Las empresas ya tienen una plétora de herramientas a su disposición para encontrar talento técnico, pero una startup quiere ayudar a los reclutadores uniendo los mundos de GitHub y LinkedIn para crear una base de datos de los candidatos más adecuados para un desarrollo. de software específico. papel, y lo está haciendo mediante el uso de IA para “inferir” habilidades del código que han escrito.

Prog.AI, como se llama la empresa, permite a los reclutadores buscar desarrolladores en función de sus habilidades técnicas, las bibliotecas que han usado o simplemente las contribuciones que han hecho a los proyectos en GitHub.

Fundada en San Francisco en 2022, Prog.AI es una creación de la directora ejecutiva Maria Grineva, quien vendió una startup de datos anterior llamada Orb Intelligence a Dun & Bradstreet en 2020; el CTO Fedor Soprunov, anteriormente investigador de aprendizaje automático en el titán tecnológico ruso Yandex; y el gerente de producto Dmitry Pyanov, quien ha trabajado en equipos de productos en compañías como Yandex y Replika.

Si bien el reclutamiento es el enfoque principal de la compañía inicialmente, al abrir su producto de reclutamiento inaugural en versión beta cerrada esta semana, Grineva ve una amplia gama de casos de uso más allá de ayudar a las empresas a cumplir roles técnicos. Esto incluye fomentar las relaciones con los desarrolladores, como pedirles que se unan a una comunidad o invitarlos a contribuir en un proyecto de código abierto; solicitar su experiencia para un problema específico; e incluso para ayudar a las empresas de herramientas de desarrollo a presentar sus productos.

“Esta semana lanzaremos Prog.AI para reclutadores de tecnología, y en abril ampliaremos nuestra oferta de SaaS con Prog.AI para relaciones con desarrolladores para ayudar a las empresas a crear herramientas para que los desarrolladores comprendan su TAM (mercado total direccionable), obtenga más información sobre su comunidad de desarrolladores existente y llegue a su público objetivo”, explicó Grineva a Tecno.

Para ayudar a impulsar su impulso comercial, Prog.ai anunció hoy que ha recaudado $ 1 millón en fondos iniciales del fondo ángel con sede en Alemania Angel Invest, Brooklyn Bridge Ventures y una gran cantidad de patrocinadores ángeles, incluido uno de los primeros empleados de Spotify y su ex CTO Andreas Ehn.

analiza eso

Entonces, ¿cómo infiere Prog.ai las habilidades del código fuente público? Bueno, antes que nada, la plataforma ejecuta el comando “git clone” de GitHub, que crea una copia de millones de sucursales y repositorios públicos. Luego, Prog.ai analiza cada confirmación de git e inspecciona el fragmento, la ruta del archivo y el asunto de la confirmación para averiguar de qué se trata.

“Para cualquier proyecto dado, podemos ver quién es el arquitecto principal, quién está desarrollando el backend o el frontend, quién se está enfocando en UI/UX, quién está construyendo el control de calidad y las pruebas, y quiénes son los escritores técnicos”, dijo. Grineva.

Prog.ai también analiza de cerca las acciones de git, como las solicitudes de extracción, incluidos los rechazos y las aprobaciones, los comentarios y las aperturas de problemas, lo que sirve para ayudar a Prog.ai a “comprender” los diferentes roles y niveles. de participación de los contribuyentes del proyecto.

“Procesamos no solo proyectos famosos de código abierto, sino también proyectos ‘mascotas’, pruebas, bifurcaciones e incluso proyectos de capacitación de Coursera o Udemy que los ingenieros mantienen públicos en GitHub”, agregó Grineva. “En total, estamos procesando alrededor de mil millones de confirmaciones de GitHub por año para obtener un perfil muy preciso de las habilidades de cada ingeniero”.

Bajo el capó, Prog.ai se basa en GPT de OpenAI, adaptando el tan publicitado modelo de lenguaje en proyectos de código abierto de alto perfil y artículos de StackOverflow para ayudarlo a obtener puntajes en la calidad del código, por ejemplo.

Los usuarios de Prog.ai pueden crear listas de los mejores expertos en disciplinas específicas, como “grandes modelos de lenguaje” o “visión por computadora”, y generar una tabla de clasificación de los mejores en un campo determinado. O pueden enviar una lista de repositorios y crear una clasificación de todos los contribuyentes por la cantidad de confirmaciones que han realizado.

Efectivamente, los reclutadores y las empresas pueden adaptar su búsqueda a los parámetros que deseen, incluidas las áreas de habilidades, los lenguajes de programación y la cantidad de años de experiencia.

Pero comprender el código es solo una parte de lo que ofrece Prog.ai.

Un punto de venta clave para los reclutadores es la capacidad de conectar con los desarrolladores de software, y para eso, Prog.ai incluye un motor de alcance de correo electrónico incorporado, impulsado por la plataforma de compromiso de ventas Reply.io.

“Los usuarios usan nuestra búsqueda para crear una lista de candidatos relevantes y luego pueden crear una secuencia de correo electrónico personalizada, mencionando a los candidatos por su nombre, refiriéndose a sus proyectos y explicando por qué creen que un puesto de trabajo es adecuado para ellos. ellos”, dijo Grineva.

