báo cáo môn học chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo giải grow study using ai to screen human intelligence

Để tuyển dụng và phân tích nhân viên, GROW bỏ di yếu tố “trực giác” của con người thay vào đó là dựa vào “Big Data” như một công cụ lý tính để đánh giá các điểm dữ liệu riêng biệt giữa n

ĐẠI HỌC QUỐC GIA

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT

BÁO CÁO MÔN HỌC CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

GIẢI GROW STUDY

“USING AI TO SCREEN HUMAN INTELLIGENCE”

GIẢNG VIÊN: NGUYỄN THẾ ĐẠI NGHĨA

MÃ HỌC PHẦN: 232MI5224

NHÓM SINH VIÊN THỰC HIỆN

ĐÁNH GIÁ SỰ ĐÓNG GÓP CỦA CÁC THÀNH VIÊN

MUC LUC

hoc s° me 5

1.2 MỤc tỈÊU đề ra - QC Q0 1S HH2 cn HH HH HT TK cv cv cán 5 Il CÁC VẤN ĐÈ KHÓ KHĂN CẢN GIẢI QUYẾT 2525222 2csrrrrrrrrrrrree 5 2.1 VAN GE 1 Error! Bookmark not defined P„Y/IN NI: — Error! Bookmark not defined Il ĐÁNH GIÁ CÁC GIẢI PHÁP 522222222222 12212212122112127121121211117121121 11.2 6

KT ii 0ì e 6

3.2 t0 c0 na 6

3.3 Đánh giá của nhóm về các giải pháp của Gap cc Hs n.s 1xx xve 7 II) 103

Na 000 0ì ae ằe 8

4.1.1 TS ui 0ối lì co.) 6 8

Ta lai 99 na ea 9

` ®* .ea a 11

4.1.4 _ Mô hình doanh nghiệp canVAS HH ng He 13 4.2 ĐỀXUẤT HH HH rey Error! Bookmark not defined L2, 00022 n ằ 15

VAN dé 1: CO SO APUG 0 e 15

Mi V2 xi 00010 8 a 15

Me c0) 019): 2117 16

Vấn đề 4: Đảm bảo chất lượng sản phẩm - 22 S121 22 11111111 1115552152 17 Vấn đề 5: Bảo đảm bảo mẬtt .- 22 0 00111111111 13331 51 11 11 1n H336 3k xg 18 V TRIỄN KHAI THỰC HIỆN - - G25 22212 323232313232321211121111121112112111111 211111011 x0, 19 5.1 Thời gian thực hiỆn co Q HH HH ng ni TK kề 20 5.2 6 3i 6e 21

5.3 9 0à ii 7 .ằe 22

B.A Giảm thiểU FỦÏ FO c1 391011 v0 ng ng ng 22

VI KET LUAN

MINH CHUNG SU DUNG TRELLO 0.00 cee ceeceeecceeeeeeeeceeeceeeteceeeceeeceteneteneteneneens 23

Il MUCTIEUDERA

1.1 Tổng quan về GROW

GROW dược biết tới là ứng dụng AI đầu tiên trong lĩnh vực nhân sự được Masahiro Fukuhara - CEO Viện khởi nghiệp phân tích con người (Institution for a Global Society - IGS) có trụ sở tại Tokyo đã đề xuất ra ý tưởng Để tuyển dụng và phân tích nhân viên, GROW bỏ di yếu tố “trực giác” của con người thay vào đó là dựa vào “Big Data” như một công cụ lý tính để đánh giá các điểm dữ liệu riêng biệt giữa nhiều người, không chỉ thế

mà còn sử dụng tích hợp với Machine learning va Al dé phat trign mô hình mẫu logic, khách quan, khoa học và không ngừng cải tiến để sàng lọc, tuyển dụng và phát triển nguồn nhân lực

1.2 Mục tiêu đề ra

- TỪ bước đà của cột mốc 7 năm thành công, mục tiêu hàng đầu hiện gid cla GROW la đẩy mạnh cải tiến các công nghệ cũ và phát kiến, sáng tạo ra các công nghệ mới để tiếp tục trụ vững Là người tiên phong trong lĩnh vực

