Profesión y academia

Dona tu CV -- toma solamente 10 minutos »

Las empresas utilizan cada vez más sistemas automatizados para ayudar a seleccionar solicitudes de empleo. Estos sistemas se basan en algoritmos. Sabemos por muchos ejemplos que la implementación de sistemas automatizados puede conducir a un trato injusto de mujeres, migrantes y otras personas marginadas. Eso significa que hay menos posibilidades de que consigan un trabajo en comparación con otros. En otras palabras: estos algoritmos pueden conducir a la discriminación en el mercado laboral.

¡Queremos cambiar esto, desarrollando herramientas para detectar y evitar injusticias en los procesos de solicitud de empleo! Para hacerlo, necesitamos CV reales para probar cómo las injusticias se deslizan en los algoritmos de selección de trabajo. A partir de esos CV reales, creamos CV artificiales y los utilizamos para desarrollar métodos contra la discriminación.

¿Qué puedes hacer? ¡Ayúdanos a prevenir la discriminación en los procesos de solicitud de empleo! ¡Hay que acabar con que las personas sean señaladas por su identidad de género, supuesta “etnicidad” u orientación sexual! Dona su CV (anonimizado) y responde preguntas (opcional) sobre datos confidenciales.

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¿Quién está detrás de esta campaña? Estamos colaborando con un equipo de instituciones de investigación, organizaciones de la sociedad civil y empresas bajo el nombre "FINDHR - Fairness and Intersectional Non-Discrimination in Human Recommendation": Universitat Pompeu Fabra (Barcelona), Universiteit van Amsterdam, Universitá di Pisa, Radboud Universiteit, Max Planck Institute for Security and Privacy, Erasmus Universiteit Rotterdam, Praksis, Randstad, Adevinta, ETUC, WIDE+, and AlgorithmWatch CH. El proyecto está financiado por la Unión Europea bajo el programa de financiación Horizon Europe y respaldado por la Secretaría de Estado de Educación, Investigación e Innovación de Suiza. El proyecto se implementa desde noviembre de 2022 hasta octubre de 2025.

Este trimestre por primera vez estoy dictando una asignatura de ciencia de redes, para el grado de Data Science de la Universitat Pompeu Fabra.

• ¿Por qué estudiar redes?
• Conceptos básicos
• Redes aleatorias
• Redes sin escala
• Adherencia preferencial
• Homofilia y asortatividad.
• Hubs y autoridades
• PageRank
• Centralidad basada en enlaces
• Flujos en una red
• Sub-gráficos densos
• Agrupación jerárquica
• Fenómenos de propagación

Todo el material de la asignatura está en GitHub: https://chatox.github.io/networks-science-course/

El Grupo de Web Science and Social Computing de la Universitat Pompeu Fabra de Barcelona, ​​que dirijo , está invitando solicitudes para estudiantes de doctorado interesados ​​en informática de crisis y discriminación algorítmica, y en general en aplicaciones de informática social que aborden cuestiones de importancia social.

El o la estudiante de informática de crisis intentará profundizar nuestra comprensión sobre cómo el contenido generado por la comunidad en plataformas sociales puede utilizarse para mejorar la respuesta a emergencias/desastres y para mejorar la resiliencia de las sociedades. Buscamos una persona con una orientación hacia problemas prácticos, con excelentes habilidades de programación y que se sienta motivada/o para crear nuevas aplicaciones que utilicen datos en tiempo real y que pueden salvar vidas.

El o la estudiante de discriminación algorítmica intentará profundizar nuestra comprensión de cómo los algoritmos pueden incorporar y, a veces, exacerbar los prejuicios contra los grupos menos favorecidos de la sociedad. Buscamos una persona con una excelente formación en estadística, minería de datos o aprendizaje automático, buenas habilidades de gestión de datos y que se sienta motivada/o para trabajar en aplicaciones de educación, justicia, medicina y otras áreas en las que se utilizan algoritmos en el sector publico.

Ambos puestos se financian a través de becas del DTIC.

Para obtener más información, visita Web Science and Social Computing »PhD Opportunities .

Habilidades requeridas:

1. Experiencia en desarrollo en Java de más de 3 años.
2. Familiaridad con motores de búsqueda como Apache SOLR o ElasticSearch (altamente deseable).
3. Experiencia en un entorno de investigación (deseable).

