للبحث عن متخصصين في تكنولوجيا المعلومات ، فإن مثل هذا المخطط غير قابل للتطبيق بشكل خاص بعد ، لأن هذا المجال محدد ، وهنا يستخدم المجندون أدوات أخرى. أما بالنسبة للباقي ، فهو موضوع موضوعي تمامًا ، خاصةً عندما يكون هناك أكثر من مائة مستجيب للوظيفة الشاغرة.
أخبرنا ألكسندر باراباش عن كيفية عمل الخدمة وعن منطق الضباط. رسميًا ، هو مدير GoRecruit ، لكنه في نفس الوقت مرتبط بشكل مباشر بالتنمية.
REM AI-. Awtor (https://habr.com/ru/company/leader-id/blog/521378/), iPavlov (https://habr.com/ru/company/leader-id/blog/522624/) OpenTalks.AI (https://habr.com/ru/company/leader-id/blog/523448/).- ما هو GoRecruit ، كيف يعمل؟
- هذا نظام لدعم قرارات الموظفين بناءً على تحليل البيانات من السير الذاتية والمصادر المفتوحة ، بما في ذلك الشبكات الاجتماعية. يحسب تصنيف مقدم الطلب الذي يتقدم لمهنة معينة ، مما يقلل من تكاليف العمالة للمجنِّد.
يتمثل الاختلاف الأساسي عن النظير في أنه من أجل المشاركة في التقييم ، يجب على مقدم الطلب الاستجابة للوظيفة الشاغرة وتحميل سيرته الذاتية عليها بشكل مستقل أو تسجيل الدخول من خلال الملف الشخصي على الشبكات الاجتماعية. في رأيي ، هذا منطق مهم للغاية. تقدم بعض الخدمات أدوات بحث باردة للباحثين عن عمل: يأخذون البيانات المفتوحة من ملفات تعريف الأشخاص المطمئنين ، والتي تتعارض أحيانًا مع سياسات وسائل التواصل الاجتماعي. فإنه ليس من حق. لا نأخذ البيانات إلا بعد الحصول على إذن (أي موافقة المستخدم) ، مع استكمالها ببيانات من السير الذاتية والمصادر المفتوحة مثل خدمة Bailiff الفيدرالية ، وقواعد وزارة الشؤون الداخلية والضرائب. تتمثل المهمة النهائية للنظام في إثراء البيانات حول مقدم الطلب من خلال إنشاء تقرير مفصل لقسم شؤون الموظفين وأفراد الأمن.
من بين المعلومات الأخرى ، يحتوي هذا التقرير على تصنيف يميز النجاح المتوقع لمرشح معين في وظيفة شاغرة مختارة. يقرر المجند ما يجب فعله بعد ذلك بهذا التصنيف.
- كيف تصف الوظيفة الشاغرة للمقارنة؟ وأين يعمل الذكاء الاصطناعي؟
- في الواقع ، الذكاء الاصطناعي ، الذي يتم الحديث عنه كثيرًا الآن ، هو طرق لاستقراء البيانات الإحصائية. ولكن من أجل استقراء شيء ما ، يجب أن يكون لديك قدر كاف من المعلومات الأولية. بالنسبة للشركات الكبيرة ، حيث توجد إحصاءات حول حركة الأفراد ، فإننا نبني نموذجًا للوظيفة الشاغرة بناءً على هذه البيانات باستخدام الشبكات العصبية.
في الواقع ، نحن نحلل المعلومات المتعلقة بهؤلاء الموظفين الناجحين في الشركة في منصب معين.نتيجة لذلك ، سيتم حساب تصنيف المرشح في التقرير بناءً على تجربة الشركة (بناءً على المقارنة مع الأشخاص الآخرين الذين عملوا في مناصب مماثلة في هذه الشركة).
بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم ، حيث لا تكفي البيانات الإحصائية لبناء نموذج ، نستخدم نظامًا متخصصًا. يعتمد النموذج الرياضي لهذا النظام على رأي الخبراء المتخصصين ، والذي يحل محل مسار الفكر البشري في صنع القرار. هذا النهج له ما يبرره عندما لا يكون لدى الشركة إحصاءاتها الخاصة. بمرور الوقت ، نقوم بتطوير هذه النماذج - إجراء التعديلات حسب الحاجة.
- إذا تحدثنا عن نموذج الشبكة العصبية ، فكيف يتم تقييم "نجاح" الشخص في هذا الموقف أو ذاك؟
- وهذه إحدى خفايا عملنا. تختلف هذه المعايير من شركة إلى أخرى. أبسط خيار هو حالة التوظيف بعد فترة زمنية معينة. على سبيل المثال ، إذا كان الشخص لا يزال يعمل في هذا المنصب بعد عام من التوظيف ، فيمكن اعتباره ناجحًا ، لأن الهدف النهائي هو العثور على شخص غير معقد يعمل لفترة طويلة في الشركة.
الشركات الأكثر تقدمًا لديها مؤشرات أداء رئيسية داخلية للموارد البشرية. نأخذها كأساس - نحن نعتبر الأشخاص الناجحين بمؤشر ، على سبيل المثال ، أعلى من 70٪. نختار البيانات المناسبة عن حركة الأفراد ونقوم بتدريب نموذج رياضي لكل مهنة على حدة.
- ما هي حدود تطبيق هذا النهج؟
- لا توجد قيود صارمة. لكن هذه طريقة إحصائية. من الواضح أنه كلما زادت البيانات (كلما كانت العينة أكثر ثراءً) ، زادت دقة التنبؤ ، أي سنقول بمزيد من الدقة مدى نجاح المرشح. لذلك ، فإن الحل يعمل بشكل أفضل مع بعض المهن الجماعية. لسنا مستعدين بعد لتقديم توصيات للمناصب العليا أو الفريدة.
- ما المكان الذي يحتله النظام في عملية البحث عن الأشخاص؟
- نحن لا نشارك في البحث. نحن نحتل مكانة مختلفة - نحن نقدم تقييمًا عندما نتلقى الكثير من الردود على وظيفة شاغرة ومن الضروري تحديد الشخص الذي يجب الاتصال به لإجراء مقابلة.
: . 600 . 5 , 50 , , , , .ويعطي نظامنا إجابة في 5 ثوانٍ: يحسب التصنيف ويرتب 600 استئناف به. يمكنك المتابعة فورًا إلى المرحلة التالية - دعوة لإجراء مقابلة أو إرسال مهمة اختبار ، اعتمادًا على كيفية اتخاذ قرارات الموارد البشرية داخل الشركة.
في الواقع ، هذا هو المرشح الأولي الأكثر استهلاكا للوقت في سلسلة الإجراءات المتعلقة باتخاذ قرارات الموظفين. مقارنة ثلاثة أشخاص. لكن من المستحيل تذكر ومقارنة السير الذاتية الشرطية 600 - وهذا أعلى من القدرات البدنية للشخص. بعد قراءة العشرات ، ستنسى بالفعل ما حدث في البداية. يحب علماء النفس لدينا أن يكرروا أن الدماغ البشري يتذكر ويمكن أن يخزن بسرعة في الرأس حوالي 7-10 معلمات. لذلك ، فإن السؤال الكبير هو إلى أي مدى سيدرس المجند 600 استئناف يدويًا في غضون أسبوع.
- كيف تم بناء هذا التصنيف بالضبط؟ ما هي البيانات التي تأخذها من سيرتك الذاتية؟
- نستخدم نهجًا مشتركًا - نجمع بين أساليب الهندسة الأنطولوجية والشبكات العصبية. يستخرج النظام المعاني الدلالية من نص السيرة الذاتية ، والتي نحتاجها لحساب التصنيف اللاحق. أين عمل الشخص من قبل ، وما هو المنصب ، وما هي المناصب التي شغلها ، وما إذا كان قد توقف عن العمل ، وما هي النجاحات التي حققها وما هي الوظائف التي قام بها ، وما نوع التعليم الذي حصل عليه ، وما إذا كانت مهنته تتوافق مع ملف التعليم ، وما إلى ذلك.
