All countries

Price: 0

Number of applications: 3

Cделать “интеллектуальный слой” поверх найма сотрудников: собрать разнородные сигналы о кандидате, нормализовать их, и выдать прогноз успеха в конкретной роли + риск раннего ухода, при этом встроиться в процессы ATS/HR и обеспечить контроль качества/смещения модели.
Customer

Mangnum
Making decisions before ...

12.01.26

Form of award

Бонус за разработку модели, реализацию модели, запуск в продакшен

Product status

Idea

Task type

Задачи ИКТ

Сфера применения

Food industry

Область задачи

Labor protection, industrial safety, environmental protection and production operations

Tech-task
Скачать файл
Type of product

Software/ IS

Problem description

Классический скрининг часто страдает от субъективности и низкой предсказательной силы, поэтому метрика Quality of Hire (ценность/успешность найма после выхода) ухудшается, а ранняя текучесть растет. Для cloudia.pro это выглядит как “недоиспользование данных”: резюме, интервью и тесты существуют, но лежат в разных системах, не приводятся к единой схеме и не дают сравнимого скоринга по ролям и подразделениям

Expected effect

Целевой эффект “Quality of Hire +20%”

Full name of responsible person

Nikolay

Purpose and description of task (project)

Эффект от процесса найма необходимо зафиксировать через измеримую формулу: например, агрегат из performance / time-to-productivity / retention (на 6–12 мес.) и satisfaction hiring manager, чтобы сравнивать до/после. ​ Снижение текучести на испытательном сроке можно контролировать как отдельный KPI раннего удержания (early attrition), потому что уходы в первые 90 дней — отдельный паттерн, влияющий на стоимость найма и эффективность onboarding.

Note

Send the solution