A language model-based approach for candidates with PhD profiling in a recruiting setting, da poco pubblicato sull’International Journal of Web Engineering and Technology, è frutto del lavoro di Antonia Azzini e Nicola Cortesi, ricercatori dell’ICT Lab di C2T, e di Stefania Marrara di Cefriel.

L’articolo si basa sulla premessa che le persone che affrontano un corso di dottorato in Europa sperimentano forti difficoltà nel raggiungere una posizione permanente in accademia. La situazione peggiora quando i PhD devono migrare verso organizzazioni pubbliche/private che non sempre sono pronte a comprendere l’esperienza di ricerca.
In tale situazione, uno degli aspetti più critici si incontra immediatamente nella fase di reclutamento, poiché le parole chiave usate nei portali di offerte di lavoro sono basate sul vocabolario dei datori di lavoro e di solito non corrispondono alle parole che un ricercatore userebbe per descrivere la sua esperienza. Pertanto, è ampiamente riconosciuta la necessità di definire un sistema che possa supportare un team di recruiter nella selezione dei dottori di ricerca.
L’approccio presentato nel paper mira a progettare uno strumento di supporto alle decisioni in grado di guidare le scelte dei selezionatori di qualsiasi azienda nella valutazione dei profili dei candidati con PhD.

Nello specifico, il lavoro è basato sulla tecnica dei Language Model applicata alle Pillole di Find Your Doctor (la startup promossa da C2T che si occupa di valorizzare i dottori di ricerca oltre l’accademia).
Le Pillole sono uno strumento creato ad hoc per integrare il classico curriculum e consistono in una serie di auto-descrizioni narrative da parte dei candidati rispetto ad aree chiave definite, che vanno ad arricchire ciascun profilo con un quadro aggiuntivo legato alle competenze trasversali (soft skills).