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Path.To：求職者のためのより多くの仕事を提供するためのアルゴリズムをマッチング アルゴリズムの 将来の募集は、尊敬の位置を計算するための特定の領域、名声、アクティビティやその他の要因で、ユーザーのスキルレベルに基づいて、主要なソーシャルメディアサイトと（例えば、GitHubのとデザインコミュニティDribbbleなど）は、業界関連のコミュニティの統合になりますマッチ。したがって、適切な仕事を得るためにはもはやあなたが主観的記述履歴書に依存しない、また、あなたの評価を担当する会社ともはや関連して、最も重要なことは、あなたがインターネット上に残すものです関連情報。 Path.Toジョブマッチングアルゴリズムベースのスタートアップ企業であり、それはジャクソンビル、フロリダ州から来ています。同社は本日、ユーザのオンライン活動データをクロールし、情報をジョブのウェブサイトに掲載誰かの一致に基づいて算出された再開することにより、新しいサービスを導入しました。あなたは自分の仕事がより適切であるものを一目で知ることができるので、その後、それは、あなたは、一致度を算出し共有します。また、採用担当者は、ポストPath.To試合の最高学位を取得するための候補のリストに基づいています。現在、同社はサンフランシスコのベイエリア内のユーザーのみに開放されており、ソフトウェアやデザインの仕事に制限されています。しかし、最終的な目標は、すべての労働の位置に拡大することです。さて、たEventBrite、Evernoteの、Lytroとユーバー含むPath.To動員を登録100社が、すでにあります。共同創設者兼CEOダレン境界が発現、＆ldquo;仕事の倫理があるかどうか、我々は、そのような自分の性格、仕事の経験としてこれらの求職者情報のより深い理解しようとしています。 ＆Rdquo;ダレン境界は多くの産業で伝統的な募集モデルが機能していないされていると考えています。ただ、履歴書に基づいてジョブの候補の適性は、時代のニーズに適応していないかを決定するためにいくつかのスキルを記載されています。彼は続けた、そして今まさにそのような人は、物事に対処することを学ぶことができます彼らのFacebookやTwitterのページオープンな姿勢として、申請者のオンライン活動を見てください。また、ファンの数はまた、求職者に基づいて判断することができます。ダレン境界表現、得られたデータに基づいてPath.Toアルゴリズムが唯一の候補者のためのブラウニーポイント上昇の求職者を判断するための基準としてあります。現在、サンフランシスコのベイエリアにあるテクノロジー企業のために今は、ちょうどライン上Path.To。今日では、技術部門の募集の市場は、2つの典型的な場合があり、一方は大注目のスタートアップが、彼らは履歴書の多くを受ける傾向にある求職者の大多数が好むようなものですが、ほとんどの候補者が募集要件を満たしていません、もう一つは、リリースされたばかりの小さな未知の会社を開始した情報を掲載することで、多くの場合、誰もが興味を持っていない、ダレン境界ケースは述べています。とPath.Toマッチングシステムがよく、これらの両社がサービスを提供することができ、彼らは問題を解決するために人を採用することは困難です。 Path.Toは、履歴書の塊からよく知られている企業のメリットを特定するのに役立つの求職者を選択することができ、一方で、他の一方で、彼らは人々がそれらの中小企業のための彼らの募集要件を満たす見つけることができます。ダレン境界表現、＆ldquo;私たちは、求職者が雇用市場の供給と需要のバランスをとるために、企業の雇用のベストマッチを見つけます。 ＆Rdquoが、本論文では、著者の大ジンは私の馬は、Artesynの技術から仕上げ
