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

1.

Подбор Персонала.
Автоматизация
выбора резюме
соискателей на
должность на
основе машинного
обучения
2022 год
Огарева Антонина Николаевна
Старший программист Департамента информационных
технологий АО «Газэнергобанк»
Руководитель: Кондратьев Владислав Дмитриевич,
Директор департамента информационных технологий

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
2

3.

Цель и задачи
Цель
Оптимизация затрат времени сотрудников службы подбора
персонала и затрат средств для закрытия вакансии
Задачи
Повышение эффективности работы сотрудников службы подбора
персонала;
Реализация более рационального расхода средств на связь;
Сокращение сроков закрытия вакансии;
Повышение эффективности расходов на получение контактов на
hh.ru;
Разработка и внедрение ПО для оценки рейтинга резюме.
3
3

4.

Определение требований
4
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
ВОЗМОЖНОСТИ
ПРИМЕНЕНИЯ
ОСНОВНЫЕ
ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ
АНАЛИЗ АНАЛОГОВ
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

5.

Сильные стороны
(Strength)
Слабые стороны
(Weakness)
Возможности
(Opportunities)
Угрозы
(Threats)
Автономная работа системы
оценки резюме
Неочевидность
нововведенной оценки
для обычного
пользователя
Перспектива
использования ПО не
только в пределах
банковской группы
Первоначальные сбои
работы приложения
Малый опыт работы в
сфере машинного
обучения
Перспектива
использования ПО для
индивидуального и
массового подборов
Частичная автоматизация
процесса подбора персонала
Внутренняя разработка
Модель будет построена на
основе уже проведенной
работы службы подбора
персонала
Нет ясной долгосрочной
перспективы внедрения
проекта
Малая информированность
сотрудников о новом
рейтинге для резюме (не
будут использовать)
По итогу сотрудники
службы подбора
персонала все равно
обзвонят всех кандидатов

6.

Этапы внедрения проекта
ЭТАП
СРОКИ
Обучение модели и проверка работоспособности
≈ 4 месяца
Разработка ПО для интерпретации результатов от
обученной модели
Доработки системы eStaff для обработки нового
параметра (рейтинг)
Начало внедрения системы, тестирование, доработки
.≈ 1 месяц
Обучение работе с системой сотрудников службы
поиска персонала
Боевое внедрение системы
6
6
≈ 1 месяц

7.

Экономический эффект
На hh.ru
На звонках
≈ 7900 руб.
в месяц
≈ 2400 руб.
в месяц
Экономия
На сроках
закрытия
вакансии
Индивидуально
7
420
тыс. руб.
Сумма инвестиций на разработку ПО
3 тыс. руб.
в месяц
Стоимость поддержки ПО
На рабочем времени
≈ 20 тыс. руб.
в месяц
15 мес.
Предполагаемое время окупаемости
проекта

8.

Эффект от
внедрения проекта
Повышение
эффективности
работы сотрудников
службы подбора
персонала
Меньшее количество обзвонов
Меньшее время на «сортировку»
резюме
Сокращение сроков
закрытия вакансии
8
Короткие сроки закрытия вакансии позволяют
минимизировать сбои в работе бизнеса, в то
время как длительный период подбора кадров
может стать причиной потери морального духа
имеющихся сотрудников и негативно повлиять
на работу организации.
Снижение издержек банка
на оплату связи
Сортировка по рейтингу позволит
обзвонить «полезные» резюме в
первую очередь
5
Частичная автоматизация и
перспективы расширения
1
4
3
2
Автоматизация анализа резюме на основе
предыдущего опыта сотрудников службы
подбора персонала
Использование не только в пределах
банковской группы
Использование как для индивидуального,
так и для массовго подбора
Снижение издержек банка на
hh.ru
Estaff позволяет загружать резюме без
прогрузки контактов
Стоимость открытия одного контакта
составляет 50 руб.
Формирование рейтинга позволяет
платить только за «полезные» контакты