Para a procura de especialistas em TI, tal esquema ainda não é particularmente aplicável, uma vez que esta área é específica, e aqui os recrutadores utilizam outras ferramentas. Quanto ao resto, é uma coisa bastante atual, principalmente quando há mais de uma centena de entrevistados para a vaga.
Alexander Barabash nos contou como funciona o serviço e qual é a lógica dos oficiais de pessoal. Formalmente, ele é o diretor da GoRecruit, mas ao mesmo tempo está diretamente relacionado ao desenvolvimento.
REM AI-. Awtor (https://habr.com/ru/company/leader-id/blog/521378/), iPavlov (https://habr.com/ru/company/leader-id/blog/522624/) OpenTalks.AI (https://habr.com/ru/company/leader-id/blog/523448/).- O que é GoRecruit, como funciona?
- É um sistema de apoio às decisões de pessoal com base na análise de dados de currículos e fontes abertas, inclusive redes sociais. Ele calcula a classificação de um candidato que se candidata a uma determinada profissão, reduzindo os custos de mão de obra do recrutador.
A diferença fundamental dos análogos é que, para participar da avaliação, o candidato deve responder à vaga e fazer o upload de seu currículo de forma independente ou fazer o login pelo perfil nas redes sociais. Na minha opinião, esta é uma lógica muito importante. Alguns serviços oferecem ferramentas de busca fria para quem procura emprego: eles pegam dados abertos de perfis de pessoas desavisadas, o que às vezes contradiz as políticas de mídia social. Não é certo. Coletamos dados somente após autorização (ou seja, consentimento do usuário), complementando-os com dados de currículos e fontes abertas como o Serviço Federal de Correios, as bases do Ministério da Administração Interna e da Repartição de Finanças. A tarefa final do sistema é enriquecer os dados sobre o requerente, gerando um relatório detalhado para o departamento de pessoal e pessoal de segurança.
Entre outras informações, este relatório contém uma classificação que caracteriza a expectativa de sucesso de um determinado candidato em uma vaga selecionada. O recrutador decide o que fazer a seguir com essa classificação.
- Como você descreve a vaga para comparação? E de onde vem a inteligência artificial?
- Na verdade, a inteligência artificial, de que tanto se fala agora, é um método de extrapolar dados estatísticos. Mas para extrapolar algo, você precisa ter uma quantidade suficiente de informações iniciais. Para grandes empresas, onde existem dados estatísticos sobre a movimentação de pessoal, construímos um modelo de vagas com base nesses dados usando redes neurais.
Na verdade, analisamos informações sobre os funcionários da empresa que têm sucesso em uma determinada posição.Como resultado, a classificação do candidato no relatório será calculada com base na experiência desta empresa (com base na comparação com outras pessoas que já trabalharam em cargos semelhantes nesta empresa).
Para pequenas e médias empresas, onde os dados estatísticos não são suficientes para construir um modelo, usamos um sistema especialista. O modelo matemático desse sistema é baseado na opinião de especialistas de especialistas, que substitui o curso do pensamento humano na tomada de decisões. Essa abordagem se justifica quando a empresa não possui estatísticas próprias. Com o tempo, desenvolvemos esses modelos - fazemos ajustes conforme necessário.
- Se falamos de um modelo de rede neural, como o “sucesso” de uma pessoa é avaliado nesta ou naquela posição?
- E essa é uma das sutilezas do nosso trabalho. Esses critérios variam de empresa para empresa. A opção mais simples é o status de emprego após um determinado período de tempo. Por exemplo, se uma pessoa ainda está trabalhando nesta função um ano após o emprego, ela pode ser considerada bem-sucedida, pois o objetivo final é encontrar uma pessoa sem problemas que trabalhe por muito tempo na empresa.
Empresas mais avançadas têm KPIs de RH internos. Nós os tomamos como base - consideramos pessoas de sucesso com um indicador, por exemplo, acima de 70%. Selecionamos dados adequados sobre a movimentação de pessoal e treinamos um modelo matemático para cada profissão separadamente.
- Quais são as limitações da aplicabilidade desta abordagem?
- Não há restrições rígidas. Mas este é um método estatístico. É claro que quanto mais dados (quanto mais rica a amostra), mais precisa será a previsão, ou seja, diremos mais precisamente o quão bem sucedido o candidato será. Portanto, a solução funciona melhor para algumas profissões de massa. Ainda não estamos prontos para fazer recomendações para posições altas ou exclusivas.
- Qual é o lugar do sistema no processo de busca de pessoas?
- Não estamos engajados em pesquisas. Ocupamos um nicho diferente - fazemos uma avaliação quando recebemos muitas respostas para uma vaga e é necessário decidir a quem chamar para uma entrevista.
: . 600 . 5 , 50 , , , , .E nosso sistema dá uma resposta em 5 segundos: ele calcula a avaliação e classifica 600 currículos por ela. Você pode prosseguir imediatamente para a próxima fase - convidar para uma entrevista ou enviar uma tarefa de teste, dependendo de como as decisões de RH são tomadas na empresa.
Na verdade, este é o filtro inicial mais demorado na cadeia de ações relacionadas à tomada de decisões de pessoal. Uma coisa é comparar três pessoas. Mas é impossível lembrar e comparar os 600 currículos condicionais - isso está acima das capacidades físicas de uma pessoa. Depois de ler até uma dúzia, você já esquecerá o que aconteceu no início. Nossos psicólogos gostam de repetir que o cérebro humano se lembra e pode armazenar rapidamente na cabeça cerca de 7 a 10 parâmetros. Portanto, a grande questão é quão bem um recrutador estudará manualmente 600 currículos em uma semana.
