Ai-системы в рекрутинге

Искусственный интеллект в HR

Будучи аналитиком и инженером, который десятилетиями следил за технологиями в отрасли, я бы сказал, что мы находимся в интересной фазе: с одной стороны, шумиха намного опережает реальность; с другой стороны, потенциал роста может быть намного больше, чем мы думаем сейчас. Возможности применения технологий в HR огромны.

Хотя сегодня каждый поставщик HR-решений строит команду по работе с ИИ, и все мы в целом хотим, чтобы наши системы были более интеллектуальными и полезными, я считаю, что этот рынок все еще очень молод. Поэтому я хочу указать в этой статье на некоторые вещи, которые следует учитывать.

Обратите внимание

На прошлой неделе я присутствовал на конференции по автоматизации подбора персонала, и мы слушали Билли Бэйна, генерального директора Oakland A’s, который говорил о Moneyball.

После замечательного обсуждения истории Sabermetrics и того, как данные изменили игру в бейсбол, он сказал нам, что у него теперь шесть инженеров по компьютерному обучению со степенью PhD, а “команду, в которой большинство кандидаты наук трудно победить”. Это то, что происходит в бизнесе.

Роль ИИ в HR и менеджменте

Давайте начнём с того, что ИИ — это не волшебная компьютерная личность; это широкий спектр алгоритмов и средств машинного обучения, которые могут быстро объединить данные, определить шаблоны, а также оптимизировать и предсказать тенденции.

Системы могут понимать речь, идентифицировать фотографии и использовать сопоставление образцов, чтобы распознать сигналы, говорящие о настроении, честности и даже качествах личности.

Эти алгоритмы не используют “интуицию”, как люди, но они быстры, поэтому могут анализировать миллионы битов информации за секунды и быстро определять корреляции с шаблонами.

Статистически системы ИИ могут “предсказывать” и “учиться”, построив кривые возможных результатов, а затем оптимизируя решения, основанные на многих критериях.

Таким образом, вы можете представить себе систему искусственного интеллекта, которая рассматривает демографические данные, историю работы и интервью с кандидатами, а затем “предсказывает”, насколько хорошо они будут выполнять свою работу. (HiredScore, Pymetrics, HireVue, IBM и другие работают над этим.)

Хотя это сложнее, чем кажется, это важное и нужное дело. Когда меня спросили об этом несколько недель назад, я ответил: “Большинство управленческих решений, которые мы принимаем сегодня, делаются исходя из нашего опыта. Если эти системы сделают нас немного умнее, мы сможем значительно улучшить наши действия”.

Да, есть много рисков и препятствий, но потенциал очень велик.

Каких приложений нам следует ожидать?

Позвольте мне перечислить лишь некоторые из областей, в которых мы могли бы увидеть по-настоящему прорывные результаты.

В рекрутинге мы принимаем много решений на основании “я так чувствую”. Одно из исследований показало, что большинство рекрутеров принимают решение о кандидате в течение первых 60 секунд встречи с ним, часто основываясь на взгляде, рукопожатии, одежде или речи.

Действительно ли мы знаем, какие характеристики, опыт, образование и личностные качества гарантируют успех в данной роли? Нет, мы этого не знаем.

Важно

Менеджеры и специалисты по персоналу используют оценки, тесты, симуляции и игры на миллионы долларов, чтобы нанимать людей, но многие говорят, что они все еще ошибаются в 30-40% своих кандидатов.

Алгоритмы, основанные на искусственном интеллекте, могут отбирать резюме, находить хороших внутренних кандидатов, профили высокоэффективных сотрудников и даже декодировать видео-интервью и давать нам информацию о тех, кто, вероятно, преуспеет.

Один из наших клиентов теперь использует оценку от Pymetrics, основанную на ИИ, для отбора кандидатов на роли в маркетинге и продажах, и уровень успеха отбора вырос более чем на 30%, при этом устраняя “предвзятое отношение во время интервью” и “предвзятое отношение к образованию”, присущее этому процессу. Роль ИИ в рекрутинге будет огромной.

Кстати, пока мы все интересуемся в основном навыками работы (навыки работы с программным обеспечением, навыки продаж, математические навыки и т.д.), большинство исследований показывают, что hard-навыки составляют небольшую часть успеха человека.

В нашем последнем исследовании, посвященном высокоэффективному Talent Acquisition, мы обнаружили, что компании, находящиеся на 4 уровне и имеющие наивысшую финансовую отдачу от найма, выделяют почти 40% критериев при найме на эмоциональные и психологические черты, такие как амбиции, умение учиться, увлеченность, чувство цели. Будет ли ИИ определять это тоже? Возможно.

(Поставщиками на этом рынке являются LinkedIn, Pymetrics, Entelo, HiredScore, IBM, Textio, Talview, Unitive, PredictiveHire и другие).

