Автоматизация работы кадрового агентства
Помогли углубить отраслевую экспертизу за счет внедрения искусственного интеллекта.
Клиент
Рекрутинговое агентство с большим бэкграундом и высокими корпоративными стандартами. Ищет таланты и помогает нанимать сотрудников любых уровней – от линейных исполнителей до топ-менеджмента.
Аутсорсинг персонала – устоявшаяся бизнес-практика по всему миру, и конкуренция в нише рекрутмента огромная. Чтобы удерживать лидерство, владельцы агентства постоянно находились в поиске инновационных бизнес-инструментов. В 2022 году появилась новая идея, за реализацией пришли к нам.
Вызовы
Задача – внедрить ИИ. Готовых решений на рынке много, но, по мнению владельцев, они недостаточно хороши. Причины серьезные: слабое регулирование в вопросах конфиденциальности данных, неточность подбора, неспособность «улавливать» контекст и смысловые оттенки. Кастомное ИИ-решение выйдет дороже, но поможет опередить конкурентов.
Наша экспертиза в Data Science и NLP, которую мы постоянно совершенствуем, позволит закрыть эти прикладные задачи.
Внедрить ИИ…
А еще владельцы поделились одним наблюдением. Они тестировали чат-бот и выяснили, что соискатели легко отличали, когда с ними общался ИИ, и не всегда воспринимали позитивно. HR-агентство – это первое впечатление о тысяче будущих работодателей, оно должно быть идеальным.
…и забыть про рутину.
Мы предложили внедрить чат-бот, который будет более «человечным» по сравнению с аналогами.
Это немного увеличит бюджет и время разработки, но в перспективе даст весомое преимущество. Опыт разработки платформы для чат-ботов у нас тоже имелся.
Тогда ИИ сможет заниматься всей «черновой» работой – не только поиском и скринингом, но также первичной коммуникацией и назначением собеседований.
Как ИИ справляется с задачей подбора персонала
Шаг 1. Подготовка
– Рекрутер тщательно исследует запрос клиента, на его основе создает описание вакансии и размещает на специализированных ресурсах и джоб-бордах.
– Описания создает ИИ: мы подключили большую языковую модель BERT, она хорошо работает с текстом. Чуть ранее мы тестировали возможности BERT на внутреннем проекте, знания пригодились.
– Чтобы сгенерировать точное описание и задать характер бренда, ИИ попросит рекрутера ответить на уточняющие вопросы. Результат – лаконичный текст, выдержанный в едином стиле. При этом он уникален, без механического копирования, что подчеркнет индивидуальность компании-заказчика.
Шаг 2. Модель поиска и оценки
– NLP преобразует текст вакансии и текст резюме в наборы числовых признаков, проводит анализ и сравнение. Чем выше значение, тем точнее попадание. Мы добились показателя в 95%.
– Благодаря использованию BERT сравнение происходит не по семантике и ключевым фразам, а по смысловому содержанию.
– ИИ «рассматривает» тех, кто откликнулся, оценивает соответствие указанным критериям и отсеивает кандидатов, которые точно не подойдут. Самостоятельно ищет и предлагает резюме соискателей из базы с нужным профилем и опытом, даже если те не оставляли отклик.
Шаг 3. Собеседование
– Рекрутер выбирает из предложенных кандидатов. Чат-бот связывается с ними, уточняет актуальность, приглашает на интервью. Сообщения чат-бота не выглядят шаблонными благодаря высокой персонализации.
Для проведения видеоинтервью мы интегрировали платформу Webex. Ранее использовался Zoom, который не мог гарантировать полную конфиденциальность и безопасность.
– Представитель компании-клиента может заранее направить список собственных вопросов для интервью. Либо подключиться на этапе собеседования. Может вообще не вмешиваться в процесс, если у него есть задачи поважнее.
Шаг 4. Презентация результатов
– Рекрутер делает заметки и прикрепляет сопутствующую информацию: резюме, сканы дипломов, электронные сертификаты, ссылки на портфолио. Делит соискателей на группы, чтобы было проще презентовать собранные материалы клиенту.
– Рекрутер публикует данные о прособеседованных соискателях в личный кабинет клиента, проводит встречу с кратким рассказом о релевантных кандидатах – благодаря внедрению ИИ таких будет пара человек.
– HR-отдел компании клиента принимает решение: провести углубленное интервью, отправить тестовое задание или продолжать поиск. Когда финальный кандидат найден, рекрутер высылает оффер и помогает с онбордингом.
Технологии
Бэкенд
Python
Бэкенд
Node.js
NLP-модель
BERT
База данных
PostgreSQL
Инфраструктура
AWS
Результат
На все работы ушло шесть месяцев. Внедрение ИИ положительно сказалось на росте клиентской базы: чем быстрее и точнее кадровое агентство справляется с задачами, тем ценнее оно в глазах клиентов.
Процесс первичного отсева стал быстрее, а результаты – продуктивнее: ИИ предлагает только тех, кто действительно подходит. Рекрутеры тратят меньше времени на просмотр резюме, организацию интервью и принятие решения.
Кроме того, тесты показали, что в 52% случаев соискатели не могли отличить общение с чат-ботом от общения с живым человеком. Со слов владельцев бизнеса, у аналогов, которые они тестировали ранее, этот показатель составлял 20%.
сократилось время на поиск и обработку резюме.
уменьшился средний срок закрытия вакансии.
Что происходит дальше:
Мы получаем запрос, обрабатываем его в течение 24 часов и связываемся по указанным вами e‑mail или телефону для уточнения деталей.
Подключаем аналитиков и разработчиков. Совместно они составляют проектное предложение с указанием объемов работ, сроков, стоимости и размера команды.
Договариваемся с вами о следующей встрече, чтобы согласовать предложение.
Когда все детали улажены, мы подписываем договор и сразу же приступаем к работе.