- Xây dựng đội ngũ chuyên viên thực hiện công việc quản tý và giám sát cho các mục tiêu

mở rộng thị trường trong tương lai

- Đi kèm với đó là đặt ra những chính sách về bảo mật, tránh rò rỉ thông tin khách hàng, đặc biệt là bên thứ 3 có thể gây ra thiệt hại cho đôi bên

- Đầu tư phát triển, cải tiến và tăng cường hoạt động cla Al, dua GROW trở thành đối tác thay thế tin cậy mà khách hàng có thể tin tưởng, giao phó một lĩnh vực quan trọng như là quản lý nhân sự

I GAC VAN ĐỀ KHÓ KHĂN CẦN GIẢI QUYẾT

2.1 Mở rộng mạng tưới

Việc mở rộng mạng Lưới của GROW đã đặt ra một vấn đề lớn đó là nên phát triển GROW một cách rộng rãi hay chỉ tập trung chiến lược cho 1 số lĩnh vực dé đảm bảo tính hiệu quả Vì việc chuyển từ hình thức phỏng vấn trực tiếp sang công cụ AI của Grow đòi hỏi cần có các yếu tố cũng như kỹ năng cần thiết để đảm bảo thông tin chính xác, đầy đủ

va mang tinh hiệu quả Các công ty bị hạn chế về nguồn nhân Lực có đủ kỹ năng có thể lâm vào tình huống bị động khi tiếp cận với GROW

2.2 Rủi ro trong việc phân tích, ra quyết định

Liệu AI của GROW có thể thay thế cho trực giác con người trong việc phân tích mọi

dữ liệu hay có thể thay thế hoàn toàn tư duy của người tuyển dụng - quản lý nhân sự hay không? Hệ thống AI tạo ra để đánh giá con người Tuy nhiên, họ có những khách hàng khác nhau với những yêu cầu khác nhau Khách hàng thay đổi, dữ liệu thay đổi, tiêu chí thay đổi Làm thế nào họ có thể quản lý và đánh giá độ chính xác của hệ thống? 2.3 Bảo mật thông tin

GROW xử lý thông tin bằng cách sử dụng dữ liệu, cho phép sửa đổi dữ liệu, điều

đó có thể dẫn đến việc bị lợi dụng, cạnh tranh không công bằng và xâm nhập thông tin

Do đó GROW cần chuẩn bị cho những thách thức về quy định khi các nhóm bảo vệ người tiêu dùng và các nhóm áp lực khác đang ủng hộ mạnh mẽ để có nhiều quy định hơn đối

với doanh nghiệp lớn - để giảm bất bình đẳng, tạo sân chơi bình đẳng, bảo mật dữ liệu

sản phẩm và quyền riêng tư của người tiêu dùng, giảm ảnh hưởng số tiền lớn cho các thể chế dân chủ, Điều này có thể dẫn dén những thay đổi đáng kể trong các quy định của ngành Phát triển Tổ chức

Ill ĐÁNH GIÁ CÁC GIẢI PHÁP

3.1 Tiêu chí đánh giá giải pháp

e Tinh hiéu quả:

- Độ chính xác: Mức độ chính xác của hệ thống AI trong việc xác định và phân loại các cá nhân có trí thông minh cao

- Kha nang khái quát hóa: Khả năng của hệ thống AI hoạt động hiệu quả trên nhiều nhóm đối tượng và trường hợp sử dụng khác nhau

- Tinh khdch quan: Hệ thống AI không thiên vị hoặc phân biệt đối xử với bất kỳ nhóm người nào

e Tinh kha thi:

- Tinh kha thi vé ky thuat: Hé théng Al co thé dugc phat trién va trién khai bang cdc

Chuyển hướng sang nhóm khách hàng có vị trí quan trọng trong cơ cấu phòng nhân sự tại các công ty nổi tiếng, tiếp cận các nguồn thông tin bảo mật cấp cao, phân tích dữ liệu phức tạp về quy trình nguồn nhân lực của các công ty Đẩy mạnh truyền thông nhờ vào các phi vụ hợp đồng lớn với các công ty nổi tiếng

AI cần rất nhiều dữ Liệu để sàng lọc sơ yếu lý lịch giống như con người nên dữ liệu dùng cho AI phải được cập nhật một cách liên tục và thường xuyên, gần gũi với thực tế

