Back to all cases Building a vacancy recommender system for Randstad
Randstad built a vacancy recommender system to match the right candidate to the right job. BigData Republic helped Randstad to tackle two challenges: reciprocity and timely recommendations. The resulting recommender delivers an increase in application rate of 27%.
The challenge
Het Smart Match Team van Randstad en BigData Republic stonden voor twee specifieke uitdagingen:
Reciprociteit (Wederkerigheid): Een vacature-aanbevelingssysteem moet rekening houden met twee partijen. De kandidaat zoekt een vacature die past bij zijn/haar voorkeuren, terwijl de klant/werkgever een kandidaat zoekt die aan specifieke functie-eisen voldoet.
Tijdelijke producten: Standaard collaborative filtering (zoals bij Netflix) werkt niet goed voor vacatures, omdat een vacature na vervulling van de website wordt verwijderd.
The solution
BigData Republic helped Randstad build a hybrid, integrated recommendation system:
Vacancy Recommender: Recommends vacancies to candidates based on experience, skills, and location. It includes a sub-model (preferred vacancy predictor) and uses the Starspace model to generate embeddings for candidates and vacancies based on cosine similarity.
Talent Recommender: Recommends suitable candidates to recruiters based on their skills.
Integration: The results from the vacancy and talent recommenders are combined using a weighted average.
The result
- 27% increase in the application rate
- Successful reciprocity
- Solution for temporary vacancies
- Iterative valuation