Mudanças abrangem eventos como S-1000, S-1010, S-2410, S-2500 e S-8200, com implantação escalonada até janeiro de 2027
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LinkedIn lança função “Tinder” para dar match em vagas de emprego
A ideia é que possíveis candidatos verifiquem seu grau de qualificação para a função antes de aplicar, reduzindo o número de candidaturas incompatíveis.
Para tornar mais eficaz o processo de contratação de profissionais, o LinkedIn está introduzindo — desde a última quarta-feira (15) — o “Job Match”. O novo recurso funciona como um “Tinder dos empregos”, utilizando IA (inteligência artificial) para oferecer resumos das vagas. A ideia é que possíveis candidatos verifiquem seu grau de qualificação para a função antes de aplicar, reduzindo o número de candidaturas incompatíveis.
De acordo com o gerente de produtos do LinkedIn, Rohan Rajiv, ao Engadget, a tecnologia vai além do tipo de correspondência simples de palavras-chave. Ela tenta entender a experiência do candidato, bem como seu alinhamento com as qualificações na descrição do trabalho.
“Quando você estiver qualificado, poderemos ajudá-lo, mas também, quando você não estiver qualificado, esperamos encontrar outros lugares onde você esteja qualificado”, disse.
O “Job Match” estará disponível para todos usuários, mas terá benefícios adicionais para assinantes do LinkedIn Premium. As vantagens incluem mais detalhes sobre seu nível de correspondência de emprego. Eventualmente, o LinkedIn também poderá apresentar para os recrutadores os candidatos mais qualificados.
Mas, em meio a diversas ondas de demissão em massa, será que isso vai realmente mudar a experiência dos candidatos? Rajiv responde: “Acho que há uma parte disso que sempre será dinâmica do mercado de trabalho, mas eu diria que há uma parte significativa disso que é apenas pura falta de transparência.”
Em 2023, o próprio LinkedIn fez duas rodadas de demissão em massa, desligando 668 funcionários de várias áreas da companhia em outubro. Em maio do mesmo ano, a empresa anunciou a demissão de 716 trabalhadores, alegando “reformulação organizacional e a transição para um modelo mais eficiente de operações”.
Além disso, no ano passado, a rede social também enfrentou uma polêmica após começar a (discretamente) treinar modelos de IA generativa próprios com dados de usuários da plataforma, assim como fez a Meta, responsável pelo Instagram, WhatsApp e Facebook.
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