или
Facebook система может расширить поле обследования, идентифицируя некоторых друзей и коллег кандидата. И все равно сложно превратить эту информацию в предсказание, что определенный инженер может оказаться идеальной кандидатурой для коллектива консалтинговой фирмы, состоящего из 12 человек, в Пало-Альто или Форт-Уэрте. Отыскание человека, подходящего на эту роль, требует гораздо более широкого доступа к информации и более амбициозной модели.
Пионер в этой области – стартап Gild, базирующийся в Сан-Франциско. Простираясь далеко за пределы резюме и альма-матер претендента, Gild сортирует миллионы сайтов вакансий, анализируя то, что он называет «социальной информацией» каждого человека. Компания разрабатывает профили кандидатов для работодателей, в основном технических компаний, и постоянно их обновляет по мере того, как у кандидатов появляются новые навыки. Gild утверждает, что даже может предугадать, когда звездный сотрудник соберется менять работу, и предупредить компании, с которыми сотрудничает, чтобы те не упустили возможность сделать ему предложение. Но модель Gild пытается подсчитать и квалифицировать «социальный капитал» каждого сотрудника. Насколько хорошо включен этот человек в сообщество коллег-программистов? Делятся ли они кодами? Вот, допустим, программист из Бразилии, назовем его Педро, живет в Сан-Паулу и проводит каждый вечер с ужина до часа ночи, общаясь с программистами со всего мира, решая проблемы облачных вычислений или обсуждая алгоритмы игр на сайтах вроде GitHub или Stack Overflow. Модель может попытаться измерить степень увлеченности Педро (что, возможно, принесет ему высокий балл) и его уровень взаимодействия с другими людьми. Также она оценит его мастерство и социальную важность его контактов. Люди с бо́льшим числом подписчиков больше ценятся. Если же его главным онлайн-контактом окажется один из основателей Google Сергей Брин или Палмер Лаки, основатель компании – создателя виртуальной реальности Oculus VR, балл Петро за социальные контакты, несомненно, взлетит до небес.
Но модели, подобные Grid, редко получают такие подробные сигналы от найденной информации. Поэтому они забрасывают более широкую сеть в поисках корреляций с возможным звездным статусом на работе и ищут везде, где только могут найти. Имея базу данных на шесть миллионов программистов, компания может разыскать все виды паттернов. Вивьен Минг, научный руководитель Gild