Và có độ phong phú, đa dạng Cách tốt nhất để làm được điều này là tăng số lượng người dùng Năm 2017, sau khi tài trợ của Series A kết thúc, GROW đã có cho mình một nguồn tài chính vững mạnh, và một hệ thống đã gần như hoàn thiện để bắt đầu các nhắm vào các khách hàng cao cấp - tiếp cận được nguồn thông tin về quy trình nguồn nhân Lực được các nhóm công ty đó tin tưởng Điều này dần giúp GROW tăng Lượng người dùng từ 2.000 vào tháng 12 năm 2016 lên 74.000 vào tháng 6 năm 2017, một con số nhỏ nhưng

tỷ lệ có ý nghĩa của sinh viên tốt nghiệp đại học hàng năm của Nhật Bản (khoảng

650.000)

e_ Phương án giải quyết 2:

-_ Năng Lực được xác định thông qua các truy vấn

Để tăng sức mạnh cho công cụ AI của GROW, IGS trước tiên đã phát triển một danh sách các năng lực và các truy vấn liên quan đáp ứng một số tiêu chí cụ thể Với nhiều cách mà một năng lực có thể được xác định, mỗi năng Lực ban dầu được tiếp cận thông qua sáu hoặc bảy câu hỏi (được gọi Là "truy vấn") Tuy nhiên, để tăng cơ hội người khảo sát hoàn thành đánh giá, IGS sau đó đã sử dụng phân tích các thành phần chính

để giảm số lượng truy vấn xuống thành ba truy vấn phù hợp nhất và ít dư thừa nhất -_ Năng Lực được đánh giá thông qua Phiếu đánh giá bốn cấp độ

Người đánh giá được yêu cầu trả Lời từng truy vấn thông qua phiếu đánh giá bốn cấp, ngăn chặn phản hồi trung lập Nói chung, bốn cấp độ cho biết liệu ứng cử viên (1) hiếm khi (2) đôi khi, (3) thường xuyên, hoặc (4) gần như luôn thể hiện các hành động hoặc đặc diém của mỗi truy vấn, nhưng các phiếu đánh giá cũng chứa các chỉ tiết cụ thể

để giúp người đánh giá phân biệt chính xác giữa các cấp độ

3.3 Đánh giá của nhóm về các giải pháp của Gap

e_ Về phương án 1:

Đây là một phương pháp tương đối đơn giản trong hoạt động của GROW vì ngay từ đầu, thu hút nhiều khách hàng để có nhiều người dùng và dữ liệu hơn đã là mục tiêu hàng

7

đầu của họ Tuy nhiên, việc này đồng nghĩa với cần nhiều dữ liệu hơn nên việc kiểm tra

và cập nhật cũng sẽ khó khăn hơn

e_ Về phương án 2:

GROW dã công thức giao tiếp đơn giản để dễ dàng tiếp cận với các dối tượng

phỏng vấn hơn, 3 câu hỏi vấn đáp khá ít nhưng khi được tùy chỉnh sao cho phù hợp nhất

sẽ đem lại một cái nhìn tổng quát về đối tượng khảo sát cũng như đánh giá được người đang trả lời có cái nhìn như thế nào về người đang bị đánh giá Phương pháp này đòi hỏi cao về những truy vấn nào là phù hợp với đối tượng cần được đánh giá, điều này lại phụ thuộc hoàn toàn vào khách hàng mong muốn điều gì ở các ứng viên của mình, chính điều này sẽ đẩy AI vào thế bị động Tiếp thêm nữa chính là vấn đề trung thực trong đánh giá của ứng viên, nếu ứng viên biết trước được yêu cầu của nhà tuyển dụng và thay đổi câu trả lời của mình thì việc đánh giá sẽ trở nên vô nghĩa

