Recruitment, skills and data valorisation (Q3690031)

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Project Q3690031 in France
Language Label Description Also known as
English
Recruitment, skills and data valorisation
Project Q3690031 in France

    Statements

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    2,226,386.12 Euro
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    4,452,772.25 Euro
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    50.00 percent
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    1 January 2016
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    31 December 2016
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    POLE EMPLOI DSI
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    Deux volets composent le projet, un concernant le recrutement et les compétences, l'autre la valorisation des données autour de l'emploi et la recherche d'emploi (big data) : \- **Sur le recrutement et compétences** : * Amener dans un 1er temps le référentiel Rome actuel (Répertoire opérationnel des métiers et emploi) vers un référentiel orienté compétences (savoirs, savoirs faire, comportements attendus). Dans un second temps, imaginer une matrice métier/emploi/compétences/formation. *Elaborer un portefeuille de compétences pour chaque candidat lui permettant une description plus large et plus fine sur son capital compétences, et transverse aux métiers exercés. Ce portefeuille sera partagé avec son conseiller afin de l’enrichir tout au long du parcours professionnel (dont formations.) Remonter au candidat, si besoin (peu d’offres disponibles, souhait de mobilité professionnelle), des offres d’emploi qui correspondent en terme de compétences attendues, même si elles ne relèvent pas du métier recherché. Mettre en évidence des écarts entre les compétences attendues et celles détenues par le candidat. Identifier des formations permettant de combler l’absence de compétences. *Apporter une description plus fine du besoin en compétences du recruteur (dont les postes à cheval sur plusieurs métiers). Remonter au recruteur, suivant le poste proposé, les compétences habituellement recherchées par les autres entreprises. Remonter au recruteur, si besoin (peu de candidats disponibles), des profils qui remplissent les conditions attendues d’un point de vue compétences, même s’ils ne relèvent pas du métier recherché. Mise en évidence des écarts entre les compétences attendues et celles détenues par le candidat. **\- Sur la valorisation des données :** Création d’une offre de service DSI dédiée pour accompagner, alimenter, et pérenniser les cas d’usage dans l’eco système métier et SI de Pôle emploi ***Accompagnement des cas d’usage** (phase prouver la valeur) : Ici nous génèrons de la donnée, faisons tourner le modèle pour rendre les données intelligentes et trouvons de nouveaux usages pour nos publics cibles entreprises et demandeurs d’emploi. ***Industrialisation des cas d’usage** (phase industrialiser) : dimensionnement machine, supervisions, ergonomie, mise à disposition du produit au public défini. ***Alimentation des cas d’usage** **(** phase de prouver la valeur et industrialiser) : fourniture de l’environnement de production, automatisation de la mise à jour des données, capitalisation des données… (French)
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    The project consists of two components, one concerning recruitment and skills, the other on the exploitation of data around employment and the search for jobs (big data): \- **on recruitment and skills**: * Bring the current Rome repository (Operational Directory of Trades and Employment) into a competency-oriented repository (knowledge, know-how, expected behaviours) in a first stage. In a second step, imagine a job/job/skills/training matrix. *Develop a portfolio of skills for each candidate allowing a broader and more detailed description of their skills capital, and transverse to the occupations practised. This portfolio will be shared with his/her adviser in order to enrich it throughout the career path (including training) To bring to the candidate, if necessary (few offers available, desire for professional mobility), job offers that correspond in terms of expected skills, even if they do not belong to the profession sought. Identify gaps between the competencies expected and those held by the candidate. Identify training to fill the lack of skills. * Provide a more detailed description of the recruiter’s skills need (including positions that straddle several trades). Refer to the recruiter, depending on the proposed position, the skills usually sought by other companies. Refer to the recruiter, if necessary (few candidates available), profiles that meet the expected skills requirements, even if they do not belong to the job sought. Identification of gaps between the competencies expected and those held by the candidate. **\- On data valorisation:** Creation of a dedicated DSI service offer to support, feed, and perpetuate use cases in the Eco Business System and Employment Centre SI ***Accompanying use cases** (phase prove value): Here we generate data, run the model to make data smart and find new uses for our target audiences businesses and jobseekers. ***Industrialisation of use cases** (industrialising phase): machine sizing, supervision, ergonomics, making the product available to the defined public. ***Feeding of use cases** **(** phase of proving value and industrialising): provision of production environment, automation of data update, data capitalisation... (English)
    18 November 2021
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    Das Projekt besteht aus zwei Komponenten: Einer betrifft die Einstellung und Kompetenzen, der andere die Auswertung von Daten über Beschäftigung und die Suche nach einem Arbeitsplatz (Big Data): \- ** über Einstellungen und Kompetenzen**: * Das aktuelle Rom-Repository (Betriebsverzeichnis der Berufe und Beschäftigung) in einer ersten Phase zu einem kompetenzorientierten Referenzrahmen (Wissen, Know-how, erwartetes Verhalten) zu bringen. In einem zweiten Schritt eine Matrix für Beruf/Beschäftigung/Kompetenzen/Ausbildung vorstellen. *Ausarbeitung eines Kompetenzportfolios für jeden Bewerber, das eine umfassendere und genauere Beschreibung seines Kompetenzkapitals ermöglicht und auf die ausgeübten Berufe übertragbar ist. Dieses Portfolio wird mit seinem Berater geteilt, um es während des gesamten beruflichen Werdegangs (einschließlich Schulungen) zu bereichern, falls erforderlich (wenige Angebote, Wunsch nach beruflicher Mobilität), Stellenangebote, die den erwarteten Kompetenzen entsprechen, auch wenn sie nicht zum gewünschten Beruf gehören. Ermittlung von Diskrepanzen zwischen den erwarteten und den Fähigkeiten des Bewerbers. Ermittlung von Schulungen, mit denen das Fehlen von Kompetenzen geschlossen werden kann. * Eine genauere Beschreibung des Qualifikationsbedarfs des Personalvermittlers (einschließlich der Positionen in mehreren Berufen). Zurück zu dem Personalvermittler, je nachdem, welche Stelle vorgeschlagen wird, die Fähigkeiten, die von anderen Unternehmen in der Regel gesucht werden. Zum Recruiter erforderlichenfalls (weniger Bewerber verfügbar) Profile zurückverfolgen, die die geforderten Qualifikationsanforderungen erfüllen, auch wenn sie nicht Teil des gesuchten Berufes sind. Ermittlung der Diskrepanzen zwischen den erwarteten und den Fähigkeiten des Bewerbers. **\- Zur Datenverwertung:** Erstellung eines dedizierten DSI-Serviceangebots zur Begleitung, Einspeisung und Erhaltung von Anwendungsfällen im eco Business- und SI-System von Pôle Job ***Begleitung von Anwendungsfällen** (Phase Wertnachweis): Hier erstellen wir Daten, drehen das Modell, um Daten intelligent zu machen und finden neue Verwendungen für unsere Zielgruppen Unternehmen und Arbeitssuchende. *** Industrialisierung der Anwendungsfälle** (Industrialisierungsphase): Maschinendimensionierung, Überwachung, Ergonomie, Bereitstellung des Produkts für die definierte Zielgruppe. ***Einspeisung der Anwendungsfälle****(** Phase des Nachweises des Wertes und der Industrialisierung): Bereitstellung der Produktionsumgebung, Automatisierung der Datenaktualisierung, Datenkapitalisierung... (German)
    1 December 2021
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    Het project bestaat uit twee componenten, één met betrekking tot werving en vaardigheden, een over de exploitatie van gegevens rond werkgelegenheid en het zoeken naar banen (grote gegevens): \-**Over rekrutering en vaardigheden**: * Breng de huidige Rome repository (Operational Directory of Trades and Employment) in een competentiegeoriënteerde repository (kennis, knowhow, verwacht gedrag) in een eerste fase. Stel je in een tweede stap een job/job/vaardigheden/trainingsmatrix voor. *Ontwikkeling van een portfolio van vaardigheden voor elke kandidaat, waardoor een bredere en meer gedetailleerde beschrijving van hun vaardigheden kapitaal, en transversaal naar de beoefende beroepen. Deze portefeuille zal worden gedeeld