В том, что касается развития и обучения сотрудников, мы пока не знаем в совершенстве, как “обучать” людей.

Глобальная индустрия L&D насчитывает более 200 миллиардов долларов, и большинство специалистов по обучению говорят нам, что по крайней мере половина из них потеряна (неправильно использована или время разработчиков просто тратится). Но мы не знаем, какая именно половина!

Источник: https://www.talent-management.com.ua/5202-iskusstvennyj-intellekt-v-hr/

Рекрутинг в IT: 5 лет назад и сегодня

Становление рекрутинга как самостоятельной сферы и окончательное отделение его от HR у нас произошло лишь в течение последних лет. Рекрутеры получили собственную зону компетенции и выработали новые подходы к подбору персонала, которых требовали новые условия. И, конечно, были разработаны специализированные инструменты, помогающие им справляться с профессиональными вызовами.

Как «сорсят» сегодня — об этом в статье Владимира Курило, разработчика облачного софта для автоматизации рекрутинга CleverStaff.

«Кем вы видите себя через пять лет?» — этот вопрос стал мемом. Примерно столько же лет назад его наконец перестали задавать на собеседованиях всем подряд, чтобы продемонстрировать экспертность в Human Resources. А давайте возьмем этот краеугольный для «олдскульного» найма срок и посмотрим, что еще изменилось за это время в процессе подбора сотрудников и почему.

Профессия: рекрутер

Рекрутинг трансформировался из вспомогательного этапа в HR в специальность, требующую узкоспециальных знаний и владения профессиональными инструментами поиска и оценивания кандидатов.

Во многом это связано с бурным развитием IT-технологий и потребностью в большом количестве специалистов для растущих компаний и стартапов.

На этой волне многие агентства даже сделали IT-рекрутинг своим профильным направлением, соответственно, появилась потребность в рекрутерах, разбирающихся хотя бы в базовых понятиях языков и методологий разработки.

Совет

Сорсинг в данной сфере сам по себе становится все более изощренным и предполагает использование многоэтапных и намного более сложных подходов, чем те, которые были в ходу ранее.

IT-рекрутинг за считанные годы вырос в самостоятельную индустрию с профильными конференциями, обучающими проектами и обширным коммьюнити.

Если судить по нашим пользователям, с 2015 по 2018 год штат рекрутеров в IT-секторе увеличился на 78%.

Что еще изменилось? Конечно, бонусы рекрутеров за успешный подбор кандидатов.

Если пять лет назад для человека с одним годом в IT-рекрутинге и знанием английского языка отличной ставкой были $300-500, то сейчас с подобными данными не составит проблем устроиться на ставку $800-1200.

В частных случаях, после курсов и с минимальными знаниями IT, если у рекрутера в контактах на Linkedin более тысячи целевых контактов, работодатель готов давать со старта ставку $500.

Есть и негативные перемены. Как это обычно бывает, в набирающую популярность сферу, да еще с таким низким порогом входа, как рекрутинг, хлынули желающие «легких денег». Разумеется, опыт, навыки и профессиональная этика таких новичков не успевают за их амбициями.

Этим можно объяснить негативное впечатление, которое могло сложиться об IT-рекрутинге у некоторых соискателей. Конечно, случайные люди быстро покидают рынок найма, когда понимают, что без знаний и постоянного развития им здесь ничего не светит, но репутацию они портят всем.

    

Социальные сети

На эти изменения наложились революционные тенденции в трудоустройстве, усилившиеся в последние пять лет. Социальные сети — фактор, который повлиял на  найм сильнее, чем кажется на первый взгляд.

Во-первых, новый уровень коммуникации и глобализации, который во многом обеспечили соцсети, существенно повлиял на организацию труда: количество удаленных работников и фрилансеров выросло в разы; никого уже не удивишь распределенной командой, работающей из разных стран и часовых зон. Релокация IT-специалистов в другую страну — обычное дело.

Во-вторых, развитие и распространение интернет-технологий привело к возникновению новых видов деятельности (SMM, таргетолог, блогер) и пересмотру навыков ряда существующих профессий (web-разработчики, создатели контента, PR, HR). Это в полной мере относится и к процедурам поиска и подбора специалистов, включая внедрение специализированного софта.

Обратите внимание

На самом деле, было бы даже странно, если бы для поиска IT- и digital-специалистов рекрутерам приходилось серфить по сайтам с резюме, профильным форумам и сообществам, чтобы потом вручную переносить их данные в свои файлы, папки и таблицы.

На западном рынке системы трекинга кандидатов появились уже давно, у нас же они стали известны лишь с приближением местного рынка IT-рекрутинга к международным профессиональным стандартам.