IV ĐỀXUẤT

4.1 Phân tích thị trường

4.1.1 Năm lực lượng (five forces)

e MGéi de doa của những người mới

Các công ty AI đang hoạt động trong một môi trường cạnh tranh cao và không ngừng thay đổi Do đó, việc xác định và đánh giá các đối thủ cạnh tranh tiềm ẩn là vô cùng quan trọng để đảm bảo sự thành công lau dai cua GROW Vi dụ như các công ty khởi nghiệp AI đang nổi lên bao gồm OpenAl, DeepMind, và Anthropic Ngoài ra, các công ty truyền thống từ các ngành công nghiệp khác nhau có thể bắt đầu áp dụng AI vào hoạt động kinh doanh của họ, trở thành đối thủ cạnh tranh mới cho GROW

e Mức độ cạnh tranh của đối thủ

Cần có chiến lược cạnh tranh rất lớn để cạnh tranh với Google hay Amazon để có thêm nhiều nhân tài giỏi AI Đặc biệt AI sử dụng trong tuyển dụng đang là xu hướng hiện nay, nhiều đối thủ cạnh tranh (Ideal, Avrio AI Ine., Hire Vue, ) mà GROW cần phải quan tâm nhiều hơn

e _ Mối đe dọa của sản phẩm thay thế

Grow using Al to screen human intelligence là một sản phẩm tiềm năng, nhưng nếu không liên tục cải tiến và phát triển, rất nhanh nó sẽ bị thay thế bởi các chương trình tương tự được tạo ra từ những đối thủ cạnh tranh mạnh mã

e QUyền thương Lượng của nhà cung cấp

AI GROW không phải là một sản phẩm hay dịch vụ có nhà cung cấp cụ thể Thay Vào đó, nó là một khung tư duy hoặc mô hình có thể được áp dụng linh hoạt tùy theo nhu cầu của từng cá nhân hoặc tổ chức

e QUyền thương Lượng của người mua

GROW là một công cụ giúp các sinh viên tốt nghiệp đại học hàng năm của Nhật Bản hiểu được điểm mạnh và diém yếu của họ và hỗ trợ tuyển dụng Không chỉ hỗ trợ tìm việc làm cho các cá nhân, khách hàng của GROW cũng bao gồm những công ty lớn nhữ Septeni HoLdings hay Mitsubishi, Septeni là một trong những công ty tiếp thị qua internet lớn nhất ở Nhật Bản Để giải quyết vấn đề cho những sinh viên sống bên ngoài khu vực Tokyo, Septeni đã tạo ra một quy trình tuyển dụng trực tuyến mới, bao gồm một video phỏng vấn cộng với một cuộc điều tra dựa trên web Tuy nhiên, điều đó khiến Septeni không thể thu thập dữ liệu thông qua các cuộc phỏng vấn nhóm trực tiếp Septeni đã chuyển sang GROW để thay thế cho dữ liệu đó Bằng cách thu thập dánh giá từ các đồng nghiệp trong suốt thời gian sinh viên ở trường đại học, GROW rất phù hợp với các tiêu chí đánh giá nội bộ của Septeni Septeni đã cung cấp cho IGS dữ liệu về các ứng viên năm trước và kết quả phỏng vấn để giúp IGS “đào tạo” thuật toán AI, từ đó dự đoán chính xác những ứng viên nào sẽ vượt qua các cuộc phỏng vấn nhóm của Septeni GROW không chỉ dự đoán gần đúng với kết quả đánh giá nội bộ của Septeni, mà nó còn nhân đôi tài năng Septeni từ bên ngoài Tokyo

4.1.2 Phân tích 5C (5C Analysis)

e Company

Với sứ mệnh giúp các công ty tim kiếm những nhân viên tài năng nhất bằng cách

sử dụng công nghệ AI và trở thành công ty hàng đầu trong lĩnh vực sàng Lọc nhân viên dựa trên AI bằng các chương trình cung cấp giải pháp sang loc nhân viên chính xác và hiệu quả Grow cần có một đội ngũ quản lý và kỹ thuật viên giàu kinh nghiệm và chuyên môn cao và nguồn lực tài chính và công nghệ mạnh mẽ để hỗ trợ cho sự phát triển của công ty Việc đánh giá các nguồn lực tài chính, nhân sự, công nghệ và marketing của Grow để xác định điểm mạnh và điểm yếu của công ty giúp tạo lợi thế so với các đối thủ

cạnh tranh Ví dụ: Grow có thể có đội ngũ kỹ thuật viên giỏi hơn, công nghệ tiên tiến hơn hoặc thương hiệu Lớn hơn

