Электронная интеллектуальная система активного поиска соискателей (Electronic intelligent system of active search - Elisas) - отечественная система управления подбором кадров для малых предприятий на основе самообучающихся нейронных сетей. 

Решаемые проблемы: управление поиском и наймом сотрудников, создание базы данных по подходящим сотрудникам, глубокая аналитика новых резюме по индивидуальным для работодателя критериям, анализ эффективности процесса поиска и найма, управление знаниями организации.

Описание продукта:

Разрабатываемое решение предоставляет собой систему автоматизации процесса рекрутинга, основными функциональными возможностями системы являются:

• Учет рекрутинговой документации компании;
• Хранение и актуализация резюме потенциальных кандидатов и текущих сотрудников компании;
• Парсинг резюме и хранение детализированной информации в объектах БД;
• Учет предстоящих собеседований;
• Оповещение о предстоящих собеседованиях;
• Обратная связь с кандидатом по результатам собеседования;
• Анализ потока резюме при помощи нейронной сети;
• Обработка выборки из одобренных и отклоненных кандидатур и рекомендация потенциально подходящих компании кандидатов;
• Система рекомендации потенциально подходящих кандидатов на основе работы нейронной сети и корректные рекомендации по специальности и отделу начальникам подразделений.

Особенностью нашего решения, помимо защищенности интеллектуальной собственности организации (базы данных резюме, потребность в кадрах), является блок интеллектуального отбора на базе нейронных сетей.

Основываясь на семантических параметрах уже трудоустроенных сотрудников, подходящих кандидатов, но по тем или иным причинам не трудоустроенных (уровень заработной платы, личные причины, персональная несовместимость с руководителем по итогам собеседования), данный блок позволяет провести скрининг базы резюме вновь рассматриваемых кандидатов и отмести неподходящие резюме. Отсев будет проводиться по следующим параметрам:

- опыт работе на одном месте (страховка от «гастролеров», трудноинтегрируемых в коллектив личностей);

- релевантный опыт по ключевым параметрам (например, опыт проектов на микроконтроллерах STM от 3 лет);

- неприемлемые для должности, например руководителя, опечатки в резюме в большом количестве;

- отсутствие профильного образования для занимания должности (предупреждающий фактор).

- ключевые личностные компетенции, для выявления, например, не пунктуальных или не желающих развиваться и обучаться кандидатов.

Дополнительно модуль будет обеспечивать:

- наличие рекомендаций по уже прособеседованным, но не подошедшим по цене, соискателям из базы резюме (например, по критерию цена)

- обработку массива данных по подходящим или условно подходящим кандидатам и выработку критериев отбора на основе выявленных закономерностей. Нейросеть является самообучающейся, что позволяет использовать данное решение, как для отбора по известным критериям, так и по выработанным.

Система строится на базе клиент-серверного подхода. 

Дистрибьюция системы предполагает 2 варианта решений:

• Решение 1 - отдается на самостоятельное управление заказчика, и поставляется за единоразовую фиксированную плату в зависимости от количества необходимых пользователей;
• Решение 2 - является облачным сервисом, и поставляется в виде доступа у web-интерфейсу по системе подписок. На данный момент предполагается внедрение 3-х тарифных планов:

    Базовый - пользователь получает доступ к функциям управления потоком кандидатов в компанию, а именно:

• Занесение информации о подразделениях и сотрудниках;
• Занесение резюме кандидатов и действующих сотрудников;
• Возможности интеграции с календарями;
• Доступ к функциональности оповещений кандидатов и сотрудников.

            Расширенный - к вышеперечисленным функциям добавляется возможности по обучению нейронной сети на выборках из рассмотренных кандидатов и успешно прошедших кандидатов, для прогнозирования наиболее подходящих кандидатур и доступ к системе рекомендаций.

            Профессиональный - все вышеперечисленные функции плюс доступ к модулям статистики.

На страницу проекта