لكل وظيفة شاغرة مجموعة فريدة من الاحتياجات والمتطلبات، هل يجب أن يكون المتقدم محترفًا متمرسًا يجلب سنوات من المعرفة إلى الفريق؟ أو أن يكون حديث تخرج ذو مهارات حديثة معيّنة ومستعدًا لوظيفة فنيّة أولى؟

يؤدي عدم وجود معايير واضحة للإجابة عن هذه الأسئلة وصعوبة قياسها لتحدياتٍ في عملية التوظيف لدى المنشآت. وفي وقتنا الحاضر، يعد التوظيف الدقيق للموظفين عنصرًا أساسيًا في استراتيجية العمل لكل منشأة نظرًا لتأثيره على إنتاجية المنشآت وقدرتها التنافسية.وقد تطورت عملية التوظيف لتشمل مهام متعددة تتضمن بناء التوصيف المناسب للوظيفة، فحص وتقييم مئات السير الذاتية وطلبات التوظيف من ثم ترشيح المؤهلين للمقابلات، ليأتي بعدها دور المفاضلة بين المرشحين النهائيين وبالطبع، قد تختلف هذه المراحل بحسب الوظيفة. خلال هذه العملية يواجه مسؤولوا التوظيف تحديات عديدة لاستقطاب المهارات اللازمة والمُثلى للوظيفة والانتهاء من جميع الإجراءات ومراحل التصفية في الوقت المحدد من الإدارة. بالإضافة إلى العوامل الأخرى التي من الممكن أن تؤثر على الاختيار المناسب، منها:

• التحيز البشري في التوظيف، بناءً على العمر أو الجنس أو العرق أو الخبرة أو حتى الاسم
• تحديد أولويات المتطلبات الصحيحة، ومقارنتها بين المتقدمين
• مراجعة وتدقيق البيانات المدخلة من قبل المتقدمين
• الوقت المتطلب للتوظيف والاحتياج الطارئ قد يؤثران على جودة القرار المتخذ والترشيح المناسب
• .. وغيرها من المؤثرات

في هذه الفرصة ستعمل على تطوير نموذج مدعم بالذكاء الاصطناعي ويستخدم التعلم الآلي لأتمتة عمليات التوظيف وتسهيل عملية الفرز ويعرض آلاف المتقدمين بشكل حي ويحدد القائمة المرشحة في وقت أقل بكثير من الوقت الحالي وبكفاءة ودقة أفضل، ويدعم عملية اتخاذ القرار.