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Hiring Bias in Technical Recruitment Practices: STEM fields - CRITEO Case

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dc.contributor.advisorMazloomi Khamseh, Hamid
dc.creatorPedraza Sedano, María Paula
dc.creator.degreeAdministrador de Negocios Internacionalesspa
dc.creator.degreetypeFull timespa
dc.date.accessioned2021-04-30T15:50:22Z
dc.date.available2021-04-30T15:50:22Z
dc.date.created2021-03-28
dc.descriptionEncontrar candidatos calificados específicamente en el sector CTIM​​​ (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) es cada vez más complicado debido a la alta competencia que existe por captar a los mejores talentos en el mercado. Además, contar con prácticas inclusivas a la hora de considerar a los candidatos es todo un reto teniendo en cuenta la falta de representación de las mujeres y las minorías en estos campos específicos, sin mencionar el sesgo que existe en los equipos de reclutamiento técnico. Todo lo anterior hace que la mayoría de los departamentos de investigación y desarrollo de las grandes empresas de tecnología en el mundo, estén en su mayoría, compuestos por hombres. Existen un par de herramientas y prácticas impulsadas por la Inteligencia Artificial que afirman que es posible acabar con este sesgo de contratación existente para encontrar a los candidatos adecuados y hacerlo de forma inclusiva permitiendo procesos más equitativos y específicos, descartando la influencia de la subjetividad y forzando el desarrollo de nuevos perfiles profesionales relacionados con la creación de un sistema automatizado. Este proyecto tiene como objetivo fundamental mostrar la situación actual de CRITEO SAS en términos de diversidad e inclusión, discutir las herramientas, prácticas y esfuerzos que la empresa ha puesto en práctica en la construcción de un pipeline de candidatos diverso y sólido apoyado por la situación en términos de igualdad de género específicamente en Europa.spa
dc.description.abstractTrying to find skilled and suitable candidates specifically in STEM fields is becoming more and more complicated with the pass of time. In addition, trying to have a diverse and inclusive pipeline when considering candidates is even more difficult taking into account the underrepresentation of women and minorities in this specific fields. Much has been said in relation with the lack of diversity and inclusion and the fact that it is not just due to the underrepresentation of this specific communities in STEM fields but that there is also a hiring bias very present in the talent acquisition departments and technical recruitment processes when looking for the candidates to fill the different roles. However, there are a couple of tools and practices AI powered that claim it is possible to end this existing and sometimes even unconscious hiring bias for finding the suitable candidates and doing it in an inclusive way allowing more equitable and specific processes, discarding the influence of subjectivity and forcing the development of new professional profiles related to the creation of automated system. This project has as fundamental objective to show the actual situation of CRITEO SAS in terms of diversity and inclusion. Discussing the tools, practices and efforts that the company has put on building a diverse and solid pipeline supported by the situation in terms of gender equality specifically in Europe. The information here presented in relation with the situation of the company in terms of gender equality and diversity inside the company was collected using the internal tools that the company is using to measure and control the current pipeline and as well the employees (Criteo, 2018).spa
dc.format.extent46 pp.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.48713/10336_31323
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/31323
dc.language.isoengspa
dc.publisherUniversidad del Rosariospa
dc.publisher.departmentEscuela de Administraciónspa
dc.publisher.programAdministración de Negocios Internacionalesspa
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
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dc.source.bibliographicCitationBae, K. B., & Skaggs, S. (2017). The impact of gender diversity on performance: The moderating role of industry, alliance network, and family-friendly policies – Evidence from Korea. Journal of Management & Organization, 1–18. https://doi.org/10.1017/jmo.2017.45spa
dc.source.bibliographicCitationBesley, T., Folke, O., Persson, T., & Rickne, J. (2017). Gender Quotas and the Crisis of the Mediocre Man: Theory and Evidence from Sweden. 45.spa
dc.source.bibliographicCitationBruckauf, Z., & Chzhen, Y. (2017). Is University Education More Important for a Boy than for a Girl? Retrieved from https://www.un-ilibrary.org/content/paper/2ed8da44-enspa
