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海军部，人力资源办公室，Sigonella IT
注意事项 申请表已于 2022 年 11 月 1 日起修订，任何先前的版本将不予考虑。候选人必须通过电子邮件将申请表以电子方式提交至以下修订后的地址：usn.naples.ochrwashingtondc.mbx.hro-naples-ln-jobs@us.navy.mil 1. 提交申请前，请阅读本公告下一页的“填写求职申请表的说明”。 2. 在电子邮件的主题行中，注明候选人的姓和名以及职位空缺公告编号和职称（例如 ROSSI，MARIO，3049B-123456-EI，办公室自动化文员）。 3. 申请人将收到 HRO 发送的自动电子邮件，确认收到其求职申请。建议申请人将此电子邮件地址添加到他们的联系人中，这样电子邮件就不会被过滤到垃圾邮件或垃圾邮箱中。 4. 如果申请人在提交就业申请后 24 小时内未收到此电子邮件，申请人有责任联系 HRO：usn.naples.ochrwashingtondc.mbx.hro-naples-ln-jobs@us.navy.mil 或致电 DSN：314-626-5409 / COMM：081-568-5409，周一至周五，上午 8:00 至办公时间内。5. 如果在提交就业申请时遇到困难，申请人必须在招聘公告截止日期前重新发送包含申请表的电子邮件。招聘公告截止日期后发生的任何事件都将导致申请不予考虑。此规则没有例外。6. 被选中者必须顺利通过就业前体检，这是就业的条件。 7. 申请人必须能够流利地阅读、书写和口语英语和意大利语。申请必须以英语提交。意大利语申请将不予考虑。8. 被选中者必须顺利通过安全背景调查，这是就业条件之一。9. 所示工资基于全职工作时间安排。薪酬和福利将与工作时长成正比。10. 轮班工作和不定期值班。11. 之前申请过的申请人无需重新申请，除非更新其申请。
预测工作匹配质量：机器学习方法
本文开发了基于大规模的算法应用程序，以提高劳动力市场的比赛质量。我们使用有关德国就业传记的全面行政数据来预测工作稳定和工资方面的工作匹配质量。这些模型均通过机器学习（ML）（即XGBoost）和常见的统计方法（即OLS，Logit）估算。与后一种方法相比，我们发现XGBoost在模式识别方面的性能更好，以有效的方式分析大量数据，并最大程度地减少应用程序中的预测误差。最后，我们将结果与算法相结合，这些算法优化了匹配概率，以根据每个求职者的个人特征提供排名的作业建议列表。此应用程序可以支持案例工作者和求职者扩大其求职策略。
LN23-711510 语言专家 UA-1040-02.pdf
公告 # LN23-711510 职位 语言专家 UA-1040-02 薪资范围 每月 2,798.04 欧元 - 3.095,84 欧元，另加适用津贴 开放日期 2023 年 9 月 20 日 截止日期 2023 年 9 月 29 日 地点 美国地区法律服务办公室 (RLSO) EURAFSWA 分遣队 SIGONELLA，美国海军航空站，意大利 SIGONELLA 注意事项 1. 提交申请前，请阅读公告第二页 (2)“填写求职申请表的说明”。 2. 申请人必须能流利地读、写和说英语和意大利语。申请必须以英文提交。 3. 这是一个临时全职职位，任期不得超过十二 (12) 个月，或在正式任职者返回之前（以先到者为准）。 4. 被选中者必须通过体检和安全背景调查，作为就业条件。
报告反2SLGBTQIA+在线仇恨：可行性研究