- Como exatamente essa classificação é construída? Que dados você tira do seu currículo?
- Usamos uma abordagem combinada - combinamos métodos de engenharia ontológica com redes neurais. O sistema extrai significados semânticos do texto do currículo, de que precisamos para o cálculo subsequente da classificação. Onde a pessoa trabalhou antes, que cargo, que cargos ocupou, se teve interrupções no trabalho, quais sucessos alcançou e quais funções desempenhou, que tipo de formação recebeu, se sua profissão corresponde ao perfil de formação, etc.
Além disso, se for importante, destacamos idade, sexo e outras informações adicionais - tudo o que um oficial de RH regular verá ao ler um currículo. Cada um desses itens é um parâmetro. Normalmente, o recrutador os compara, apenas algoritmos esta comparação.
- Que fontes adicionais de informação você usa?
- Além das bases mencionadas do Ministério da Administração Interna, FSSP, etc., agora estamos utilizando a rede social VKontakte. Também temos desenvolvimentos para Facebook e Twitter, mas VKontakte é a principal fonte. Quando elaboramos um modelo de tomada de decisões de pessoal para o cargo de operadora de PC para centros multifuncionais, constatamos que cerca de 97% dos candidatos possuem perfil nessa rede social. Aliás, o cliente naquele momento tinha dúvidas se seria possível enriquecer os perfis com dados do VKontakte, mas o indicador de 97% o tranquilizou.
- O que exatamente interessa ao seu sistema em seu perfil na rede social?
- Em primeiro lugar, tomamos os textos que uma pessoa publica em sua página para determinar seu perfil psicológico.
Exemplos de palavras-chave para avaliar psicotipo de um estudo conjunto da Universidade da Pensilvânia e Cambridge.
Este é um tipo de pré-processamento de dados. Avaliamos traços de personalidade por palavras e frases usadas em postagens (você pode ler mais sobre uma técnica semelhante usada para analisar postagens no Facebook aqui (pdf) e aqui ).
Usando a tipologia Myers-Briggs, atribuímos uma pessoa a um dos 16 psicótipos.Essa informação também afeta a avaliação final: pessoas de psicótipos completamente diferentes são adequadas para diferentes profissões.
Além disso, estamos, é claro, interessados nas informações do perfil. O VKontakte fornece cerca de 70 parâmetros - o que uma pessoa escreveu sobre si mesma na página: idade, sexo, educação, preferências, filhos, etc.
- Quantas postagens o sistema pode avaliar para uma pessoa? E se apenas fotos de gatos forem publicadas nas redes sociais?
- O sistema não oferece milagres - ele se comporta como um recrutador regular.
Digamos que um candidato se inscreveu para um emprego, mas não escreveu nada em seu currículo. Nós (como um recrutador) analisamos os dados abertos - digamos que também não haja nada neles. Ou não há perfil na própria rede social ou ela está vazia.
. , , .Essa é a lógica comum de se tomar uma decisão pessoal. Se você não vê as informações sobre o candidato e não pode conferir com as fontes abertas, vá para o próximo currículo.
Ao comparar duas pessoas - com grande experiência comprovada, boa educação e conhecimento, ou algum tipo de incógnita, você provavelmente escolherá aquela sobre a qual sabe mais.
Nosso sistema interpreta a lógica humana aqui. A falta de dados também é uma informação que caracteriza uma pessoa de certa forma, mas, via de regra, é utilizada com uma classificação baixa.
- Então, do ponto de vista do sistema, o candidato ideal é aquele que “divulga sua vida” abertamente na rede social?
- Não. A mídia social é apenas um complemento, e os dados básicos são obtidos no currículo.
- Você analisa textos de artigos no Habré ou o código no GitHub para enriquecer ainda mais o seu perfil?
- Não. São principalmente recursos para o pessoal de TI, e não temos esse foco. Nesse segmento, existem outras ferramentas que se aprimoram para a busca e avaliação de especialistas em TI.
- Existem fatores que, do ponto de vista do sistema, são inequivocamente creditados ao candidato como mais ou menos?
- Esta é exatamente a característica única do GoRecruit: não existem tais fatores. Todos os dados coletados afetam a decisão final. Mas para cada profissão, em cada empresa, o grau de influência de cada um dos fatores será diferente.
O significado do modelo matemático reside no fato de que esses parâmetros mudam dependendo de como o treinamento ocorre - quais dados são usados para isso.
- Durante o trabalho com os modelos, centenas de currículos devem ter passado diante de seus olhos. Você consegue identificar alguma característica típica das gerações?
- Provavelmente não, exceto por um. Quanto mais velha uma pessoa, mais rica é sua origem. Via de regra, com a idade, sua trajetória profissional começa a ser traçada e em geral há mais informações sobre ele.
Mas posso notar outra característica: o currículo como formato é muito mais diversificado do que parece à primeira vista. Apesar da presença de modelos como o HeadHunter, as pessoas escrevem coisas muito diferentes em currículos e em formulações muito diferentes. E aqui nos deparamos com problemas na identificação de significados semânticos, uma vez que todos os algoritmos repousam parcialmente na estrutura do currículo. Esta é uma tarefa desafiadora e desafiadora.
- Você se inscreveu para o acelerador do arquipélago 20,35... O que você deseja obter dele?
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- Quem está no seu time? Recrutadores, desenvolvedores, matemáticos?
- Temos uma equipe de matemáticos, programadores e psicólogos - pessoas no cruzamento das ciências técnicas e humanitárias (psicologia e matemática), especialistas na área de Big data, inteligência artificial (aprendizado de máquina).