“`html

Günümüzde doğal dil arama teknolojilerinin yükselişi, bilgiye erişim biçimlerimizi kökten değiştiriyor. Bu dönüşüm, iş arama süreçlerinde de önemli değişikliklere yol açıyor. LinkedIn (Profesyonel Sosyal Medya Platformu), bu trende ayak uydurarak yapay zeka (YZ) destekli iş arama özelliğini kullanıma sundu. Bu yenilikçi yaklaşım, kullanıcıların doğal dil kullanarak hedeflerini ifade etmelerine ve daha isabetli iş sonuçları almalarına olanak tanıyor. Bu makalede, LinkedIn’in bu yeni özelliği nasıl geliştirdiği, YZ teknolojilerini iş arama alanında nasıl kullandığı ve geleceğe yönelik vizyonu detaylı bir şekilde incelenecektir. Aynı zamanda, sektördeki diğer oyuncuların benzer girişimleri ve bu alandaki potansiyel gelişmeler de ele alınacaktır.

LinkedIn’in Yapay Zeka Destekli İş Arama Yeniliği

LinkedIn, iş arama deneyimini daha sezgisel, kapsayıcı ve yetkilendirici hale getirmek amacıyla, YZ destekli yeni bir iş arama özelliği geliştirdi. Bu özellik, ABD’deki tüm LinkedIn kullanıcılarının hizmetine sunulmuş durumda. Temelinde, profesyonel sosyal medya platformunun geniş bilgi tabanında eğitilmiş, özel olarak ayarlanmış (fine-tuned) modeller kullanılıyor. Bu modeller, doğal dil girdilerine dayalı olarak potansiyel iş fırsatlarını daraltmak üzere tasarlanmıştır.

LinkedIn’in ürün geliştirme başkan yardımcısı Erran Berger’in de belirttiği gibi, bu yeni arama deneyimi, üyelerin hedeflerini kendi kelimeleriyle ifade etmelerine ve aradıklarıyla gerçek anlamda örtüşen sonuçlar almalarına olanak tanıyor. Önceki sistemlerde, kullanıcıların anahtar kelimelere aşırı bağımlılığı, istenmeyen sonuçlara yol açabiliyordu. Örneğin, “muhabir” ifadesiyle yapılan bir aramada, medya kuruluşlarındaki muhabir pozisyonlarının yanı sıra, farklı bir beceri setine sahip olan “mahkeme muhabiri” gibi sonuçlar da listelenebiliyordu.

LinkedIn, kullanıcıların aradıkları işlere daha kolay ulaşabilmeleri için arama fonksiyonunu geliştirme ihtiyacını gördü. Bu doğrultuda, anahtar kelimeler yerine daha doğal dil ifadelerinin kullanılmasına olanak tanındı. Artık kullanıcılar, “Yazılım mühendisi” yerine, “Son zamanlarda yayınlanan, Silikon Vadisi’ndeki yazılım mühendisliği işlerini bul” gibi daha spesifik sorgular yapabiliyor.

Teknolojinin Derinliklerine İniş: LinkedIn’in İş Arama Sisteminin İnşası

LinkedIn’in YZ destekli iş arama sistemini geliştirirken karşılaştığı ilk zorluklardan biri, arama fonksiyonunun anlama yeteneğini artırmaktı. Bu süreç üç ana aşamadan oluşuyordu: sorguyu anlama, ilgili bilgiyi iş havuzundan çekme ve en alakalı sonuçları sıralama. LinkedIn mühendisleri, derin semantik anlama kapasitesinden yoksun olan eski, taksonomi tabanlı yöntemleri ve sıralama modellerini kullanıyordu. Bu nedenle, platform, doğal dil işleme (DDİ) yeteneklerini geliştirmek için daha modern, özel olarak ayarlanmış büyük dil modellerine (BDM) yöneldi.

BDM’lerin yüksek işlem maliyetleri nedeniyle, LinkedIn, pahalı GPU (Grafik İşlem Birimi) kullanım maliyetlerini düşürmek için damıtma yöntemlerine başvurdu. Bu yöntemle, BDM iki aşamaya ayrıldı: veri ve bilgi alma, ve sonuçları sıralama. Öğretmen modeli kullanarak sorgu ve işi sıralayan LinkedIn, hem alma hem de sıralama modellerini hizalama başarısını elde etti. Bu yöntem aynı zamanda LinkedIn mühendislerinin iş arama sisteminin kullandığı aşamaların sayısını azaltmasına da olanak sağladı. Daha önce, iş arama ve eşleştirme için dokuz farklı aşama bulunuyordu. LinkedIn, çok amaçlı optimizasyon (ÇAO) tekniğini kullanarak, almanın ve sıralamanın aynı ÇAO’yu kullanarak belgeleri sıralamasını sağladı.

LinkedIn ayrıca, kullanıcılara özelleştirilmiş öneriler sunan bir sorgu motoru da geliştirdi. Bu gelişmeler, LinkedIn’in iş arama deneyimini önemli ölçüde iyileştirmesini sağladı.

Geleceğin İş Arama Trendleri ve Rekabet Ortamı

LinkedIn, YZ destekli iş arama konusunda yalnız değil. Google da dahil olmak üzere diğer büyük teknoloji şirketleri, BDM tabanlı kurumsal arama alanında önemli potansiyel görüyor. Örneğin, Cohere’in Rerank 3.5 modeli, şirketler içindeki dil engellerini aşmaya yardımcı oluyor. OpenAI, Google ve Anthropic gibi şirketlerin geliştirdiği çeşitli “Derin Araştırma” ürünleri, şirketlerin iç veri kaynaklarına erişen ve analiz eden araçlara olan talebin arttığını gösteriyor.

LinkedIn, son bir yıl içinde çeşitli YZ tabanlı özellikler yayınladı. Ekim ayında, işe alım uzmanlarının en iyi adayları bulmasına yardımcı olmak için bir YZ asistanı başlattı. LinkedIn’in YZ girişimleri, Hiring Assistant’ın prototipten üretime nasıl ölçeklendirildiği de dahil olmak üzere, sektördeki diğer şirketler için önemli bir örnek teşkil ediyor.

Sonuç

LinkedIn’in yapay zeka destekli iş arama özelliği, doğal dil işleme ve büyük dil modelleri sayesinde iş arama deneyimini önemli ölçüde geliştiren yenilikçi bir yaklaşımdır. Kullanıcıların daha spesifik sorgular yapabilmesi, aradıkları işlere daha kolay ulaşmalarını sağlarken, işverenler için de daha isabetli adaylara ulaşma imkanı sunuyor. Bu gelişme, sadece LinkedIn için değil, aynı zamanda tüm iş arama sektörü için bir dönüm noktasıdır. Rekabetin artmasıyla birlikte, diğer şirketlerin de benzer teknolojileri kullanarak iş arama deneyimini iyileştirmesi beklenmektedir. Yapay zeka, iş arama süreçlerini daha sezgisel, kişiselleştirilmiş ve verimli hale getirerek, gelecekte çalışma hayatını şekillendirmeye devam edecektir. Bu alandaki gelişmeler, hem iş arayanlar hem de işverenler için büyük fırsatlar sunarken, aynı zamanda sürekli öğrenme ve adaptasyon gerektiren bir ortam yaratmaktadır. Bu nedenle, sektördeki profesyonellerin ve şirketlerin, YZ teknolojilerini yakından takip etmeleri ve bu alandaki gelişmelere uyum sağlamaları büyük önem taşımaktadır.

“`