Бұл жазба автоматты түрде орыс тілінен аударылған. Russian
Қызмет:
АИ моделін әзірлеу
Стек:
Python, Pytorch
Даму кезеңі:
11 ай
Бүгін біз сіздерге біздің команда 2019 жылы іске асыруға тырысқан қызықты стартапымыз туралы айтып береміз.
Recrut.ink-көшбасшының психотипін ескере отырып, жасанды интеллект негізінде персоналды іріктеу бойынша бірегей сервис.
Бұл жоба "үлкен бестік" және Раймонд Кэттеллдің 16 факторлы сауалнамасы сияқты тұрақты психологиялық тұлғалық қасиеттерді диагностикалау әдістерін қолданатын ғылыми тәсілге негізделген.
Әлемде компаниялар үшін кадрларды іріктеу мәселесі бар. Бұл мәселелер Glassdoor ұсынған статистикамен расталады.
Зерттеуге сәйкес:
- Орташа алғанда, кадрлар бөлімі бір үміткердің түйіндемесін талдауға 83,3 сағатты алады.
- Бір түйіндемені қарау тек 5-6 секундты алады.
- 4-6 сұхбат жүргізу үшін 250-ден астам қоңырау қажет.
- Рекрутингке жұмсалған қаражаттың жартысынан көбі түйіндеменің 65% еленбегеніне қарамастан, рекрутерлерге кетеді.
Сонымен қатар, monster, Projecttimes және BLS зерттеу нәтижелері:
- Жұмыс берушілердің 89% - ы әңгімелесуге шақырар алдында әлеуметтік желілердегі үміткерлердің профильдерін тексереді.
- Жобалардың 60-70% сәттілігі уақыт пен ресурстарды басқаруға (PCPM) байланысты.
- Әрбір бесінші қызметкер Бастықпен қарым-қатынастың әртүрлі психологиялық аспектілеріне байланысты компаниядан кетеді
Осы жерден біздің команда осы мәселенің шешімін тапты:
Үміткерлерді сұхбатқа автоматты түрде шақыру және көшбасшының психотипі бойынша мамандарды таңдау үшін жасанды интеллект моделін қолдана отырып, адам факторын алып тастаңыз.
Сонымен қатар, қызметкерді таңдаудың өзектілігі 90-нан асады%
- Рекрутерлердің қаржылық шығындарын және сапалы қызметкерді таңдауға жұмсалатын еңбек шығындарын кем дегенде 90 ға қысқарту%
- Команданың тиімділігін 30-40-қа арттыру%
- Қызмет жұмыс сипаттамасын автоматты түрде талдайды және көшбасшының психотипін анықтайды
- Миллиондаған түйіндемелердің ішінен ең жақсысын таңдайды
- Адамның психотипін әлеуметтік медиа профилі бойынша автоматты түрде анықтайды
- Google Calendar жетекшісін қарап, шақыру жібереді
- Расталған жағдайда басшының күнтізбесінде кездесуді қояды
Ұзақ психологиялық тестілеуден аулақ болу үшін АИ моделі үміткердің психологиялық портретін, оларға берілген әлеуметтік желі профилі бойынша келесі мүмкін нұсқалардан талдауы керек: LinkedIn, Facebook, Twitter.
Біз осындай масштабтағы функционалдылықты жүзеге асыру үшін қажет тапсырмаларды сипаттадық:
- Лексикалық гипотезаға баса назар аудара отырып, Кеттель әдіснамасына негізделген Модель.
- Пайдаланушылардан деректерді жинау: әлеуметтік желілерден ақпарат, түйіндеме, tipi тесті.
- Жұмыстан күтуді түсіну үшін семантикалық дифференциалды қолдану.
- TIPI, семантикалық дифференциал және Cambridge Analytics модельдерінен алынған мәліметтер негізінде үміткердің психологиялық профилін құру.
- Талаптарға және жеке қасиеттерге сәйкес Түйіндемелер мен қызметкерлерді таңдау.
Үміткерлер туралы мәліметтерді жинау және талдау:
Біріншіден, біз әлеуметтік желілерден және үміткерлердің түйіндемелерінен ақпарат аламыз, содан кейін tipi тесті мен Чарльз Осгудтың семантикалық дифференциалдық әдісін қолдана отырып, олардың жеке ерекшеліктеріне талдау жасаймыз.
Психологиялық Профильді есепке алу және құру:
Талдау нәтижелеріне сүйене отырып, біздің ai моделі әрбір үміткер үшін олардың жеке қасиеттерін де, жұмыс күтулерін де ескере отырып, психологиялық профиль жасайды.
Таңдау және біріктіру:
Әрі қарай, психологиялық Профильді жұмыс талаптарымен салыстыра отырып, біз салыстыру негізінде ұсыныстарды таңдаймыз және кәсіби дағдыларды да, жеке аспектілерді де ескере отырып, үміткер мен жобаның ең жақсы үйлесімін табамыз.
Кандидатты Кеттел әдісі бойынша талдау
Жасанды интеллект моделін жасау кезінде біз Реймонд Кеттелдің әдіснамасына сүйендік, атап айтқанда лексикалық гипотеза, оған сәйкес ең маңызды жеке айырмашылықтар тіл ұғымдарында көрінеді.
АИ моделін оқыту және жұмыс істеу:
Осыдан кейін біз ai моделін осы әдіснамаға сәйкес әлеуметтік желілердегі мәтіндік деректерді талдайтындай етіп үйреттік.
Бұл жеке қасиеттерге байланысты кілт сөздер мен ұғымдарды бөлектеуді қамтыды.
Нәтижесі
Нәтижесінде үміткердің психологиялық профилін келесі мәліметтер негізінде шығаратын интеграцияланған ai моделі бар онлайн-платформа іске асырылуы керек еді: TIPI, семантикалық дифференциал, Cambridge Analytics модельдері.
Осының арқасында жасанды интеллект бос орынға түйіндемені таңдап қана қоймай, қызметкерді басшыға сәйкестендіріп, мамандардың кету пайызын төмендетіп, ұжымдағы атмосфераның ізгі ниетін арттыра алды.
Бірақ қаржыландырудың аяқталуына байланысты бұл жоба уақытша тоқтатылды!
Достар егер сіз өзіңіздің AI моделіңізді жасағыңыз немесе біріктіргіңіз келсе, бізбен сайт арқылы байланыса аласыз.
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