Descripción:

• Nuestro equipo de investigación recibió una prestigiosa beca del Laboratorio de Transparencia de Datos. La subvención es para "FA * IR: una herramienta para la clasificación equitativa en la búsqueda", que es un nuevo método de clasificación propuesto por nuestro equipo para evitar la discriminación por género, raza u otras características protegidas. El equipo incluye investigadores de la Universitat Pompeu Fabra de Barcelona (Dr. C. Castillo, Dr. R. Baeza-Yates), TU Berlin (Sra. M. Zehlike), NTENT Hispania (Dr. R. Baeza-Yates, Dra. Sara Hajian) e ISI Torino (Dr. F. Bonchi).
• Dentro de esta subvención, estamos buscando un desarrollador en Java para escribir una serie de plug-ins/complementos para ElasticSearch (o alternativamente, para SOLR) e interactuar con nuestro equipo de investigación. Los complementos implementarán estrategias de re-ranking para consultas en las que los documentos corresponden a descripciones de personas (por ejemplo, currícula). Tenemos dos grupos de complementos que implementarán algoritmos parametrizados por un fichero de configuración.
capacitación
1. El primer grupo de complementos implementará una serie de criterios que debe cumplir cada respuesta a una consulta (por ejemplo, que para cada consulta, la lista de documentos resultante debe contener una proporción mínima de mujeres en los primeros puestos) ) Estos criterios se basarán en el paper de Zehlike et al. 2017 en CIKM 2017 .
2. El segundo grupo de complementos implementará una estrategia de re-ranking utilizando learning to rank. Recibirán un conjunto de documentos de entrenamiento, en los que la clasificación se ha establecido manualmente, y aprenderán cómo clasificar documentos nuevos, no vistos, sobre la base de estos documentos de entrenamiento y los criterios de equidad que se establecerán durante la investigación.
• En ambos casos, los complementos no deberían ser perjudiciales para el rendimiento del motor de búsqueda, es decir, como mucho se puede incurrir en una pequeña latencia adicional. Esperamos que los complementos eficientes de ranking equitativo sean una contribución significativa a ElasticSearch, y dado que se lanzarán como software de código abierto, tendrán un impacto significativo en la gran base de usuarios de ElasticSearch.

Ubicación:

• El desarrollador se reunirá con un miembro del equipo una vez por semana para informar del progreso. Idealmente, al menos la mitad de las reuniones debería ser en persona, la otra mitad puede ser remota. El equipo tiene su sede en Barcelona y Berlín, por lo que el desarrollador debería poder asistir a las reuniones presenciales en una de estas ciudades. Se preferirá a un desarrollador ubicado en el área de Barcelona o Berlín, pero un desarrollador ubicado en otro lugar (y que asista solamente en forma remota a reuniones) es también aceptable.

Calendarización:

• El proyecto comenzará en febrero o marzo y finalizará en julio de 2018 (5-6 meses). El primer grupo de complementos se puede implementar de inmediato. El segundo grupo se puede implementar a partir de abril de 2018, a medida que avanza la investigación del equipo de investigación.
• Las ofertas se revisarán a partir del 1 de febrero de 2018 y se revisarán hasta que se encuentre un desarrollador o desarrolladora adecuado(a).

Qué ofrecemos:

• Interacción con un equipo de investigadores internacionales.
• Trabajando en una aplicación para el bien social, para mitigar o eliminar la discriminación.
• Contribuir al software de código abierto.

Cómo hacer una oferta:

• Las preguntas pueden hacerse por correo electrónico a Carlos Castillo carlos.castillo@upf.edu; por favor incluya la palabra "FA * IR" en el asunto.
• Para realizar una oferta, utilice este formulario .
1. Incluya su CV con 2-3 proyectos relevantes recientes y su función en ellos
2. Incluya su oferta que consiste en un plan de trabajo que conste de 2-3 fases para el proyecto, el número estimado de horas de trabajo y el calendario para cada fase, y el costo de cada fase. Después de la finalización de cada fase, se emitirá un pago.
• La contratación se realizará directamente entre el desarrollador y la Universidad Técnica de Berlín.

Salario y gastos : el costo total del proyecto no debe superar los 24,000 €, esto es antes de que se apliquen los impuestos o deducciones aplicables.

Para realizar ofertas, utilice este formulario ».

"El sucós negoci de les nostres dades" del programa de TV3 "Valor Afegit" habla sobre publicidad online e incluye una entrevista que me hicieron respecto al proyecto TYPES, al cual Sara Hajian de nuestro equipo de Data Science ha hecho importantes contribuciones.

Programa completo en TV3 a la carta: http://www.ccma.cat/tv3/alacarta/valor-afegit/valor-afegit-09052017/video/5666379/