Хотите дальше читать devby? 📝
Support us

Машинное обучение поможет определить справедливый размер вашей зарплаты

Оставить комментарий
Машинное обучение поможет определить справедливый размер вашей зарплаты

Новый инструмент сайта о работе и зарплатах Glassdor позволяет пользователям узнать, насколько справедливо оплачивается их труд. Алгоритм на основе машинного обучения анализирует информацию и показывает «рыночную стоимость» специалиста, сообщает ZDNet.

Читать далее

Иллюстрация: ZDNet

Теперь статистика сайта — в первую очередь касательно заработных плат — используется для того, чтобы оценить справедливость заработков. Ранее на этой неделе Glassdoor представил публике новинку: возможность оценить зарплату, на которую может рассчитывать человек, на основе набора входящих данных.

Алгоритм машинного обучения, разработанный для этой оценки, учитывает данные о заработках из базы компании, актуальные тренды востребованности отдельных специальностей на локальных рынках и типичные паттерны смены работы для людей с похожей «базой». После обработки данных пользователь сможет узнать свою «рыночную стоимость» (как статичную, так и распределённую на 12 месяцев), а также стандартную зарплату для работников со сравнимым опытом в том же регионе.

В случае, когда Glassdor не будет обладать достаточным объёмом данных для определения рыночной стоимости специалиста (в компании оценивают частоту подобных случаев в 40-45%), пользователю предложат изучить зарплаты в нужном регионе самостоятельно.

«Задача инструмента — помочь людям добиться честной оплаты своего труда, а также искоренить разрывы в зарплате, связанные с полом и этнической принадлежностью», — говорит представитель Glassdoor Скотт Доброски.

На девятом году существования Glassdoor ежемесячно привлекает 33 миллиона посетителей и за это время они оставили на сайте отзывы, информацию о зарплатах и другие данные о 600 тысячах компаний из 190 стран.

Помогаете devby = помогаете ИТ-комьюнити.

Засапортить сейчас.

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Компания ввела 4-дневку — число соискателей выросло в 1,5 раза, другие показатели в плюсе
Компания ввела 4-дневку — число соискателей выросло в 1,5 раза, другие показатели в плюсе
Компания ввела 4-дневку — число соискателей выросло в 1,5 раза, другие показатели в плюсе
«Тихое увольнение»: в мире набирает популярность новое отношение к работе
«Тихое увольнение»: в мире набирает популярность новое отношение к работе
«Тихое увольнение»: в мире набирает популярность новое отношение к работе
3 комментария
Новый закон в Калифорнии обязывает все компании указывать зарплатные вилки и гендерную разницу в зарплате
Новый закон в Калифорнии обязывает все компании указывать зарплатные вилки и гендерную разницу в зарплате
Новый закон в Калифорнии обязывает все компании указывать зарплатные вилки и гендерную разницу в зарплате
5 комментариев

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.