dc.source.bibliographicCitationCampbell, D. E., & Wolbrecht, C. (2006). See Jane Run: Women Politicians as Role Models for Adolescents. Journal of Politics, 68(2), 233–247. https://doi.org/10.1111/j.1468-2508.2006.00402.xspa
dc.source.bibliographicCitationCriteo. (2018). The Smart Marketer’s Guide to Machine Learning- Criteo. Retrieved from https://www.criteo.com/wp-content/uploads/2018/04/17_Machine- Learning_eBook.pdfspa
dc.source.bibliographicCitationDahlerup, D. (2007). Electoral Gender Quotas: Between Equality of Opportunity and Equality of Result. Representation, 43(2), 73–92. https://doi.org/10.1080/00344890701363227spa
dc.source.bibliographicCitationEIGE. (2017). Economic Benefits of Gender Equality in the EU. Retrieved September 27, 2019, from European Institute for Gender Equality website: https://eige.europa.eu/gender-mainstreaming/policy-areas/economic-and-financial- affairs/economic-benefits-gender-equalityspa
dc.source.bibliographicCitationEIGE. (2017b;29). Gender Equality Index 2017: Luxembourg. Retrieved October 6, 2019, from European Institute for Gender Equality website: https://eige.europa.eu/publications/gender-equality-index-2017-luxembourgspa
dc.source.bibliographicCitationEuropean Commission. (2018). The Gender pay gap in the European Union. Retrieved from https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/aid_development_cooperation_fundamental_rights/equalpayday-eu-factsheets-2018_en.pdfspa
dc.source.bibliographicCitationGrimshaw, D., & Rubery, J. (2015). INTERNATIONAL LABOUR OFFICE - GENEVA. 82. Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A Brief History of Artificial Intelligence: On the Pastspa
dc.source.bibliographicCitationIMF. (2010). Women, Work, and the Economy: Macroeconomic Gains from Gender Equity. Retrieved from International Monetary Fund website: https://www.imf.org/external/pubs/ft/sdn/2013/sdn1310.pdfspa
dc.source.bibliographicCitationJr, J. R. S., Osborn, R. N., Uhl-Bien, M., & Hunt, J. G. (2011). Organizational Behavior. John Wiley & Sonsspa
dc.source.bibliographicCitationMcClain, L. C., & Grossman, J. (2009, July). Gender Equality, Dimensions of Women’s Equal Citizenship. https://doi.org/10.1017/CBO9780511627095spa
dc.source.bibliographicCitationMitchell, T. (1997). Machine learning. 13th ed. New York: McGraw-Hill.spa
dc.source.bibliographicCitationMoorhouse, E. A. (2017). The Many Dimensions of Gender Equality and Their Impact on Economic Growth. Forum for Social Economics, 46(4), 350–370. https://doi.org/10.1080/07360932.2017.1309672spa
dc.source.bibliographicCitationPitkin, H. F. (1967). The Concept of Representation. University of California Press. Sandra E. Black, & Alexandra Spitz-Oener. (2010). Explaining Women’s Success: Technological Change and the Skill Content of Women’s Work. Retrieved from https://ideas.repec.org/a/tpr/restat/v92y2010i1p187-194.html#author-abstractspa
dc.source.bibliographicCitationSchuler, D. (2006). The Uses and Misuses of the Gender-related Development Index and Gender Empowerment Measure: A Review of the Literature. Journal of Human Development and Capabilities, 7, 161–181. https://doi.org/10.1080/14649880600768496spa
dc.source.bibliographicCitationWEF. (2018). Global Gender Gap Report 2018 (p. 32). Retrieved from WORLD ECONOMIC FORUM website: http://www3.weforum.org/docs/WEF_GGGR_2018.pdfspa
dc.source.bibliographicCitationBeaugé, B., 2000. La publicité sur internet. 1st ed. Paris (5 rue Alfred-de-Vigny, 75405 Cedex 08): Axétudes, p.58spa
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosariospa
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocURspa
dc.subjectPrácticas de contratación equitativasspa
dc.subjectDiversidad e Inclusión en al contratación de personalspa
dc.subjectContratación en el sector CTIM​​​ (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas)spa
dc.subjectInteligencia artificial en los proceso de selección de personalspa
dc.subjectEmpresas del sector publicidad y mercadeo digitalspa
dc.subjectHerramientas tecnológicas para reducir el sesgo de contrataciónspa
dc.subjectIgualdad de género en el reclutamiento de talento humanospa
dc.subject.ddcAdministración generalspa
dc.subject.keywordEquitable Recruitment Practicesspa
dc.subject.keywordFair hiring practicesspa
dc.subject.keywordDiversity and inclusion in the hiring of personnelspa
dc.subject.keywordHiring in the STEM sector (Science, Technology, Engineering and Mathematics)spa
dc.subject.keywordArtificial intelligence in the personnel selection processspa
dc.subject.keywordCompanies in the advertising and digital marketing sectorspa
dc.subject.keywordTechnological tools to reduce hiring biasspa
dc.titleHiring Bias in Technical Recruitment Practices: STEM fields - CRITEO Casespa
dc.title.TranslatedTitleSesgo de contratación en las prácticas de reclutamiento técnico: Campos CTIM - Caso CRITEOspa
dc.typebachelorThesiseng
dc.type.documentAnálisis de casospa
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.spaTrabajo de gradospa
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