数字弹性项目旨在更好地理解加拿大跨性别在线仇恨的两种精神，跨性别和非二元和非二进制（2STN+）的专业经验。该项目包括几个研究和社区重点的组件，包括：在线调查和与2STN+专业人员的一对一访谈询问他们对跨性别在线仇恨的经历，以及策略和政策，以减轻和解决变性在线仇恨和解决2STN+咨询小组的经验丰富的在线求职小组，为2STN+专业提供2STN+专业的跨越+专业的thrusp，用于跟踪和报告抗2slgbtqia+在线仇恨的工具。本报告介绍了可行性研究（以下简介，研究）关于开发抗2SlgBTQIA+在线仇恨的报告机制的发现。
促进日本钢铁公司的数字化转型
Nippon Steel Corporation于2020年4月成立了数字创新部门，以便通过积极利用数据和数字技术进一步增强其业务竞争力。该部门的主要作用如下：1）使用数字技术制定中等到长期的业务和生产过程创新策略，并计划和促进公司范围的任务，2）2）提高公司范围的资源投入以改善公司范围内的数字管理资源管理，以更有效地进行投资和求职，3）评估数字技术，3）在数字上进行处理，3）在数字技术中，3）对数字技术进行依据，3）技术，考虑并促进其在实际机器上的应用。通过这些任务，分区一直在努力解决与制造/维护站点，销售/生产计划和利润管理有关的公司范围内的问题，并通过改善数据管理来加速业务和生产过程创新，因为它可以作为解决这些问题的基础。
GAO-20-559，高级执行服务
表1：职业高级行政服务（SES）重新分配要求7表2：在选定机构的120天暂停范围内进行的重新分配，2017财年至2019财年15表3：评估商业部对与职业高级行政服务的要求（SES）在2017年的评估部门的评估：2017年求职部门的要求：遵守与职业高级行政服务（SES）在暂停期内的要求相关要求的条件，2017年至2019财年至2019财年24表5：评估住房和城市发展部的评估（HUD）符合与职业高级行政服务（SES）在2017年期间的复杂级别的符合要求的要求6：26：26与职业高级执行服务（SES）重新分配有关，2017年10月30日至2019年9月30日31
关于研究
对于青年人来说，这反过来又可以帮助他们实现任务并最终建立更强大的社区。青年对加拿大自愿景观青年的重要性是特别重要的人群，因为他们是志愿服务的未来。青年占加拿大志愿者总数的相对较小比例，但是他们的招募和参与对于确保志愿部门的未来可持续性至关重要。老年人目前是加拿大最活跃的志愿者，但是随着年龄的增长，他们将开始减少志愿者的参与。有效的青年招聘技术对于维持加拿大最敬业的志愿者队列（老年人）的强大志愿部门至关重要。青年对志愿者青年的想法从各种角度看志愿者，他们的志愿服务的动机是专业，社交和个人本质上的。通常将志愿服务视为通过提供网络，提高技能并提高潜在雇主的形象的机会来为他们的求职做出贡献。
2025全球创新挑战赛加速青年就业
尽管近年来取得了一些进展，但全球年轻人在求职过程中仍然面临挑战，包括技能不匹配和难以获得高质量工作。根据国际劳工组织的数据，全球有 6500 万年轻人失业。1 自花旗基金会成立以来，提高青年就业能力一直是我们支持全球低收入社区使命的重要组成部分。仅在过去十年，花旗基金会就通过其“进步之路”计划投资了 3 亿多美元，支持了超过一百万年轻人拓展技能、经验和人脉。在我们筹资历程的基础上，今年的全球创新挑战赛将重点关注青年就业能力，我们诚邀社区组织提交提案，为主要为 15 至 24 岁之间的低收入青年开发创新的就业解决方案。2
基于人工智能分析和需求技能预测确保可持续增长
摘要。可持续的经济增长需要一个预测所需技能和能力的系统。现有的劳动力市场分析和预测方法使用基于雇主调查或国家门户网站上注册的空缺职位的截断数据库，这些数据库确实为教育系统提供了所需能力的可靠预测，以确保及时形成这些能力。也不可能根据能力而不是员工数量来分析需求。因此，更可靠的数据来源是通过从在线求职门户网站抓取收集的空缺职位和简历进行分析，这允许您根据所述能力分析空缺职位和简历，并预测其动态。本文提出了一种利用人工智能进行需求技能和能力分析预测的算法，其优势不仅在于处理信息的数量和速度，还在于确保数据的质量和可比性。