Разработчики создали 500 компьютерных моделей для разных должностных обязанностей и географических локаций. Каждая модель была обучена распознавать около 50 тыс. слов-сигналов, которые присутствовали в резюме соискателей.Примечательно, что механизм игнорировал слова, обозначающие навыки, которые часто прописаны в резюме ИТ-специалистов, такие как умение писать различные коды и т. п. Вместо этого система отслеживала, например, типичные для мужской речи глаголы в самоописании кандидатов, вроде «выполнил» (executed) или «захватил» (captured), поскольку они регулярно встречались в старых резюме, на которых училась машина. С таким подходом гендерная дискриминация была не единственной проблемой — механизм зачастую рекомендовал на должность людей, не обладающих нужными навыками.
