Après avoir découvert le boson de Higgs, le CERN veut trouver les meilleurs talents dans sa base de données candidats

logo CERNChargé de l’acquisition de talents au CERN, James Purvis  nous parle des besoins en recrutement du centre de recherche et explique comment la technologie de recrutement sémantique de Textkernel lui permet d’identifier et d’attirer les meilleurs talents.

Pouvez vous nous présenter le CERN?
De quoi l’univers est t’il fait? Comment s’est t-il constitué?  Les physiciens du CERN cherchent à répondre à ces questions en utilisant les accélérateurs de particules les plus performants au monde. Le CERN est un endroit ou des technologies éprouvées et d’autres plus futuristes donnent aux physiciens, les moyens de procéder à l’étude des particules dans le but de déterminer de quoi est constitué l’univers dont nous ne connaissons que 5% à l’heure actuelle. Financé par 21 états membres, le CERN emploie 2500 personnes supportant le travail de prés de 10 000 physiciens qui viennent au CERN pour mener leurs recherches.

Quels sont les besoins en recrutement du CERN?
Contrairement à ce que l’on pourrait penser le CERN emploi des professionnels de domaines divers et variés et finalement peu (moins de 3%) de chercheurs. Nous avons besoin principalement d’ingénieurs, de techniciens  et de personnel de soutien pour construire, opérer et maintenir le complexe autour de l’accélérateur. Nous recrutons dans les domaines suivants:

  • Physique de l’accélération et des particules – ingénieurs et scientifiques spécialisés dans le domaine de l’accélération
  • Refroidissement – Techniciens et ingénieurs CVC, hydraulique, cryogénie.
  • Ingénieurs et techniciens en génie civil
  • Electricité – Techniciens et ingénieurs en basse et haute tension incluant des spécialistes de la supraconductivité
  • Electronique – Techniciens, designers et ingénieurs analogue et digital
  • Techniciens, designers et ingénieurs en mécanique
  • Pompiers, docteurs et infirmiers
  • Professionnels des RH, recruteurs, spécialistes développement et formation, assistants administratifs, conseillers juridiques
  • Programmeurs et ingénieurs logiciel

Notre challenge principal est de briser l’image préconçue que les gens ont du CERN et de s’assurer que l’on puisse attirer des candidats venant d’horizons différents.

L’autre challenge est d’attirer des candidats venant des 21 états membres contribuant au budget du CERN

unnamed“Alors que nous sommes capables de trouver le Boson de Higgs parmi des péta-octets de données, il nous était impossible de trouver un candidat parmi quelques giga-octets de CVs”

Pourquoi avoir choisi les logiciels de recherche et de matching sémantique de Textkernel pour gérer vos acquisitions de talents? Comment les utilisez vous au quotidien?
La technologie de Textkernel est SUPERBE – elle nous a permis de rechercher et d’identifier des talents déjà présents dans notre bassin de candidats. Nous voulions tout d’abord être capable d’explorer les nombreux profils déjà présents au sein de notre ATS. Nous avons plus de 100 000 CVs dans notre propre base de données sans avoir la possibilité de les exploiter pleinement. Cela était frustrant de savoir que pour chaque poste vacant, il était probable qu’un candidat qualifié  soit déjà présent dans notre système et qu’alors que nous sommes capables de trouver le Boson de Higgs parmi des péta-octets de données, il nous était impossible de trouver un candidat parmi quelques giga-octets de CVs.

A chaque fois qu’un besoin est identifié, l’outil de recherche sémantique de Textkernel est utilisé pour identifier les candidats potentiels parmi les profils existants dans notre base de données.

L’outil de Textkernel est aussi utilisé pour tester des mots clés utilisés lors de la rédaction d’annonces En affinant nos mots clés, nous pouvons nous assurer que nous visons le public correspondant à nos besoins.

De plus, nous profitons de l’option de recherche externe fournie par Textkernel, capable d’effectuer des recherches en dehors de notre base de données (sur LinkedIn par exemple) et de nous suggérer des profils que nous pouvons ensuite démarcher.

“La technologie de Textkernel est SUPERBE – elle nous a permis de rechercher et d’identifier des talents déjà présents dans notre bassin de candidats”

Quel a été l’impact de l’utilisation de technologie sémantique de Texkernel dans votre travail?
La technologie de Textkernel nous apporte une  meilleure compréhension du message que nous délivrons dans nos annonces d’emploi, un  meilleur management de notre base de données candidat et une image plus professionnelle et high-tech de notre activité RH. Au final cette technologie nous donne la possibilité de trouver la bonne personne pour un poste donné et de réduire nos délais de recrutement.

Nous n’en sommes qu’au debut, les prochaines étapes consisterons à systématiser l’utilisation des logiciels de Textkernel pour tous nos recrutements. Notre ambition à long terme est d’utiliser cette technologie pour appuyer notre gestion stratégique des talents dans le but d’anticiper nos futurs besoins de recrutement.

Le CERN utilise les solutions de parsing de CV, de rechercehe et de matching sémantique de Textkernel.

Contactez Textkernel pour plus d’information.