Only RK

Price: 1000000

Number of applications: 0

Модуль ZEON: AI-подбор и скоринг кандидатов
Customer

ТОО "Kulenkov Group"
Making decisions before ...

05.05.26

Form of award

тенге

Product status

Idea

Task type

Задачи ИКТ

Сфера применения

Robotics

Область задачи

Intelligent control systems

Type of product

Software/ IS

Problem description

В текущих HR-процессах существует ряд системных ограничений: Высокая нагрузка на HR: ручной просмотр большого количества резюме (сотни/тысячи на вакансию); Субъективность оценки: разные HR-специалисты по-разному оценивают одних и тех же кандидатов; Низкая скорость обработки: длительный time-to-hire; Потери релевантных кандидатов: сильные кандидаты могут быть пропущены из-за человеческого фактора; Сложность работы с неструктурированными данными: резюме представлены в разных форматах, языках (RU/KZ/EN), стилях; Отсутствие прозрачности: сложно объяснить, почему кандидат был выбран или отклонён. Существующие решения либо: работают по простым keyword-матчингам, либо не адаптированы под локальные языки и рынок, либо не дают объяснимых результатов.

Expected effect

Экономический эффект: Снижение затрат на подбор персонала: –30–50% Сокращение времени закрытия вакансий (time-to-hire): –40–70% Технологический эффект: Разработка собственной AI-модели скоринга кандидатов Поддержка многоязычного NLP (RU/KZ/EN) Создание масштабируемого AI-модуля с API для интеграции в CRM/ATS Операционный эффект: Снижение ручной обработки резюме: –60–80% Повышение точности подбора: +20–30% Повышение прозрачности за счёт explainable AI Бизнес-эффект: Ускорение масштабирования компаний за счёт быстрого найма Возможность коммерциализации решения (SaaS / лицензирование)

Full name of responsible person

Гаплевская Вероника

Purpose and description of task (project)

Цель: Разработка интеллектуальной системы AI-подбора и скоринга кандидатов для автоматизации первичного отбора, повышения качества найма и снижения операционной нагрузки на HR. Описание проекта: Проект направлен на создание AI-модуля, который автоматически анализирует резюме кандидатов, сопоставляет их с требованиями вакансий и присваивает каждому кандидату скоринг (оценку соответствия). Система использует методы обработки естественного языка (NLP), эмбеддинги и LLM-модели для: анализа неструктурированных данных (резюме, описание опыта); извлечения навыков, опыта и ключевых характеристик кандидата; сопоставления с требованиями вакансии; формирования объяснимого результата (explainable AI). Результат работы системы — ранжированный список кандидатов с оценкой и пояснениями, доступный через API для интеграции в CRM/ATS.

Note

Редактирую тип задачи

Send the solution