Подбор персонала. Автоматизация выбора резюме соискателей на должность на основе машинного обучения (шаблон)

Август 10, 2022

Главная
Менеджмент
Подбор персонала. Автоматизация выбора резюме соискателей на должность на основе машинного обучения (шаблон)

Содержание

2. Существующие на данный момент проблемы Расходы на связь для «лишних» обзвонов Расходы на получение контактов соискателей
3. Цель и задачи
4. Определение требований Talantix — российская CRM для рекрутмента с искусственным интеллектом от hh.ru Стоимость: 12000 рублей
5. Автономная работа системы оценки резюме Частичная автоматизация процесса подбора персонала Внутренняя разработка Модель будет построена на
6. Этапы внедрения проекта
7. На сроках закрытия вакансии 420 тыс. руб. Сумма инвестиций на разработку ПО 3 тыс. руб. в
9. Скачать презентацию

Слайд 2

Существующие на данный момент проблемы
Расходы на связь для «лишних» обзвонов
Расходы на

получение контактов соискателей на hh.ru
Сроки закрытия вакансии
Траты времени сотрудников подбора персонала

Слайд 3

Цель и задачи

Слайд 4

Определение требований
Talantix — российская CRM для рекрутмента с искусственным интеллектом от

hh.ru
Стоимость: 12000 рублей при оформлении годового пакета
Пробный период 7 дней
Стоимость для команды рекрутеров из 11-15 человек

Обучение модели на архивных данных
Применение обученной модели к новым резюме
Интерпретация результатов в качестве некоего рейтинга для сортировки

Потенциально, широкая возможность применения во многих службах подбора персонала группы «Синара»
Возможность применения для разных категорий подбора (Массовый / Индивидуальный)

КРЕТЕРИИ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛИ

Образование
Пол
Позиция
Предыдущий опыт
Возраст
Дата создания резюме
Режим работы
Город
И т. д. по необходимости

ДЕТАЛИ РЕАЛИЗАЦИИ

По исторической базе резюме eStaff обучается модель в корреляции «Резюме» → «Результат рассмотрения кандидатуры»
Когда в базу добавляется новое резюме, оно проходит оценку с помощью обученной модели
Результат от модели интерпретируется и проставляется в eStaff как новое поле
Основываясь на оценке, рекрутеры выбирают кандиатов для обзвона

АНАЛИЗ АНАЛОГОВ

ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ

ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ

Слайд 5

Автономная работа системы оценки резюме
Частичная автоматизация процесса подбора персонала
Внутренняя разработка
Модель будет

построена на основе уже проведенной работы службы подбора персонала

Слабые стороны
(Weakness)

Сильные стороны (Strength)

Неочевидность нововведенной оценки для обычного пользователя
Малый опыт работы в сфере машинного обучения
Нет ясной долгосрочной перспективы внедрения проекта

Возможности
(Opportunities)

Перспектива использования ПО не только в пределах банковской группы
Перспектива использования ПО для индивидуального и массового подборов

Первоначальные сбои работы приложения
Малая информированность сотрудников о новом рейтинге для резюме (не будут использовать)
По итогу сотрудники службы подбора персонала все равно обзвонят всех кандидатов

Угрозы
(Threats)

Слайд 6