Основная цель проекта - разработка отечественной системы управления подбором кадров для малых предприятий на основе самообучающихся нейронных сетей. Основным преимуществом разрабатываемой системы, выделяющим её на фоне представленных на рынке аналогов, является система рекомендаций наиболее подходящих кандидатур на основе результатов работы нейронной сети по выборке из резюме хранящихся в базе данных. На малом предприятии, зачастую, нет специальных кадровых служб и подбором персонала занимается либо руководитель организации, либо сотрудник, которому эта задача поручена, который и занимается анализом резюме. Анализ позволяет сэкономить затраты и время на отбор персонала, однако не дает сто процентной гарантии правильного выбора, поскольку не исключает человеческий фактор.Чтобы упростить процесс анализа резюме, компании прибегают к помощи специализированных автоматизированных информационных систем, основным недостатком которых являются ограниченные аналитические возможности. Как правило, в качестве критериев поиска кандидатов, используются: - образование; - общий опыт; - ожидаемая зарплата; - устраивающее расстояние до работы; - возраст; - семейное положении, дети; - график работы, занятость; - готов/не готов к командировкам. Вместе с тем, отобранные по таким «типовым» критериям кандидаты, часто не оправдывают ожидания работодателя, поскольку могут не соответствовать ряду других «неочевидных» параметров, например: - отобранный сотрудник, оказывается «гастролёром», т. е. часто меняет работу и не задерживается на одном месте больше года; - или трудноинтегрируемой в коллектив личностью: конфликтный или крайне необщительный человек, который с трудом адаптируется в коллективе; - или, кандидат, принятый на руководящую должность оказывается рассеянным; - или выбранный сотрудник часто просит отгулы или берет отпуска за свой счет; - человек «старой закалки», который не готов к обучению и развитию; - не умеет правильно организовывать свое время и постоянно опаздывает. В результате, достаточно часто, на работу принимаются кандидаты, которые вроде бы соответствуют всем основным критериям, но не проходят испытательный срок или увольняются достаточно быстро, и предприятие опять вынуждено тратить силы, средства и время на поиск новых соответствующих кандидатов. Разрабатываемая в рамках НИОКР система решает задачи автоматизации деятельности кадрового отдела, путем предоставления инструментов поиска, хранения, обработки, анализа и классификации рекрутинговой информации копании на основе самообучающихся нейронных сетей для оптимизации деятельности отдела кадров, предоставления поддержки принятия решений о кандидатах компании, а также облегчения коммуникации между сотрудником отдела кадров и потенциальным кандидатом. Предлагаемая нами система выгодно отличается от конкурентов в области анализа и обработки рекрутинговой информации компании, а именно система предоставляет такие уникальные возможности, которыми не обладает ник один аналог: функции нейро-ассистента с анализом потока резюме при помощи нейронной сети, выдача рекомендаций потенциально подходящих кандидатов путем обработки выборки данных одобренных и отклоненных кандидатур, автоматизированный анализ по «неочевидным» (нераскрытые места работы, нежелание обучаться, скачки между местами работы), встроенные» возможности тестирования (на «рассеянность», «конфликтность») возможность для использования альтернативных методов подбора персонала таких как Headhunting. В соответствие с приоритетными направлениями грантовой поддержки проектов по разработке, применению и коммерциализации российских цифровых решений проект соответствует следующему лоту: «Системы планирования ресурсов предприятия (ERP)», приоритетные направления поддержки: «массовый набор персонала: сопровождение кандидатов, обработка звонков, CRM для кандидатов», «предиктивный анализ рисков и формирование карты HR-рисков для высшего руководства». Поскольку решение направлено на систематизацию процесса подбора персонала, сопровождение кандидатов, учет контактов с ним, в том числе звонков и собеседований, а так же предиктивную аналитику потенциальной совместимости кандидата с командой и Организацией в целом, а также нацеленное на оценку кадровых рисков, можно достоверно утверждать, что наше решение полностью соответствует данному приоритетному направлению поддержки.

Производитель: ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ГРУППА КОМПАНИЙ ИМСАТ"

IT