أيضًا ، إذا كان الأمر مهمًا ، فإننا نسلط الضوء على العمر والجنس والمعلومات الإضافية الأخرى - كل ما سيبحثه مسؤول الموارد البشرية العادي عند قراءة السيرة الذاتية. كل عنصر من هذه العناصر هو معلمة. عادة ما يقارنها المجند ، قمنا فقط بخوارزمية هذه المقارنة.
- ما هي مصادر المعلومات الإضافية التي تستخدمها؟
- بالإضافة إلى القواعد المذكورة لوزارة الداخلية ، FSSP ، إلخ ، نحن الآن نستخدم الشبكة الاجتماعية VKontakte. لدينا أيضًا تطورات على Facebook و Twitter ، لكن فكونتاكتي هو المصدر الرئيسي. عندما صنعنا نموذجًا لاتخاذ قرارات الموظفين لمنصب مشغل الكمبيوتر الشخصي في المراكز متعددة الوظائف ، وجدنا أن حوالي 97٪ من المرشحين لديهم ملف تعريف على هذه الشبكة الاجتماعية. بالمناسبة ، شك العميل في تلك اللحظة فيما إذا كان من الممكن إثراء الملفات الشخصية ببيانات من فكونتاكتي ، لكن الرقم 97٪ هدأ.
- ما الذي يهتم به نظامك بالضبط في ملف تعريف الشبكة الاجتماعية الخاص بك؟
- بادئ ذي بدء ، نأخذ النصوص التي ينشرها الشخص على صفحته من أجل تحديد ملفه النفسي.
أمثلة للكلمات الرئيسية لتقييم النمط النفسي من دراسة مشتركة لجامعة بنسلفانيا وكامبريدج
هذا نوع من المعالجة المسبقة للبيانات. نقيم سمات الشخصية بالكلمات والعبارات المستخدمة في المشاركات (يمكنك قراءة المزيد عن تقنية مماثلة تستخدم لتحليل المشاركات في الفيسبوك هنا (الشعبي) و هنا ).
باستخدام تصنيف مايرز بريجز ، نصنف الشخص كواحد من 16 نمطًا نفسيًا.تؤثر هذه المعلومات أيضًا على التصنيف النهائي: الأشخاص من أنماط نفسية مختلفة تمامًا مناسبون لمهن مختلفة.
بالإضافة إلى ذلك ، نحن بالطبع مهتمون بالمعلومات الواردة في الملف الشخصي. يقدم فكونتاكتي حوالي 70 معلمة - ما كتبه الشخص عن نفسه على الصفحة: العمر ، الجنس ، التعليم ، التفضيلات ، الأطفال ، إلخ.
- كم عدد المشاركات التي يمكن للنظام تقييم شخص ما؟ ماذا لو تم نشر صور القطط فقط على الشبكات الاجتماعية؟
- النظام لا يقدم المعجزات - يتصرف مثل المجند العادي.
لنفترض أن أحد المرشحين تقدم لوظيفة ولكنه لم يكتب أي شيء في سيرته الذاتية. نحن (مثل المجند) ننظر إلى البيانات المفتوحة - دعنا نقول أنه لا يوجد شيء هناك أيضًا. إما أنه لا يوجد ملف تعريف على الشبكة الاجتماعية ، أو أنه فارغ.
. , , .هذا هو المنطق الشائع لاتخاذ قرار شخصي. إذا كنت لا ترى معلومات حول المرشح ولا يمكنك التحقق من ذلك بمصادر مفتوحة ، فانتقل إلى السيرة الذاتية التالية.
