O LinkedIn e a integração junto a Microsoft

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Por trás da interface amigável do LinkedIn existe uma complexa arquitetura de informações que organiza milhões de perfis, vagas além de interações. Um diagrama conceitual no linguagem UML, disponível publicamente, mostra um subconjunto das entidades geridas pelo sistema. Campos como posição corporativa, formação acadêmica, certificações e recomendações são conectados a cada perfil, permitindo consultas além de recomendações precisas. O modelo associa cada experiência a uma organização bem como a um período do tempo, facilitando a análise da trajetórias especialistas. Além disso, campos de competências além de áreas do interesse enriquecem a base da dados, permitindo que algoritmos identifiquem afinidades entre candidatos e vagas.

Modelagem da informação

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

Algoritmos e recomendações

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

Configurações de privacidade

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

Veracidade das informações

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

Confiabilidade

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

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