The post has been translated automatically. Original language: Russian
Service:
Development of an AI model
Stack:
Python, Pytorch
Development period:
11 months
Today we will tell you about our interesting startup that our team tried to implement in 2019.
Recrut.ink is a unique recruitment service based on artificial intelligence, taking into account the psychotype of the manager.
This project is based on a scientific approach using methods for diagnosing stable psychological personality traits, such as the "Big Five" and Raymond Cattell's 16-factor questionnaire.
There is a problem in the world with regard to the recruitment of personnel for companies. These problems are confirmed by statistics provided by GlassDoor.
According to the study:
- On average, the HR department needs 83.3 hours to analyze the resume of one candidate.
- Viewing one resume takes only 5-6 seconds.
- More than 250 calls will be required to conduct 4-6 interviews.
- More than half of the funds spent on recruiting go to recruiters, despite the fact that 65% of resumes are ignored.
In addition, research results from Monster, Projecttimes and BLS say:
- 89% of employers inspect candidates' profiles on social networks before inviting them for an interview.
- The success of projects in 60-70% of cases depends on time and resource management (PCPM).
- Every fifth employee leaves the company due to various psychological aspects of interaction with the boss
Hence, our team came up with a solution to this problem:
Eliminate the human factor using the AI model in order to automatically invite candidates for an interview and select specialists in the psychotype of the head.
At the same time, so that the relevance of the selection of an employee is more than 90%
- Reduction of financial costs for recruiters and labor costs for the selection of a quality employee by at least 90%
- Improving team efficiency by 30-40%
- The service automatically parses the job description and determines the psychotype of the manager
- Selects the best resumes from millions
- Automatically determines the psychotype of a person by profile in social networks
- Looks through the manager's Google calendar and sends an invitation
- In case of confirmation, puts the meeting in the manager's calendar
To avoid long psychological testing, the AI model should analyze the psychological profile of the candidate, according to the social network profile provided by him, from the following possible options: LinkedIn, Facebook, Twitter.
We have outlined the tasks that were required to implement functionality of a similar scale:
- A model based on the Kettel methodology, with an emphasis on the Lexical Hypothesis.
- Collecting data from users: information from social networks, resume, TIPI test.
- Using a semantic differential to understand job expectations.
- Creating a psychological profile of a candidate based on data from TIPI, semantic differential and Cambridge Analytics models.
- Selection of resumes and employees in accordance with the requirements and personality traits.
Collecting and analyzing data about candidates:
First of all, we get information from social networks and candidates' resumes, then we analyze their personality traits using the TIPI test and the Charles Osgood semantic differential method.
Accounting and creation of a psychological profile:
Based on the results of the analysis, our AI model creates a psychological profile for each candidate, taking into account both their personality traits and job expectations.
Selection and combination:
Further, comparing the psychological profile with the requirements of the vacancy, we select recommendations based on comparison, and, taking into account both professional skills and personal aspects, we find the best combination of the candidate and the project.
Analysis of the candidate by the Kettel method
When developing the artificial intelligence model, we relied on the methodology of Raymond Kettel, namely the Lexical Hypothesis, according to which the most important individual differences are manifested in the concepts of language.
Training and operation of the AI model:
After that, we trained the AI model so that it analyzes text data from social networks according to this methodology.
Which included highlighting keywords and concepts related to individual traits.
Result
As a result, an online platform with our integrated AI model was to be implemented, which outputs the candidate's psychological profile based on the following data: TIPI, semantic differential, Cambridge Analytics models.
Thanks to this, the AI could not only be able to pick up a resume for a vacancy, but also pick up an employee for a manager, reducing the percentage of specialists leaving and increasing the friendliness of the atmosphere in the team.
But due to the end of funding, this project is temporarily frozen!
Friends, if you want to develop or integrate your own AI model, you can contact us on the website.
Услуга:
Разработка модели ИИ
Стек:
Python, Pytorch
Период разработки:
11 месяцев
Сегодня мы расскажем вам про наш интересный стартап, который наша команда пыталась реализовать в 2019 году.
Recrut.ink - уникальный сервис по подбору персонала, на основе искусственного интеллекта, с учетом психотипа руководителя.
Данный проект основан на научном подходе, использующем методы диагностики устойчивых психологических черт личности, такие как "Большая пятерка" и 16-факторный опросник Рэймонда Кэттелла.
