Cloud-Native Workforce Engineering: A DevOps and CI/CD Strategy for Rapid Deployment of AI Models Across Distributed HCM Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Enterprise organizations increasingly rely on distributed Human Capital Management systems to manage workforce operations, talent analytics, and strategic planning across geographically dispersed environments. At the same time, advances in artificial intelligence have introduced new opportunities for predictive workforce intelligence, including employee retention modeling, workforce demand forecasting, and performance analytics. Despite these technological advances, most enterprise HCM platforms continue to face significant challenges in operationalizing artificial intelligence models within production environments. Fragmented data architectures, manual deployment processes, and limited coordination between data science and platform engineering teams often result in delayed model releases and reduced reliability of workforce analytics systems. This study introduces a cloud native workforce engineering strategy that integrates DevOps practices and continuous integration and continuous deployment pipelines to enable rapid, scalable, and reliable deployment of artificial intelligence models across distributed HCM ecosystems. The proposed framework combines containerized infrastructure, microservices based application architecture, automated testing pipelines, and centralized model governance mechanisms to support continuous delivery of workforce intelligence capabilities. By aligning artificial intelligence lifecycle management with modern software engineering practices, the framework improves deployment efficiency, reduces operational complexity, and enhances system resilience in multi cloud workforce environments. The research contributes a structured architectural model for integrating DevOps driven automation with enterprise HCM platforms, offering a practical pathway for organizations seeking to accelerate the delivery of intelligent workforce solutions while maintaining governance, security, and operational stability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle