历、激励信、工作，挑战是很大的 从社交网络和求职网站收集的描述和数百万份个人资料。该项目的一部分将处理自动生成或创作帮助个性化的个人资料谁想要提高他们的职业生涯。 然后，工业合作伙伴将利用RALI在自然语言双语处理方面的经验，在其在线招聘应用程序中嵌入智能。

Le RALI à l'Université de Montréal et son partenaire industriel LittleBigJob Networks Inc développent une plateforme pour améliorer le processus de recrutement de cadres et professionnels en exploitant le potentiel des mégadonnées (Big Data) sur plusieurs points de vue: augmentation de la capacité à récolter et à combiner l'information de multiples sources dont les données publiques sur les médias sociaux; amélioration de la mise en correspondance entre des candidats et des offres d'emploi; prédiction du succès d'un candidat dans un nouveau poste. Le projet s'appuie sur l'analyse de données massives récoltées par le partenaire industriel tant sur le web que chez ses partenaires d'affaires en s'assurant de respecter la vie privée des candidats et de ne pas dévoiler les politiques d'embauche des entreprises. Le RALI appliquera dans ce nouveau domaine son expertise reconnue dans le domaine du traitement de la langue tant en anglais qu'en français afin de construire de nouvelles ressources lexicales (vocabulaires spécialisés et ontologies dans le domaine du recrutement), d'analyser ces textes spécialisés et de développer de nouvelles méthodes de classement, d'appariement et de prédiction du succès d'un candidat dans un poste. Le défi est d'autant plus grand qu'il faudra traiter de grandes quantités de texte de types différents: curriculum vitae, lettres de motivation, annonces de postes à pourvoir et des millions de profils tirés des réseaux sociaux ou sites d'emplois. Un volet du projet portera sur la rédaction automatique ou l'aide à la rédaction de profils personnalisés pour les candidats intéressés à progresser dans leur carrière. Le partenaire industriel pourra ainsi profiter de l'expérience du RALI en traitement bilingue de la langue pour intégrer de l'intelligence à ses applications de recrutement en ligne. ----------------------------------------------------------------------------------- (english) The RALI at Université de Montréal and its industrial partner LittleBigJob Networks Inc develop a platform to improve the process of recruiting managers and high level technicians by exploiting Big Data on many aspects: improvement in harvesting and combining public data from social networks; improvement in the matching process between candidates and job offers; prediction of the success of a given candidate at a new position. This project relies on Big Data analysis gathered by the industrial partner both on the web and at its business partners while complying with the privacy of the candidates and making sure that internal recruitment strategies of industry are not revealed. RALI will apply in this new area its well-established expertise in natural language processing both in French and in English in order to build new lexical resources (specialized vocabularies and ontologies in the recruitment domain), to parse the specialized texts, to develop new algorithms for matching and sorting candidates and to predict the success of a candidate at a new position. The challenge is high given the fact that a huge amount of data of different types has to be dealt with: curriculum vitae, motivation letters, job descriptions and millions of profiles gathered from social networks and job sites. A part of the project will deal with the automatic generation or authoring aid for personalized profiles who want to enhance their career. The industrial partner will then take advantage of the experience of RALI in the bilingual processing of natural language to embed intelligence within its online recruitment applications.