Predicción de Fuga de Empleados
Talenthackers, la división puntera en selección de talento digital de Catenon, se ha distinguido siempre por su enfoque innovador, haciendo de los datos y la tecnología pilares de su estrategia. No obstante, como líderes del sector, nos encontramos ante el desafío de discernir con precisión quiénes, entre los profesionales identificados en su base de datos, poseen una verdadera disposición a cambiar de empleo. Esta tarea se ve complicada por la alta competencia y la dificultad de evaluar la auténtica intención de los candidatos, lo que resulta en una eficiencia de selección que sabemos que podemos optimizar.
En WhiteBox, hemos diseñado una solución que ha transformado la forma de trabajar de los reclutadores de Talenthackers. Nuestro sistema, alimentado por una extensa base de datos de candidatos y sus CVs, aplica avanzadas técnicas de Machine Learning y procesamiento de lenguaje natural (con herramientas como scikit-learn, LightGBM, y Hugging Face Transformers) para predecir con alta precisión aquellos profesionales verdaderamente listos para un cambio. Este enfoque nos permite considerar factores clave como la duración en el puesto actual, el tipo de empleo, la empresa, y habilidades relevantes, entre otros, para identificar a los candidatos más prometedores.
La implementación de nuestro modelo predictivo en el proceso de selección de Talenthackers ha marcado un antes y un después en la captación de talento digital en la empresa. Ahora, los reclutadores pueden focalizar sus esfuerzos en candidatos genuinamente interesados en nuevas oportunidades profesionales, optimizando significativamente el rendimiento y los resultados. Esta estrategia no solo ha incrementado la eficacia de los reclutamientos, sino que también ha posicionado al cliente a la vanguardia de su sector, beneficiando tanto la rapidez como la calidad y rentabilidad de sus procesos.