Los reclutadores probablemente también querrán una visión más completa de las habilidades, la educación y el historial de empleo de un desarrollador, que probablemente no obtendrán de GitHub. Aquí es donde LinkedIn entra en la refriega, con Prog.ai recopilando datos disponibles públicamente y alineándolos con el individuo de GitHub correspondiente. Y esto es lo que Grineva dice que es la salsa especial de la plataforma: al combinar datos de dos plataformas ampliamente utilizadas, puede crear una imagen más detallada de los posibles candidatos.

“Creo que unirse a los perfiles de GitHub y LinkedIn aporta mucho valor, ya que los ingenieros generalmente no son muy buenos para promocionarse a sí mismos y, a menudo, ni siquiera tienen perfiles completos de LinkedIn”, dijo Grineva. “Además, en LinkedIn, las personas se describen a sí mismas, lo que significa que la información es subjetiva. La aplicación de una metodología estándar para inferir las habilidades de todos los ingenieros en función de sus contribuciones reales al código no solo elimina la subjetividad, sino que también significa que las empresas podrán evaluar a los candidatos de manera uniforme”.

Casamentero

Por supuesto, nada de esto ofrece un canal de reclutamiento perfecto. Reunir dos conjuntos de datos gigantes y dispares no es una tarea fácil, y es probable que haya mucho margen de error aquí, con nombres e historias similares que aumentan el potencial para la creación de perfiles. Y eso suponiendo que una persona tenga un perfil de LinkedIn en primer lugar, lo cual puede no tener. Pero bajo el capó, Grineva dijo que han implementado medidas que de alguna manera abordan al menos algunos de esos peligros potenciales.

“Combinar dos grandes conjuntos de datos no es una tarea fácil, ya que la información que las personas ponen a disposición en GitHub puede ser escasa y muchos ingenieros optan por permanecer en el anonimato en GitHub”, explicó Grineva. “Hemos creado un sistema patentado de coincidencias parciales que tiene en cuenta no solo los nombres, los nombres de usuario y las direcciones de correo electrónico, sino también los lugares de trabajo, la experiencia y los intereses”.

Además de eso, Grineva dijo que usan la visión por computadora para comparar avatares de perfil entre plataformas, que aunque no es infalible por sí solo, sirve como una herramienta adicional junto con sus otros mecanismos de verificación.

Al momento de escribir, Prog.ai afirma tener la información de contacto de alrededor del 70% de todos los perfiles en su base de datos, lo que obviamente significa que el 30% carece de esa información crucial. En ese momento, Grineva dijo que si bien esperan mejorar su cobertura de detalles de contacto a medida que se expande, sus posibles casos de uso no siempre girarán en torno a la comunicación.

“Otro caso de uso importante es el enriquecimiento de datos”, dijo. “Los clientes pueden buscar el perfil completo del candidato por ID de GitHub, URL de LinkedIn o correo electrónico de contacto; en este caso, solo podemos hacer coincidir ese 70% donde tenemos el correo electrónico”.

También está el elefante gigante en la sala aquí: ¿no está Prog.ai simplemente facilitando las cosas para las “personas que llaman en frío” que buscan contactar a los desarrolladores en masa?

“Existe un riesgo, pero es importante reconocer primero que los reclutadores ya están tratando de llamar en frío a los desarrolladores y esto está sucediendo actualmente a través de otras herramientas, así como algunos reclutadores de tecnología extraen manualmente la información de contacto directamente de GitHub”. dijo Grineva. “Dicho esto, los reclutadores actualmente están haciendo esto con información deficiente o limitada sobre los desarrolladores a los que se acercan, lo que significa que el alcance no es personalizado y, a menudo, la oportunidad no es adecuada para los desarrolladores. Como resultado, estos correos electrónicos se consideran spam”.

Para aquellos en el extremo receptor de una campaña de divulgación impulsada por Prog.ai, Grineva señaló que la plataforma es “totalmente compatible con GDPR” y los desarrolladores pueden pedirle que elimine o edite sus perfiles, así como optar por no participar. difusión por correo electrónico.

Muéstrame el dinero

Todavía es temprano para Prog.ai y está experimentando con diferentes planes, pero la compañía está operando esencialmente un modelo de suscripción basado en SaaS, con precios basados ​​en la cantidad de contactos a los que accede un usuario. Esto comienza en “gratis” para hasta 100 contactos por mes, hasta un plan de “reclutador” que cuesta $ 530 por mes para funciones de búsqueda avanzada y 3,000 contactos. También ofrece un plan de negocios con precios personalizados, que está disponible a pedido.

Tampoco puede ignorar la gran cantidad de otras soluciones de reclutamiento que existen, que abarcan todo, desde el propio producto Talent Solutions de LinkedIn hasta Zoominfo, SeekOut, TalentOS y HireEZ. Pero Grineva dice que el enfoque de Prog.ai puramente en el talento técnico y su conocimiento del escaneo de GitHub es lo que lo distingue de la multitud. A su vez, este podría significan esfuerzos de caza de talentos más enfocados, donde los objetivos del reclutador y del candidato están más alineados.

“Siendo yo misma ingeniera, recibo muchos mensajes de reclutadores que no son relevantes para mí y veo este problema de primera mano”, dijo Grineva. “Creo que es principalmente un problema de calidad de los datos: los reclutadores simplemente no tienen suficiente información sobre mí para relacionarme con oportunidades interesantes. Nuestro objetivo es reducir el nivel de ruido que reciben los desarrolladores en la actualidad. Al brindarles a los reclutadores una mejor información, creemos que esto será beneficioso tanto para los desarrolladores como para los reclutadores”.