LinkedIn thống nhất quy trình dữ liệu tuyển dụng để thúc đẩy hệ thống nhân tài dựa trên AI

LinkedIn vừa công bố một nền tảng tích hợp thống nhất (unified integrations platform) được thiết kế để chuẩn hóa và hòa giải dữ liệu tuyển dụng từ nhiều hệ thống khác nhau. Nỗ lực kéo dài nhiều năm này nhằm cải thiện chất lượng dữ liệu, tăng tốc độ tích hợp đối tác và tạo điều kiện cho các ứng dụng AI ở hạ nguồn phát huy hiệu quả.

Trước đây, quy trình tuyển dụng tại LinkedIn hoạt động ở quy mô lớn nhưng gặp nhiều khó khăn do dữ liệu bị phân mảnh. Dữ liệu được thu nạp từ các hệ thống theo dõi ứng viên (ATS), trang web việc làm và các bảng tuyển dụng thường tạo ra các lược đồ dữ liệu không nhất quán và bản ghi không hoàn chỉnh. Điều này gây ra thách thức lớn cho phân tích dữ liệu và các tính năng sản phẩm. Nền tảng mới giải quyết vấn đề này bằng cách giới thiệu một mô hình dữ liệu thống nhất và lớp tích hợp để chuẩn hóa việc thu nạp, hòa giải và phân phối dữ liệu tuyển dụng.

Gaurav Sisodiya, Trưởng phòng Kỹ thuật tại LinkedIn, đã chia sẻ về phương pháp thiết kế trong một bài đăng:

Chúng tôi thiết kế để cùng tồn tại, không phải thay thế.

Theo LinkedIn, nền tảng này đã giúp giảm 72% thời gian tích hợp đối tác đồng thời mở rộng phạm vi phủ sóng dữ liệu và cải thiện tính hoàn chỉnh. Điều này cho phép các đối tác bên ngoài và hệ thống nội bộ tích hợp mà không cần các chuyển đổi tùy chỉnh phức tạp, thay thế các đường ống dữ liệu (pipelines) trước đây bị cô lập bằng cơ sở hạ tầng dùng chung.

Kiến trúc tổng quan của nền tảng tích hợp thống nhất

Về mặt kiến trúc, hệ thống được tổ chức thành ba lớp chính:

• Tầng chuẩn hóa (Standardization): Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào từ các nguồn không đồng nhất thành một lược đồ nhất quán, trừu tượng hóa sự khác biệt giữa các hệ thống ATS và nền tảng việc làm.
• Tầng điều phối (Orchestration): Quản lý quy trình làm việc để thu nạp, xác thực và hòa giải dữ liệu, phối hợp di chuyển dữ liệu và thực thi kiểm tra chất lượng.
• Tầng nâng cao (Enhancement): Xử lý dữ liệu đã chuẩn hóa để lấp đầy các khoảng trống, loại bỏ bản ghi trùng lặp và làm phong phú thêm các tín hiệu trước khi cung cấp cho các hệ thống hạ nguồn.

Aditya Hegde, kỹ sư tại LinkedIn, mô tả chi tiết về quy trình hoạt động bên dưới:

Bên trong: Các quy trình được điều phối theo thời gian (temporal-orchestrated workflows), luồng Kafka, lưu trữ bản ghi trong Espresso, điều phối đa chế độ và ánh xạ lược đồ/ID khai báo cho phép đồng bộ hóa hai chiều có thể phát lại lại và tiến hóa an toàn.

Nền tảng dữ liệu có cấu trúc này đã cho phép các kỹ sư của LinkedIn xây dựng giao diện nhận thức và hành động cho "Trợ lý Tuyển dụng" (Hiring Assistant). Dữ liệu tuyển dụng được chuẩn hóa cho phép các hệ thống AI diễn giải các tín hiệu trên hồ sơ ứng viên, yêu cầu công việc và tương tác của tuyển dụng viên. Hệ thống tổng hợp các tín hiệu này và chuyển đổi chúng thành các đề xuất, tự động hóa và hỗ trợ ra quyết định trong quy trình làm việc của tuyển dụng viên.

Ritvik Kar, nhân viên Sản phẩm tại LinkedIn, đã nhấn mạnh tầm quan trọng của độ tin cậy hệ thống:

Đây là chìa khóa; nếu không có một hệ thống đáng tin cậy, có thể quan sát và ổn định có thể cung cấp tính sẵn sàng và tính nhất quán dữ liệu cao cho cả đọc và viết, thì không có cách nào để khách hàng của chúng tôi tin tưởng vào nền tảng và làm việc của họ một cách liền mạch.

LinkedIn báo cáo rằng nền tảng thống nhất này giúp giảm sự trùng lặp trên các đường ống tích hợp và đơn giản hóa việc bảo trì bằng cách tập trung hóa xử lý dữ liệu. Cách tiếp cận này cũng cải thiện tính nhất quán của dữ liệu cho phân tích và hệ thống AI phụ thuộc vào dữ liệu tuyển dụng chia sẻ từ nhiều nguồn.