+7 (812) 928 36 26
HR.AI
Система для автоматизированного подбора персонала для малого бизнеса с собственными точками в торговых центрах.
HR.AI
HR.AI — система комплексного интеллектуального поиска. Продукт для упрощения работы, повышения эффективности и снижения нагрузки на службы подбора персонала при помощи алгоритмов машинного обучения (для маркетинга — AI).
Приложение проектировалось под нужды конкретного клиента — подрядчика, который помогает малому бизнесу и частным предпринимателям организовать, обустроить и открыть свои небольшие точки в коридорных пространствах ТЦ по всей России. Как правило, это маникюрные или кофейные стойки, бижутерия и другие мелкие товары.
Зачастую предприниматели планируют открывать сеть из нескольких точек сразу в нескольких населенных пунктах. Для них подрядчик и задумал предлагать услугу по удаленному подбору персонала, чтобы минимизировать усилия по поиску подходящих кандидатов, что особенно актуально в условиях высокой текучки в упомянутых сферах.
Приложение проектировалось под нужды конкретного клиента — подрядчика, который помогает малому бизнесу и частным предпринимателям организовать, обустроить и открыть свои небольшие точки в коридорных пространствах ТЦ по всей России. Как правило, это маникюрные или кофейные стойки, бижутерия и другие мелкие товары.
Зачастую предприниматели планируют открывать сеть из нескольких точек сразу в нескольких населенных пунктах. Для них подрядчик и задумал предлагать услугу по удаленному подбору персонала, чтобы минимизировать усилия по поиску подходящих кандидатов, что особенно актуально в условиях высокой текучки в упомянутых сферах.
1
Проектирование
Концептуальная фаза, построение UX.
2
Интеграция
Интеграция с наиболее популярными платформами по поиску работы.
3
Разработка
Разработка приложения и HR-бота.
4
ИИ
Машинное обучение программы
Автоматизация первых шагов по найму
Во-первых, приложение позволяет настроить шаблоны вакансий (продавец, бариста, мастер маникюра) с зарплатой, задачами, графиками, которые можно расширять, редактировать.
Во-вторых, в системе сразу есть информация по точкам и адресам торговых центров, с которыми сотрудничает компания-посредник. Наконец, чтобы максимально упростить и работу по поиску и отсеву претендентов, необходимо:
а) интегрировать программу с платформами вроде HH, чтобы контактные данные потенциально подходящих кандидатов автоматически попадали в базу,
б) автоматизировать «холодную» генерацию сообщений о вакансиях со ссылками на ботов в Telegram или Viber (наиболее популярные мессенджеры выбраны на основании опросов),
в) провести базовый отсев кандидатов при помощи теста (создание контента теста — на владельце бизнеса) и передать прошедших «в финал» соискателей непосредственно в руки рекрутера.
Во-вторых, в системе сразу есть информация по точкам и адресам торговых центров, с которыми сотрудничает компания-посредник. Наконец, чтобы максимально упростить и работу по поиску и отсеву претендентов, необходимо:
а) интегрировать программу с платформами вроде HH, чтобы контактные данные потенциально подходящих кандидатов автоматически попадали в базу,
б) автоматизировать «холодную» генерацию сообщений о вакансиях со ссылками на ботов в Telegram или Viber (наиболее популярные мессенджеры выбраны на основании опросов),
в) провести базовый отсев кандидатов при помощи теста (создание контента теста — на владельце бизнеса) и передать прошедших «в финал» соискателей непосредственно в руки рекрутера.
Mobile first
Упомянутый выше рекрутер — это зачастую непосредственно владелец бизнеса, поэтому стоит задача сделать интерфейс удобным для использования на ходу: оперативно выложить вакансию, уточнить график и условия работы, отредактировать вопросы теста, отсмотреть резюме и результаты претендента и т. д.
В дальнейшем, если кандидата принимают на работу, он остаётся в системе, а коммуникация также может вестись через бота: сообщить минимальные требования к обстановке и уборке рабочего места, помочь новому сотруднику освоить бизнес-процессы, выдать пошаговую инструкцию, вероятно, даже обучить чему-то.
В дальнейшем, если кандидата принимают на работу, он остаётся в системе, а коммуникация также может вестись через бота: сообщить минимальные требования к обстановке и уборке рабочего места, помочь новому сотруднику освоить бизнес-процессы, выдать пошаговую инструкцию, вероятно, даже обучить чему-то.
Машинное обучение
Оно основано на данных, которые система получает от клиента. Если кандидат оказывается принят на работу, его результат при прохождении теста запоминается как оптимальный. Если нет, то нейросеть анализирует причины, собирает статистику и в дальнейшем использует эти данные еще на этапе забора резюме из открытых источников.
Таким образом есть возможность натренировать её на отслеживание косвенных признаков, которые в итоге оказывают значительное влияние на принятие решения о найме. Что, по задумке, повысит эффективность и снизит риски. Для построения нейросетей существуют готовые библиотеки кода, семантические модули, однако тренировать её, обучать, набирать минимально необходимый объем данных и активировать уже нужно самостоятельно.
Таким образом есть возможность натренировать её на отслеживание косвенных признаков, которые в итоге оказывают значительное влияние на принятие решения о найме. Что, по задумке, повысит эффективность и снизит риски. Для построения нейросетей существуют готовые библиотеки кода, семантические модули, однако тренировать её, обучать, набирать минимально необходимый объем данных и активировать уже нужно самостоятельно.
Микросервисная архитектура
В отличие от привычной, «классической», схемы, когда вся логика находилась в одном месте, в последние годы становится популярно разбивать всю систему на мелкие части и реализовывать так, как будто это отдельные программы.
В некоторых случаях они могут быть даже написаны на разных языках, что никак не мешает им взаимодействовать друг с другом. Например, в данном случае — модуль для сбора данных о кандидатах, модуль для интеграции с ботами и назначения встреч, и т. д. Такой подход повышает гибкость системы, позволяет оперативно вносить изменения и адаптировать лишь один из модулей (к примеру, интегрировать с другим мессенджером, если понадобится) без необходимости проводить новое тестирование всего проекта.
В некоторых случаях они могут быть даже написаны на разных языках, что никак не мешает им взаимодействовать друг с другом. Например, в данном случае — модуль для сбора данных о кандидатах, модуль для интеграции с ботами и назначения встреч, и т. д. Такой подход повышает гибкость системы, позволяет оперативно вносить изменения и адаптировать лишь один из модулей (к примеру, интегрировать с другим мессенджером, если понадобится) без необходимости проводить новое тестирование всего проекта.
Статус проекта
Окончена концептуальная фаза, готов прототип UX, разработано техническое задание, идет планирование разработки.
Отправить запрос
Хотите ответим еще быстрее? Напишите сразу в телеграм!
Внутренний веб-сервис
Промо веб-проекты
Информационная система