met zijn/haar adviseur om het gedurende het gehele loopbaantraject (inclusief opleiding) te verrijken Om de kandidaat, indien nodig (weinig aanbiedingen, behoefte aan beroepsmobiliteit), een baan te bieden die overeenkomt met de verwachte vaardigheden, ook al behoren zij niet tot het gewenste beroep. Hiaten in kaart brengen tussen de verwachte competenties en die van de kandidaat. Identificeer opleiding om het gebrek aan vaardigheden op te vullen. * Geef een meer gedetailleerde beschrijving van de vaardighedenbehoefte van de recruiter (met inbegrip van posities die meerdere beroepen straddle). Verwijzen naar de recruiter, afhankelijk van de voorgestelde positie, de vaardigheden die gewoonlijk door andere bedrijven worden gezocht. Verwijzen naar de rekruteur, indien nodig (weinig beschikbare kandidaten), profielen die voldoen aan de verwachte vaardigheidsvereisten, ook al behoren zij niet tot de gezochte baan. Identificatie van de hiaten tussen de verwachte competenties en die van de kandidaat. **\- Over gegevensvalorisatie:** Oprichting van een speciale DSI-dienst voor ondersteuning, voeding en bestendig gebruik in het Eco Business System and Employment Centre SI ***Accompanying use cases** (fase bewijs waarde): Hier genereren we data, runnen we het model om data slim te maken en vinden we nieuwe toepassingen voor onze doelgroepen bedrijven en werkzoekenden. ***Industrialisering van gebruik** (industrialiseringsfase): machine dimensionering, supervisie, ergonomie, het beschikbaar stellen van het product aan het gedefinieerde publiek. ***Feeding of use cases** **(** fase van het bewijzen van waarde en industrialisatie): levering van productie-omgeving, automatisering van data update, data kapitalisatie... (Dutch)
    6 December 2021
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    Il progetto si compone di due componenti, una riguardante l'assunzione e le competenze, l'altra sullo sfruttamento dei dati relativi all'occupazione e sulla ricerca di posti di lavoro (big data): \- **su assunzioni e competenze**: * Portare l'attuale repository di Roma (Repertorio operativo dei mestieri e dell'occupazione) in un archivio orientato alle competenze (conoscenze, know-how, comportamenti attesi) in una prima fase. In una seconda fase, immaginate una matrice di lavoro/lavoro/competenze/formazione. *Sviluppare un portafoglio di competenze per ogni candidato che consenta una descrizione più ampia e dettagliata del loro capitale di competenze, e trasversale alle professioni praticate. Questo portafoglio sarà condiviso con il suo consulente per arricchirlo lungo tutto il percorso di carriera (compresa la formazione) Per portare al candidato, se necessario (poche offerte disponibili, desiderio di mobilità professionale), offerte di lavoro che corrispondono in termini di competenze attese, anche se non appartengono alla professione ricercata. Individuare i divari tra le competenze previste e quelle in possesso del candidato. Identificare la formazione per colmare la mancanza di competenze. * Fornire una descrizione più dettagliata del fabbisogno di competenze del reclutatore (comprese le posizioni che vanno a cavallo di diversi mestieri). Fare riferimento al reclutatore, a seconda della posizione proposta, le competenze di solito ricercate da altre imprese. Fare riferimento al reclutatore, se necessario (pochi candidati disponibili), profili che soddisfano le esigenze di competenze previste, anche se non appartengono al lavoro ricercato. Individuazione dei divari tra le competenze previste e quelle in possesso del candidato. **\- Sulla valorizzazione dei dati:** Creazione di un'offerta dedicata di servizi DSI per supportare, alimentare e perpetuare i casi di utilizzo nell'Eco Business System e nel Centro per l'occupazione SI ***Accompanying use cases** (fase comprova il valore): Qui generiamo dati, eseguiamo il modello per rendere i dati intelligenti e troviamo nuovi usi per le aziende e le persone in cerca di lavoro dei nostri destinatari. ***Industrializzazione dei casi d'uso** (fase industriale): dimensionamento macchina, supervisione, ergonomia, rendendo il prodotto a disposizione del pubblico definito. ***Alimentazione dei casi d'uso****(** fase di prova del valore e dell'industrializzazione): fornitura di ambiente di produzione, automazione dell'aggiornamento dei dati, capitalizzazione dei dati... (Italian)
    13 January 2022
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    Identifiers

    201603726
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