Hiring Bias in Technical Recruitment Practices: STEM fields - CRITEO Case
Encontrar candidatos calificados específicamente en el sector CTIM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) es cada vez más complicado debido a la alta competencia que existe por captar a los mejores talentos en el mercado. Además, contar con prácticas inclusivas a la hora de considerar a...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad del Rosario
- Repositorio:
- Repositorio EdocUR - U. Rosario
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repository.urosario.edu.co:10336/31323
- Acceso en línea:
- https://doi.org/10.48713/10336_31323
https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/31323
- Palabra clave:
- Prácticas de contratación equitativas
Diversidad e Inclusión en al contratación de personal
Contratación en el sector CTIM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas)
Inteligencia artificial en los proceso de selección de personal
Empresas del sector publicidad y mercadeo digital
Herramientas tecnológicas para reducir el sesgo de contratación
Igualdad de género en el reclutamiento de talento humano
Administración general
Equitable Recruitment Practices
Fair hiring practices
Diversity and inclusion in the hiring of personnel
Hiring in the STEM sector (Science, Technology, Engineering and Mathematics)
Artificial intelligence in the personnel selection process
Companies in the advertising and digital marketing sector
Technological tools to reduce hiring bias
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- License
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Prácticas de contratación equitativas Diversidad e Inclusión en al contratación de personal Contratación en el sector CTIM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) Inteligencia artificial en los proceso de selección de personal Empresas del sector publicidad y mercadeo digital Herramientas tecnológicas para reducir el sesgo de contratación Igualdad de género en el reclutamiento de talento humano Administración general Equitable Recruitment Practices Fair hiring practices Diversity and inclusion in the hiring of personnel Hiring in the STEM sector (Science, Technology, Engineering and Mathematics) Artificial intelligence in the personnel selection process Companies in the advertising and digital marketing sector Technological tools to reduce hiring bias |
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Encontrar candidatos calificados específicamente en el sector CTIM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) es cada vez más complicado debido a la alta competencia que existe por captar a los mejores talentos en el mercado. Además, contar con prácticas inclusivas a la hora de considerar a los candidatos es todo un reto teniendo en cuenta la falta de representación de las mujeres y las minorías en estos campos específicos, sin mencionar el sesgo que existe en los equipos de reclutamiento técnico. Todo lo anterior hace que la mayoría de los departamentos de investigación y desarrollo de las grandes empresas de tecnología en el mundo, estén en su mayoría, compuestos por hombres. Existen un par de herramientas y prácticas impulsadas por la Inteligencia Artificial que afirman que es posible acabar con este sesgo de contratación existente para encontrar a los candidatos adecuados y hacerlo de forma inclusiva permitiendo procesos más equitativos y específicos, descartando la influencia de la subjetividad y forzando el desarrollo de nuevos perfiles profesionales relacionados con la creación de un sistema automatizado. Este proyecto tiene como objetivo fundamental mostrar la situación actual de CRITEO SAS en términos de diversidad e inclusión, discutir las herramientas, prácticas y esfuerzos que la empresa ha puesto en práctica en la construcción de un pipeline de candidatos diverso y sólido apoyado por la situación en términos de igualdad de género específicamente en Europa. |
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Bae, K. B., & Skaggs, S. (2017). The impact of gender diversity on performance: The moderating role of industry, alliance network, and family-friendly policies – Evidence from Korea. Journal of Management & Organization, 1–18. https://doi.org/10.1017/jmo.2017.45 Besley, T., Folke, O., Persson, T., & Rickne, J. (2017). Gender Quotas and the Crisis of the Mediocre Man: Theory and Evidence from Sweden. 45. Bruckauf, Z., & Chzhen, Y. (2017). Is University Education More Important for a Boy than for a Girl? Retrieved from https://www.un-ilibrary.org/content/paper/2ed8da44-en Campbell, D. E., & Wolbrecht, C. (2006). See Jane Run: Women Politicians as Role Models for Adolescents. Journal of Politics, 68(2), 233–247. https://doi.org/10.1111/j.1468-2508.2006.00402.x Criteo. (2018). The Smart Marketer’s Guide to Machine Learning- Criteo. Retrieved from https://www.criteo.com/wp-content/uploads/2018/04/17_Machine- Learning_eBook.pdf Dahlerup, D. (2007). Electoral Gender Quotas: Between Equality of Opportunity and Equality of Result. Representation, 43(2), 73–92. https://doi.org/10.1080/00344890701363227 EIGE. (2017). Economic Benefits of Gender Equality in the EU. Retrieved September 27, 2019, from European Institute for Gender Equality website: https://eige.europa.eu/gender-mainstreaming/policy-areas/economic-and-financial- affairs/economic-benefits-gender-equality EIGE. (2017b;29). Gender Equality Index 2017: Luxembourg. Retrieved October 6, 2019, from European Institute for Gender Equality website: https://eige.europa.eu/publications/gender-equality-index-2017-luxembourg European Commission. (2018). The Gender pay gap in the European Union. Retrieved from https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/aid_development_cooperation_fundamental_rights/equalpayday-eu-factsheets-2018_en.pdf Grimshaw, D., & Rubery, J. (2015). INTERNATIONAL LABOUR OFFICE - GENEVA. 82. Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A Brief History of Artificial Intelligence: On the Past IMF. (2010). Women, Work, and the Economy: Macroeconomic Gains from Gender Equity. Retrieved from International Monetary Fund website: https://www.imf.org/external/pubs/ft/sdn/2013/sdn1310.pdf Jr, J. R. S., Osborn, R. N., Uhl-Bien, M., & Hunt, J. G. (2011). Organizational Behavior. John Wiley & Sons McClain, L. C., & Grossman, J. (2009, July). Gender Equality, Dimensions of Women’s Equal Citizenship. https://doi.org/10.1017/CBO9780511627095 Mitchell, T. (1997). Machine learning. 13th ed. New York: McGraw-Hill. Moorhouse, E. A. (2017). The Many Dimensions of Gender Equality and Their Impact on Economic Growth. Forum for Social Economics, 46(4), 350–370. https://doi.org/10.1080/07360932.2017.1309672 Pitkin, H. F. (1967). The Concept of Representation. University of California Press. Sandra E. Black, & Alexandra Spitz-Oener. (2010). Explaining Women’s Success: Technological Change and the Skill Content of Women’s Work. Retrieved from https://ideas.repec.org/a/tpr/restat/v92y2010i1p187-194.html#author-abstract Schuler, D. (2006). The Uses and Misuses of the Gender-related Development Index and Gender Empowerment Measure: A Review of the Literature. Journal of Human Development and Capabilities, 7, 161–181. https://doi.org/10.1080/14649880600768496 WEF. (2018). Global Gender Gap Report 2018 (p. 32). Retrieved from WORLD ECONOMIC FORUM website: http://www3.weforum.org/docs/WEF_GGGR_2018.pdf Beaugé, B., 2000. La publicité sur internet. 1st ed. Paris (5 rue Alfred-de-Vigny, 75405 Cedex 08): Axétudes, p.58 |
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Mazloomi Khamseh, Hamidd23ead90-700f-4c5f-a524-57a2b6ce975c600Pedraza Sedano, María PaulaAdministrador de Negocios InternacionalesFull timeaff460b7-3b93-4d3d-9932-e95fbca5ae9d6002021-04-30T15:50:22Z2021-04-30T15:50:22Z2021-03-28Encontrar candidatos calificados específicamente en el sector CTIM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) es cada vez más complicado debido a la alta competencia que existe por captar a los mejores talentos en el mercado. Además, contar con prácticas inclusivas a la hora de considerar a los candidatos es todo un reto teniendo en cuenta la falta de representación de las mujeres y las minorías en estos campos específicos, sin mencionar el sesgo que existe en los equipos de reclutamiento técnico. Todo lo anterior hace que la mayoría de los departamentos de investigación y desarrollo de las grandes empresas de tecnología en el mundo, estén en su mayoría, compuestos por hombres. Existen un par de herramientas y prácticas impulsadas por la Inteligencia Artificial que afirman que es posible acabar con este sesgo de contratación existente para encontrar a los candidatos adecuados y hacerlo de forma inclusiva permitiendo procesos más equitativos y específicos, descartando la influencia de la subjetividad y forzando el desarrollo de nuevos perfiles profesionales relacionados con la creación de un sistema automatizado. Este proyecto tiene como objetivo fundamental mostrar la situación actual de CRITEO SAS en términos de diversidad e inclusión, discutir las herramientas, prácticas y esfuerzos que la empresa ha puesto en práctica en la construcción de un pipeline de candidatos diverso y sólido apoyado por la situación en términos de igualdad de género específicamente en Europa.Trying to find skilled and suitable candidates specifically in STEM fields is becoming more and more complicated with the pass of time. In addition, trying to have a diverse and inclusive pipeline when considering candidates is even more difficult taking into account the underrepresentation of women and minorities in this specific fields. Much has been said in relation with the lack of diversity and inclusion and the fact that it is not just due to the underrepresentation of this specific communities in STEM fields but that there is also a hiring bias very present in the talent acquisition departments and technical recruitment processes when looking for the candidates to fill the different roles. However, there are a couple of tools and practices AI powered that claim it is possible to end this existing and sometimes even unconscious hiring bias for finding the suitable candidates and doing it in an inclusive way allowing more equitable and specific processes, discarding the influence of subjectivity and forcing the development of new professional profiles related to the creation of automated system. This project has as fundamental objective to show the actual situation of CRITEO SAS in terms of diversity and inclusion. Discussing the tools, practices and efforts that the company has put on building a diverse and solid pipeline supported by the situation in terms of gender equality specifically in Europe. The information here presented in relation with the situation of the company in terms of gender equality and