В конце концов, сформировался запрос на внедрение софта для рекрутинга, интегрированного с местными ресурсами поиска работы и способного распознавать кириллицу, а следовательно автозаполнять базу кандидатов данными из резюме или профилей в соцсетях вне зависимости от языка — так автоматизация найма стала must-have и у нас.

Источник: https://ain.ua/2018/08/16/rekruting-v-it

AI: Системы рекомендаций в ритейле

Cистемы рекомендаций давно и успешно используются в различных сферах – от социальных сетей, медицинских учреждений и финансовых сервисов до интернет-магазинов.

Так в конце 2016 года сеть кофеен Starbucks объявила инвесторам о том, что планирует запустить в своих кафе по всему миру единую систему рекомендаций на базе искусственного интеллекта.

Планы Starbucks подтверждают наметившуюся тенденцию: предиктивная аналитика приходит в ритейл.

Системы рекомендаций позволяют создавать более релевантные персональные предложения. В кофейне к утреннему кофе можно предложить свежеиспеченный круассан, а покупателю в соседнем супермаркете – порекомендовать детское питание в дополнение к памперсам.

Рассмотрим в деталях, как системы рекомендаций пригодятся ритейлерам.

Зачем системы рекомендаций нужны ритейлу

Представьте, посетитель продуктового магазина собирается купить продукты на ужин. Конечно, в конце рабочего дня он не помнит всё, что ему утром говорила жена. Но не беда, он открывает мобильное приложение супермаркета и составляет список из числа представленных товаров.

В момент, когда он добавляет в список макароны, приложение рекомендует ему приобрести ещё и соус “Болоньезе”.

Покупатель добавляет к своим покупкам соус с мыслью “как же я сам до этого не додумался!” Рекомендация сработала, потому что другие покупатели макарон купили соус “Болоньезе”.

Так зачем же системы рекомендаций нужны ритейлу? Вот только несколько причин:

  • Повышение лояльности за счет формирования интересных, специально подготовленных для конкретного покупателя предложений
  • Увеличение объема совершаемых покупок и прибыли
  • “Знакомство” с покупателем и лучшее понимание потребностей своих клиентов в целом (сегментация клиентов / товаров)
  • Расширение кругозора покупателя за счет формирования предложений из числа товаров, которые он никогда не приобретал, но релевантных его корзине потребления

Какое решение можно предложить розничным магазинам

Розничные магазины, в отличие от онлайн-магазинов, не всегда могут проанализировать реакцию клиента на предлагаемый товар в режиме реального времени. Однако у большинства розничных сетей есть программы лояльности и накопленные данные о покупках – чеки. Этого вполне достаточно, чтобы сформировать подходящие покупателю рекомендации.

Есть несколько путей решения в зависимости от того, обладает ли розничный магазин своим мобильным приложением или сайтом.

Какой бы путь не выбрал ритейлер, важно получить разнообразную информацию о покупателях. Данных много не бывает.

Как работают системы рекомендаций

Существует три основных подхода к созданию системы рекомендаций: анализ содержания (content-based), коллаборативная фильтрация и гибридный подход.

Читайте также:  "мы дома" - новая система охраны с искусственным интеллектом

К примеру, мы разрабатываем систему рекомендаций для крупной розничной сети супермаркетов, используя подход коллаборативной фильтрации. Система анализирует сходство профилей: сходство покупателей, товаров, прочий контент. Таким образом, рекомендуются товары, похожие на те, которые приобрел сам покупатель, а также схожие с ним по профилю.

В нашем проекте мы используем несколько моделей в рамках подхода коллаборативной фильтрации:

  • Ассоциативные правила, точнее одна из моделей – Bigram rules – позволяет находить типичные шаблоны покупок.Bigram rules находит в выборке данных наиболее часто встречающиеся пары покупок. Формирует правило по шаблону “если…, то …”, основанное на найденных парах покупок. Пример правила: “если покупатель купил хлеб, то покупатель купит молоко”.

Где 0, 1, 2, 3 — это транзакции по конкретным товарам. Например, 0 — хлеб, 1 — зелёный лук.

  • Метод k-ближайших соседей (kNN) – позволяет находить k-похожих друг на друга по потребительской корзине покупателей и формировать для них персональные рекомендации, основываясь на гипотезе о том, что “похожие покупатели приобретают похожие товары”. Идея простая: для каждого покупателя определяем корзину покупок и «рассчитываем расстояние» между данным покупателем и остальными по сходству товаров в потребительской корзине. Далее рекомендуем покупателям товары, которые покупали похожие на них.

Где k – количество ближайших соседей, Xj – случайно выбранный покупатель, AB – расстояние, а мера расстояния – метрическая мера, определяющая сходство объектов друг с другом (например, косинусное расстояние, евклидово расстояние и т.д.)

