Aquisição do LinkedIn pela Microsoft

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

Arquitetura de dados

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

Inteligência artificial

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

Configurações de privacidade

A garantir a integridade dos dados, existem rotinas de validação que 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 aprendizado de máquina para detectar padrões suspeitos. As equipes de engenharia monitoram constantemente o desempenho das bases de obtenha mais informações dados e implementam melhorias para escalar vertical e horizontalmente. Essa atenção à arquitetura de informação possibilita o qual o LinkedIn continue operando com confiabilidade, mesmo acompanhada de o crescimento acelerado da base da usuários.

Controle de qualidade

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

Confiabilidade

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

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