+ Doanh nghiệp vừa và nhỏ: Có thể quan tâm đến giải pháp của Grow nếu giá cả phù hợp

và có phiên bản miễn phí hoặc dùng thử

Là một công ty mới thành lập, Grow chưa có nhiều kinh nghiệm và thương hiệu

trên thị trường Ngoài ra, giải pháp của Grow có thể đắt đỏ hơn so với các đối thủ cạnh tranh Vậy nên, Grow cần xác định chiến lược cạnh tranh và phát triển phù hợp để sản phẩm của mình thu hút người dùng hơn các đối thủ cạnh tranh Ví dụ: Grow có thể tập trung vào việc cung cấp giải pháp chính xác hơn, hiệu quả hơn hoặc giá cả cạnh tranh hơn

e Climate

Thị trường sang lọc nhân viên dựa trên AI đang phát triển nhanh chóng Nhu cầu

về giải pháp sàng Lọc nhân viên hiệu quả ngày càng tăng do sự bùng nổ của công nghệ

10

AI Các công nghệ AI đang trở nên ngày càng tiên tiến, được cải tiến liên tục, giúp cho các giải pháp sàng lọc nhân viên dựa trên AI trở nên chính xác và hiệu quả hơn Không chỉ vậy, nhu cầu về nhân viên tài năng ngày càng cao: Các công ty đang ngày càng cần những nhân viên tài năng để cạnh tranh trong thị trường toàn cầu Vậy nên, Grow using

Al to screen human intelligence là một sản phẩm tiềm năng với nhiều lợi thế cạnh tranh Tuy nhiên, công ty cần phải đối mặt với một số thách thức như là sự cạnh tranh từ các đối thủ và việc xây dựng thương hiệu Để thành công, GROW cần phải tiếp tục phát triển công nghệ AI của mình, hợp tác với các đối tác chiến Lược và tiếp thị sản phẩm của mình một cách hiệu quả

4.1.3 SWOT

* GROW cung cap quy trình sàng Lọc nhanh

hơn và có khả năng khách quan hơn so với các

phương pháp truyền thống Bằng cách tự động

hóa việc đánh giá và loại bỏ sự thiên vị của con

người, nền tảng này có thể hợp lý hóa việc

tuyển dụng, giảm chỉ phí và xác định những

ứng viên tài năng hàng đầu nhanh hơn

® Thông tin chỉ tiết dựa trên dữ tiệu: Thuật toán

AI của GROW phân tích các tập dữ liệu khổng

tồ, cung cấp thông tin chuyên sâu về điểm

mạnh, điểm yếu, sự phù hợp về văn hóa và

tiềm năng của ứng viên ngoài các hồ sơ xin

việc và phỏng vấn truyền thống Cách tiếp cận

dựa trên dữ liệu này có thể cung cấp một bức

tranh toàn diện hơn về sự phù hợp của ứng

viên cho một vai trò, từ đó đưa ra quyết định

tuyển dụng tốt hơn

s Đánh giá được tiêu chuẩn hóa: GROW đảm

bảo quy trình đánh giá nhất quán cho tất cả

các ứng viên, giảm thiểu tác động của sự thiên

vị vô thức có thể gây khó chịu cho người phỏng

vấn con người Điều này có thể dẫn đến việc

xem xét nguồn nhân tài đa dạng và có trình độ

hơn, thúc đẩy sự công bằng và toàn diện trong

tuyển dụng

® Định nghĩa và đo Lường trí thông minh: Trí thông minh là một khái niệm phức tạp với nhiều khía cạnh khác nhau (nhận thức, cảm xúc, xã hội) Định nghĩa và đo lường trí thông minh của GROW

có thể bị thu hẹp và sai lệch, có khả năng bỏ qua những kỹ năng và kinh nghiệm có giá trị rất quan trọng cho sự thành công trong công việc Việc phụ thuộc quá nhiều vào dữ liệu có thể định lượng có thể gây bất Lợi cho những ứng viên có kỹ năng giao tiếp cá nhân hoặc sáng tạo mạnh mẽ

s Xu hướng dữ liệu và tính công bằng: Thuật toán

AI chỉ hoạt động tốt khi dữ liệu mà chúng được đào tạo Những thành kiến có trong dữ liệu đào tạo có

