Aquisição do LinkedIn pela Microsoft

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

UML do LinkedIn

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

Inteligência artificial

O modelo do informações do LinkedIn também incorpora conceitos do proteção de dados: campos podem ser marcados do mesmo modo que visíveis apenas para conexões diretas ou para determinados círculos. Os usuários têm controle sobre o a qual e exibido publicamente e podem ajustar configurações conforme suas preferências. Além disso, a empresa segue legislação internacional da proteção da estatísticas, adaptando-se a leis do mesmo modo que o GDPR europeu. Para os desenvolvedores que integram a portal no seus Clique aqui sistemas, o LinkedIn oferece APIs que permitem acesso controlado às informações, junto a limites do chamadas além de requisitos da autenticação.

Gestão de permissões

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

Combate a fraudes

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

Confiabilidade

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

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