diversity inside the company was collected using the internal tools that the company is using to measure and control the current pipeline and as well the employees (Criteo, 2018).46 pp.application/pdfhttps://doi.org/10.48713/10336_31323https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/31323engUniversidad del RosarioEscuela de AdministraciónAdministración de Negocios InternacionalesAbierto (Texto Completo)EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realizó sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la universidad actúa como un tercero de buena fe. EL AUTOR, autoriza a LA UNIVERSIDAD DEL ROSARIO, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre la materia, utilice y use la obra objeto de la presente autorización. -------------------------------------- POLITICA DE TRATAMIENTO DE DATOS PERSONALES. Declaro que autorizo previa y de forma informada el tratamiento de mis datos personales por parte de LA UNIVERSIDAD DEL ROSARIO para fines académicos y en aplicación de convenios con terceros o servicios conexos con actividades propias de la academia, con estricto cumplimiento de los principios de ley. Para el correcto ejercicio de mi derecho de habeas data cuento con la cuenta de correo habeasdata@urosario.edu.co, donde previa identificación podré solicitar la consulta, corrección y supresión de mis datos.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Bae, K. B., & Skaggs, S. (2017). The impact of gender diversity on performance: The moderating role of industry, alliance network, and family-friendly policies – Evidence from Korea. Journal of Management & Organization, 1–18. https://doi.org/10.1017/jmo.2017.45Besley, T., Folke, O., Persson, T., & Rickne, J. (2017). Gender Quotas and the Crisis of the Mediocre Man: Theory and Evidence from Sweden. 45.Bruckauf, Z., & Chzhen, Y. (2017). Is University Education More Important for a Boy than for a Girl? Retrieved from https://www.un-ilibrary.org/content/paper/2ed8da44-enCampbell, D. E., & Wolbrecht, C. (2006). See Jane Run: Women Politicians as Role Models for Adolescents. Journal of Politics, 68(2), 233–247. https://doi.org/10.1111/j.1468-2508.2006.00402.xCriteo. (2018). The Smart Marketer’s Guide to Machine Learning- Criteo. Retrieved from https://www.criteo.com/wp-content/uploads/2018/04/17_Machine- Learning_eBook.pdfDahlerup, D. (2007). Electoral Gender Quotas: Between Equality of Opportunity and Equality of Result. Representation, 43(2), 73–92. https://doi.org/10.1080/00344890701363227EIGE. (2017). Economic Benefits of Gender Equality in the EU. Retrieved September 27, 2019, from European Institute for Gender Equality website: https://eige.europa.eu/gender-mainstreaming/policy-areas/economic-and-financial- affairs/economic-benefits-gender-equalityEIGE. (2017b;29). Gender Equality Index 2017: Luxembourg. Retrieved October 6, 2019, from European Institute for Gender Equality website: https://eige.europa.eu/publications/gender-equality-index-2017-luxembourgEuropean Commission. (2018). The Gender pay gap in the European Union. 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Paris (5 rue Alfred-de-Vigny, 75405 Cedex 08): Axétudes, p.58instname:Universidad del Rosarioreponame:Repositorio Institucional EdocURPrácticas de contratación equitativasDiversidad e Inclusión en al contratación de personalContratación en el sector CTIM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas)Inteligencia artificial en los proceso de selección de personalEmpresas del sector publicidad y mercadeo digitalHerramientas tecnológicas para reducir el sesgo de contrataciónIgualdad de género en el reclutamiento de talento humanoAdministración general658600Equitable Recruitment PracticesFair hiring practicesDiversity and inclusion in the hiring of personnelHiring in the STEM sector (Science, Technology, Engineering and Mathematics)Artificial intelligence in the personnel selection processCompanies in the advertising and digital marketing sectorTechnological tools to reduce hiring biasHiring Bias in Technical Recruitment Practices: STEM fields - CRITEO CaseSesgo de contratación en las prácticas de reclutamiento técnico: Campos CTIM - Caso CRITEObachelorThesisAnálisis de casoTrabajo de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALPedrazaSedano-MariaPaula-2021.pdfPedrazaSedano-MariaPaula-2021.pdfapplication/pdf8006585https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/7a22e085-76b0-4693-9d6e-abc105b820cc/downloadcfc4860a25390ba7cf0329c514c32eb0MD57LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1475https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/0e85c509-4671-4153-8366-03fbd87c6681/downloadfab9d9ed61d64f6ac005dee3306ae77eMD58TEXTPedrazaSedano-MariaPaula-2021.pdf.txtPedrazaSedano-MariaPaula-2021.pdf.txtExtracted texttext/plain60887https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/bdb70eab-b903-40a0-aee4-c0720e017801/downloaddf6b25f32d724f69f7b7cf209bd00196MD59THUMBNAILPedrazaSedano-MariaPaula-2021.pdf.jpgPedrazaSedano-MariaPaula-2021.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2157https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/15b8df4c-deb7-4fd9-b436-14fa809d9796/download5dc419f719edbed0e31f506f8eda5d8cMD51010336/31323oai:repository.urosario.edu.co:10336/313232022-11-02 17:23:55.748https://repository.urosario.edu.coRepositorio institucional EdocURedocur@urosario.edu.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 |