thể dẫn đến các hoạt động tuyển dụng mang tính

phân biệt đối xử Việc quản lý và giám sát cẩn thận

dữ liệu đào tạo là rất quan trọng để đảm bảo đánh

giá công bằng và không thiên vị Nếu không có

biện pháp bảo vệ thích hợp, GROW có thể kéo dài

sự bất bình đẳng hiện có trên thị trường việc làm

® Phạm vi AI hạn chế: AI hiện đang gặp khó khăn trong việc hiểu được tính sáng tạo, tư duy phê phán và giải quyết vấn đề trong các tình huống có nhiều sắc thái Những kỹ năng này có thể rất quan trọng đối với nhiều vị trí và AI có thể không đánh

giá đầy đủ chúng GROW có thể bỏ qua những ứng

viên xuất sắc trong các lĩnh vực này nhưng lại

11

s Nền tảng này không những khá đơn giản để

sử dụng mà còn vô cùng thu hút những ứng cử

viên tài năng Bởi Lẽ, nhu cầu tìm việc của sinh

viên tốt nghiệp hằng năm trên thế giới là rất

cao Do đó, các ứng cử viên sẽ dễ dàng bị thu

hút bởi một ứng dụng mở ra cơ hội việc làm

như GROW

thiếu thành tích cao trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn hóa hoặc đánh giá dựa trên dữ liệu

s Có khả năng làm lộ thông tin ứng cử viên dẫn

đến tình trạng Llừa đảo chiếm đoạt tài sản, gây

phiền nhiễu cho người dùng và từ đó làm giảm

chất lượng, gây mất uy tin cua GROW

® Mạng Lưới người sử dụng chưa thực sự rộng rãi vì

GROW hiện chỉ có mặt ở những quốc gia phát triển

như Nhật Bản và Hoa Kỳ, Những GROW lại chưa được biết đến rộng rãi ở những quốc gia có tỷ lệ thất nghiệp cao, có nguồn nhân lực cực Lớn hang năm, trong khi rõ ràng là họ rất cần GROW

s Cải thiện việc thu hút nhân tài: GROW có khả

năng cách mạng hóa việc thu hút nhân tài

bằng cách xác định một nhóm ứng viên đủ tiêu

chuẩn rộng hơn, đặc biệt là những ứng viên

thuộc các nhóm ít được đại diện, những người

có thể bị bỏ qua theo các phương pháp truyền

thống Điều này có thể dẫn đến việc xây dựng

các nhóm mạnh mẽ hơn, đa dạng hơn và sáng

tạo hơn trong các tổ chức

s» Hiện nay, nhu cầu tuyển dụng và nguồn nhân

lực cần việc làm hằng năm tăng cao ở hầu hết

các quốc gia trên thế giới Đây cũng chính là

điều kiện quan trọng cho sự phát triển của

Grow trong tương lai

® Trải nghiệm ứng viên được nâng cao: Bằng

cách cung cấp quy trình sàng lọc nhanh hơn và

hiệu quả hơn, GROW có thể cải thiện trải

nghiệm của ứng viên Đánh giá kỹ năng do AI

cung cấp có thể cung cấp phản hồi có giá trị

cho ứng viên, giúp họ xác định các lĩnh vực cần

* Dịch chuyển công việc: Việc tự động hóa ngày

càng tăng của quy trình tuyển dụng có thể dẫn đến

sự dịch chuyển công việc đối với các nhà tuyển dụng và chuyên gia nhân sự Các sáng kiến đào tạo lại và nâng cao kỹ năng sẽ là cần thiết để đâm

bảo quá trình chuyển đổi suôn sẻ cho những cá

nhân có vai trò bị ảnh hưởng bởi AI

® Mối lo ngại về quyền riêng tư: Hoạt động thu thập

dữ liệu của GROW làm tăng mối \o ngại về quyền riêng tư Đảm bảo tính minh bạch và các biện pháp bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ là rất quan trọng để

có được Lòng tin của ứng viên và tránh các vấn đề

pháp lý Có thể cần có các quy định để quản lý

việc thu thập và sử dụng dữ liéu trong các công cụ

tuyển dụng do AI cung cấp

s Quá phụ thuộc vào Tự động hóa: Quá phụ thuộc

vào AI trong các quyết định tuyển dụng có thể dẫn

đến trải nghiệm mất nhân tính cho ứng viên và thiếu cân nhắc về các kỹ năng mầm và sự phù hợp

về văn hóa Sự đánh giá của con người vẫn rất cần thiết trong giai đoạn cuối của quá trình tuyển dụng