عند مقارنة شخصين - مع ثروة من الخبرة المثبتة ، والتعليم الجيد والمعرفة ، أو نوع من التخفي ، فمن المرجح أن تختار الشخص الذي تعرف عنه أكثر.
نظامنا يفسر المنطق البشري هنا. نقص البيانات هو أيضًا المعلومات التي تميز الشخص بطريقة معينة ، ولكن كقاعدة عامة ، يتم استخدامها بتصنيف منخفض.
- نتيجة لذلك ، من وجهة نظر النظام ، المرشح المثالي هو الشخص الذي "ينشر حياته" علانية على الشبكة الاجتماعية؟
- لا. وسائل التواصل الاجتماعي هي مجرد وظيفة إضافية ، ويتم الحصول على البيانات الأساسية من السيرة الذاتية.
- هل تحلل نصوص المقالات على Habré أو الكود على GitHub لإثراء ملفك الشخصي بشكل أكبر؟
- لا. هذه موارد خاصة بأفراد تكنولوجيا المعلومات ، وليس لدينا مثل هذا التركيز. في هذا الجزء ، توجد أدوات أخرى تم صقلها للبحث عن متخصصي تكنولوجيا المعلومات وتقييمهم.
- هل هناك أي عوامل ، من وجهة نظر النظام ، تنسب بشكل لا لبس فيه إلى المرشح على أنها زائد أو ناقص؟
- هذه هي بالضبط الميزة الفريدة لـ GoRecruit: لا توجد مثل هذه العوامل. تؤثر جميع البيانات التي تم جمعها على القرار النهائي. لكن لكل مهنة ، في كل شركة ، ستختلف درجة تأثير كل عامل من العوامل.
يكمن معنى النموذج الرياضي في حقيقة أن هذه المعلمات تتغير اعتمادًا على كيفية إجراء التدريب - ما هي البيانات المستخدمة لهذا الغرض.
- أثناء العمل على النماذج ، لا بد أن مئات السير الذاتية مرت أمام عينيك. هل يمكنك تحديد أي سمات نموذجية للأجيال؟
- ربما لا ، باستثناء واحدة. كلما كان الشخص أكبر سنًا ، كانت خلفيته أغنى. كقاعدة عامة ، مع تقدم العمر ، يبدأ مسار حياته المهنية في التتبع وبصفة عامة هناك المزيد من المعلومات عنه.
لكن يمكنني ملاحظة ميزة أخرى: السيرة الذاتية كتنسيق أكثر تنوعًا مما تبدو للوهلة الأولى. على الرغم من وجود قوالب مثل HeadHunter ، يكتب الأشخاص أشياء مختلفة جدًا في السير الذاتية وبصيغ مختلفة جدًا. وهنا نواجه مشاكل في تحديد المعاني الدلالية ، لأن جميع الخوارزميات تعتمد جزئيًا على بنية السيرة الذاتية. هذه مهمة صعبة وصعبة.
- لقد تقدمت بطلب للحصول على مسرع Archipelago 20.35... ماذا تريد ان تحصل منه؟
- أعتقد أن هذه فرصة مثيرة للاهتمام للتطوير الشامل لمنتجاتنا في جميع الاتجاهات. مما قرأته عن الأرخبيل ، فإنه يوفر فرصًا متعددة الاتجاهات ، لذلك لا ننظر إلى الحدث على أنه شيء أحادي الجانب - البحث عن مستثمر أو أي شيء آخر. نحن هنا ننتظر حلًا لمشكلات التطوير لدينا ، وجهات الاتصال الجديدة ، وترويج المنتجات ، وسنبحث أيضًا عن العملاء. سويا.
- من هم الذين في فريقك؟ المجندون والمطورون وعلماء الرياضيات؟
- لدينا فريق من علماء الرياضيات والمبرمجين وعلماء النفس - أشخاص عند تقاطع العلوم التقنية والإنسانية (علم النفس والرياضيات) ، وخبراء في مجال البيانات الضخمة ، والذكاء الاصطناعي (التعلم الآلي).