В мире есть проблема, касаемо с подбором персонала для компаний. Данные проблемы подтверждаются статистикой, предоставленной компанией GlassDoor.
Согласно исследованию:
- В среднем отделу кадров требуется 83,3 часа на анализ резюме одного кандидата.
- Просмотр одного резюме занимает лишь 5-6 секунд.
- Для проведения 4-6 собеседований потребуется свыше 250 звонков.
- Более половины средств, потраченных на рекрутинг, уходят рекрутерам, несмотря на то, что 65% резюме игнорируются.
Кроме того, результаты исследований от Monster, Projecttimes и BLS говорят:
- 89% работодателей осматривают профили кандидатов в социальных сетях перед приглашением на собеседование.
- Успех проектов в 60-70% случаев зависит от управления временем и ресурсами (PCPM).
- Каждый пятый сотрудник покидает компанию из-за различных психологических аспектов взаимодействия с боссом
Отсюда, нашей командой было придумано решение данной проблемы:
Исключить человеческий фактор используя модель ИИ, дабы автоматически приглашать кандидатов на собеседование и подбирать специалистов по психотипу руководителя.
При этом, что бы релевантность подбора работника составляла больше 90%
- Сокращение финансовых затрат на рекрутеров и трудозатрат на подбор качественного работника минимум на 90%
- Повышение эффективности команды на 30-40%
- Сервис автоматически разбирает описание вакансии и определяет психотип руководителя
- Выбирает из миллионов резюме самые лучшие
- Автоматически определяет психотип человека по профилю в социальных сетях
- Просматривает Google-календарь руководителя и отправляет приглашение
- В случае подтверждения, выставляет встречу в календаре руководителя
Для избежания долгих психологических тестирований, модель ИИ должна проводить анализ психологического портрета кандидата, по предоставленному им профилю социальной сети, из следующих возможных вариантов: LinkedIn, Facebook, Twitter.
Мы расписали задачи, которые требовались для реализации функционала, подобного масштаба:
- Модель на основе методологии Кеттела, с акцентом на Лексической Гипотезе.
- Сбор данных от пользователей: информация из соцсетей, резюме, тест TIPI.
- Использование семантического дифференциала для понимания ожиданий от работы.
- Создание психологического профиля кандидата на основе данных из TIPI, семантического дифференциала и моделей Cambridge Analytics.
- Подбор резюме и сотрудников в соответствии с требованиями и личностными чертами.
Сбор и анализ данных о кандидатах:
Первым делом мы получаем информацию из социальных сетей и резюме кандидатов, после проводим анализ их личностных черт с использованием теста TIPI и метода семантического дифференциала Чарльза Осгуда.
Учет и создание психологического профиля:
Исходя из результатов анализа, наша модель ИИ создает психологический профиль для каждого кандидата, учитывая как их личностные черты, так и ожидания от работы.
Подбор и сочетание:
Далее, сопоставив психологический профиль с требованиями вакансии, подбираем рекомендации на основе сравнения, и, учитывая как профессиональные навыки, так и личностные аспекты, находим наилучшее сочетание кандидата и проекта.
Анализ кандидата по методу Кеттела
При разработке модели искусственного интеллекта мы опирались на методологию Реймонда Кеттела, а именно на Лексическую Гипотезу, согласно которой наиболее важные индивидуальные различия проявляются в понятиях языка.
Обучение и работа модели ИИ:
После мы обучили модель ИИ так , чтобы она анализировала текстовые данные из социальных сетей согласно по данной методологии.
Что включало в себя выделение ключевых слов и понятий, связанных с индивидуальными чертами.
Результат
По итогу, должна была быть реализована онлайн-платформа с интегрированной нашей моделью ИИ, которая выводит психологический профиль кандидата на основании следующих данных: TIPI, семантический дифференциал, модели Cambridge Analytics.
Благодаря чему, ИИ могла не только иметь возможность подобрать резюме под вакансию, но и подобрать сотрудника под руководителя, снизив процент ухода специалистов и повысив доброжелательность атмосферы в коллективе.
Но связи с окончанием финансирования, данный проект временно заморожен!
Друзья если вы хотите разработать или интегрировать собственную модель ИИ, вы можете обратиться к нам на сайте.
Share
