Только РК

Сумма: 1000000

Количество заявок: 0

Модуль ZEON: AI-подбор и скоринг кандидатов
Заказчик

ТОО "Kulenkov Group"
Прием решений до

05.05.26

Форма вознаграждения

тенге

Статус продукта

Идея

Тип задачи

Задачи ИКТ

Сфера применения

Робототехника

Область задачи

Интеллектуальные системы управления

Тип продукта

ПО/ИС

Описание проблемы

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.

Ожидаемый эффект

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)

ФИО ответственного лица

Гаплевская Вероника

Цель и описание задачи (проекта)

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.

Примечание

Редактирую тип задачи

Отправить решение