Студенты Университета МИСИС создали программу, позволяющую автоматизировать ключевые этапы работы HR-специалиста. Разработка может в 20 раз сократить время на подбор сотрудников за счёт оптимизации бизнес-процессов. Решение было предложено в рамках хакатона «Импульс» в Нижнем Новгороде, где команда заняла первое место и выиграла 140 000 рублей от холдинга Т1.
Существующие на рынке решения по автоматизации найма предлагают базовый функционал: статусы в списках кандидатов, шаблонные ответы, назначение собеседований. Студенты МИСИС предложили использовать машинное обучение для анализа резюме кандидатов в соответствии с критериями работодателя. Главное новшество — разбор аудио- и видеособеседований с помощью встроенного алгоритма распознавания речи Speech2text. Система не только расшифровывает запись, но и выделяет в разговоре главное, анализирует, подводит итог — насколько кандидат соответствует позиции.
«В среднем, сравнение кандидатов и отправка отклика занимает около 20 минут. Наша разработка поможет сократить это время до одной минуты. Обычно HR-специалист должен прочитать большой массив текста; выделить основное; заполнить таблицу, скопировав или перепечатав фрагменты резюме; самостоятельно просмотреть и сравнить множество кандидатов; выбрать наиболее подходящих; написать им ответ; пересмотреть и проанализировать часовую запись собеседования, оценить свою эффективность и составить отчёт. Всё вместе это занимает день или более. С нашим решением на это уйдёт не больше часа», — рассказала студентка НИТУ МИСИС Светлана Шубина.
В системе, разработанной командой, парсинг — выгрузка релевантных анкет — доступен для файлов любого формата, в том числе изображений. Рекомендательная система выводит ранжированный список наиболее подходящих кандидатов. Благодаря предобученной языковой модели объёмный текст резюме преобразуется в выжимку ключевых сведений — специалист не тратит время на анализ больших массивов текста. Менеджер по персоналу может выбрать несколько человек, на одной странице сравнить их навыки и отправить каждому ответ. Большая языковая модель (LLM) берёт на себя задачу написания персонализированных сообщений: приглашений на собеседования, отказов, предложений других вакансий.
HR-специалист может анализировать результаты подбора кандидатов по 15 базовым метрикам и добавлять неограниченное количество критериев и графиков в приложении Grafana. При необходимости алгоритм корректируется.
Система легко интегрируется и может использоваться в любой компании для оптимизации HR-процессов. При широком функционале большинство компонентов находятся в открытом доступе (опенсорс-технологии). Таким образом, без существенных вложений удастся увеличить прибыль компаний благодаря повышению эффективности найма сотрудников.
Над решением работали студенты Института компьютерных наук: Иван Ильин, Елизавета Пластинина, Евгений Шмат, Тимур Захаров, а также Светлана Шубина из Института базового образования.
В Университете МИСИС действует Центр технологических конкурсов и олимпиад, задачей которого является работа с талантливой молодёжью и подготовка команд к выступлениям на всероссийских и международных ИТ-соревнованиях. Участники клуба регулярно одерживают победы на крупнейших конкурсах России. С 2021 года студенческие команды выиграли 19 млн рублей, завоевав 128 призовых мест на 80 хакатонах.
