Aquisição do LinkedIn pela Microsoft

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Através de trás da interface amigável do LinkedIn existe uma complexa arquitetura da informações que organiza milhões do perfis, vagas além de interações. Um diagrama conceitual em dialeto UML, disponível publicamente, mostra uma subconjunto das entidades geridas pelo sistema. Campos tal qual posição laboral, formação acadêmica, certificações bem como recomendações são conectados a cada perfil, permitindo consultas e recomendações precisas. O modelo associa cada experiência a um corporação e a um período de tempo, facilitando a análise da trajetórias especialistas. Além disso, campos de competências e áreas de interesse enriquecem a base de informações, permitindo que algoritmos identifiquem afinidades entre candidatos e vagas.

Modelagem da informação

As recomendações de vagas bem como conexões são geradas por algoritmos que levam em consideração o histórico de navegação, as interações além de as informações declaradas nos perfis. Essa modelagem e dinâmica: conforme os usuários adicionam novos cursos ou mudam de trabalho, o sistema recalcula possibilidades e sugere novos caminhos da carreira. A infraestrutura técnica utiliza bancos de informações distribuídos bem como sistemas de indexação o qual permitem consultas em frações do segundo, mesmo acompanhada de um volume massivo de números. O uso de tecnologias de big data garante que a experiência permaneça fluida, mesmo durante picos do acesso.

Algoritmos e recomendações

O modelo de dados do LinkedIn também incorpora conceitos do confidencialidade: campos podem ser marcados como visíveis apenas para conexões diretas ou para determinados círculos. Os usuários têm controle sobre o a qual e exibido publicamente e podem ajustar configurações conforme suas preferências. Além disso, a empresa segue legislação internacional da proteção de estatísticas, adaptando-se a leis do mesmo modo que o GDPR europeu. Para os desenvolvedores a qual integram a portal em seus sistemas, o LinkedIn oferece APIs que permitem acesso controlado às informações, junto a limites de chamadas e requisitos da autenticação.

Proteção e visibilidade

A garantir a integridade dos números, confira aqui existem rotinas de validação a qual verificam se campos obrigatórios foram preenchidos corretamente e se as informações inseridas possuem coerência temporal. O combate a perfis falsos e a informações fraudadas envolve o uso de LinkedIn aprendizado do máquina destinada a detectar padrões suspeitos. As LinkedIn equipes da engenharia monitoram constantemente o desempenho das bases de informações e implementam melhorias a escalar vertical e horizontalmente. Essa atenção à arquitetura de informação possibilita que o LinkedIn continue operando com confiabilidade, mesmo com o crescimento acelerado da base de usuários.

Confiabilidade

Além da estrutura interna, o LinkedIn utiliza números agregados a construir um “gráfico econômico”, um mapa internacional do ambiente de negócios do trabalho que identifica tendências regionais e aptidões emergentes. Relatórios derivados deste gráfico auxiliam governos, universidades e companhias a planejar políticas de educação além de ocupação. Pesquisadores acessam APIs da sistema a analisar fluxos da talentos entre cidades e países, contribuindo para estudos da sociologia econômica e geografia do trabalho. Ao mesmo tempo, a corporação investe dentro de infraestrutura ecológica e dentro de técnicas de eficiência energética para reduzir a pegada de carbono de seus data centers, alinhando a modelagem de dados a práticas sustentáveis. Esses esforços demonstram que a arquitetura da informação vai site além de performance: trata-se de construir um sistema que gera conhecimento e respeita o meio ambiente.

Combate a fraudes

Outra vertente do uso de estatísticas e a colaboração junto a universidades e centros de pesquisa, que exploram o banco da currículos destinada a entender o impacto de políticas públicas além de crises econômicas no trabalho. Estudos baseados em informações da estrutura identificam migrações da trabalhadores durante eventos globais, bem do mesmo modo que disparidades da gênero e raça em contratações. Internamente, a corporação desenvolve ferramentas de busca de leia mais talentos que permitem aos próprios recrutadores localizar especialistas a projetos estratégicos usando critérios sofisticados. Assim, a arquitetura da dados do LinkedIn não e apenas infraestrutura tecnológica, mas uma repositório de conhecimento o qual influencia decisões em escala universal além de impulsiona ações de inclusão e diversidade.

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