  • Факторизационные машины (Factorization Machines) – позволяют находить неявные сходства в профилях покупателей. Каждый покупатель и каждый товар описываются определенным набором характеристик. Если набор характеристик покупателя совпадает с набором характеристик товара, то данному покупателю предлагается этот товар. Набор характеристик не всегда очевиден.

Например, товар A описывается следующим образом: [«острое», «маленькая упаковка», «импортное», «сладкое», «дорогое»]. Набор характеристик пользователя соответствует этому набору. Следовательно, данная рекомендация будет сформирована.

Особенностью алгоритма является встроенный учет дополнительной информации, такой, как тип товара, сезонность, время покупки, цена и пр.

В данном случае система рекомендаций разрабатывается с целью увеличения длины чека покупателя. А в результате это способствует увеличению прибыли ритейлера.

Подведём итоги. Будущее за персональным подходом к покупателям, а системы рекомендаций, как ничто другое, могут обеспечить такой подход. И ритейлеры по достоинству оценят системы рекомендаций, когда начнут активно использовать их потенциал – от повышения лояльности и лучшего понимания потребностей клиентов и до роста прибыли.

Источник: http://www.azoft.ru/blog/ai-sistemy-rekomendatsij-v-ritejle/

7 популярных заблуждений при выборе системы для рекрутинга

Несмотря на разнообразие автоматизированных систем для подбора персонала, существующих на рынке, HR-подразделения многих компаний предпочитают работать «по-старинке». Зачастую рекрутеры или их менеджмент продолжают использовать неэффективные методы поиска сотрудников, руководствуясь распространенными ошибочными суждениями.

  1. Наши программисты сами разработают такую систему. Они делали подобные и даже более сложные сервисы.

    ПО для рекрутинга — это интеллектуальная и сложная программная система. Приготовьтесь потратить несколько лет на разработку хорошего решения или сделать за полгода-год слабую «поделку», которая мало помогает в результатах.
    Если интересно, чего стоит разработать такой софт, почитайте мою статью об этом.

    У рекрутеров постоянно возникает очень много запросов на новые функции и улучшения. Делать это для своей команды рекрутеров от 5 до 30 человек — нерентабельно. Стоимость реализации даже небольших задач выльется в тысячи долларов. А вот облачному софту выгодно делать множество улучшений и новых функций, потому что они делают его для многих нынешних и будущих пользователей. Они в конкурентном рынке. Они все равно много вкладываются в свой продукт.
  2. Нам айтишники настроят Jira, и мы будем с ними пользоваться одной системой (вместо Jira может быть другой таск-трекер или CRM на ваш вкус).

    Друзья, если вы выбираете замечательный, прекрасный софт, который изначально не предназначен для рекрутинга, то это большой стратегический проигрыш. У вас никогда не будет парсинга резюме, интеграции с сайтами поиска работы, LinkedIn, и еще множества важных для рекрутинга функций.

    Тем, кто уже использует такой софт, рекомендую попробовать что-то специализированное для рекрутинга и поскорее отнестись к своей нынешней системе соответствующим образом — как к временной.

  3. Зарубежный софт круче отечественного.

    Скорее нет, чем да. В зарубежном софте для рекрутинга есть обычно такие недостатки:
    • Нет парсинга резюме на русском и украинском языках.

    Это огромный недостаток. Дозаполнять данные в интерфейсе вручную очень трудоемко, поэтому рекрутеры добавляют в базу не всех кандидатов, а только самых отборных, которым уже отправили оффер или которые выходят на работу. В итоге в компании никогда не будет собственной хорошей базы резюме.

    • Нет интеграции с украинскими сайтами поиска работы.
    • Техподдержка, в основном, на английском и реже — на паре других языков.
    • Существенно больше стоимость.

    Доработки по цене €120 в час — это реальность.


    Преимущества могут быть такие:

    • Больше функций.
    • Лучше дизайн и юзабилити.

    Это обусловлено тем, что они на рынке на несколько лет дольше.

  4. Нужен софт на свой компьютер или сервер, так как в облачной системе мы рискуем утечкой или потерей наших данных.

Источник: https://cleverstaff.net/blog/7-popular-misconceptions-in-recruitment-soft-selection/

Принцип работы Рекрутинговой Системы Клуб NSP

Здравствуйте, Вы наверное только стали партнёром Рекрутинговой Системы Клуб NSP и хотите сразу начать действовать или еще не стали партнёром , тогда не медлите и регистрируйтесь прямо сейчас!

В любом случае сперва давайте разберемся с тем, как в целом выглядит система и, как Вы можете создать действительно серьёзный бизнес с помощью Рекрутинговой Системы Клуб NSP.

Общий принцип продающей воронки (чтобы увеличить изображение просто кликните по нему):

Упрощенная схема работы Рекрутинговой Системы

АА) Наша воронка начинается с того, что лид регистрируется в Рекрутинговой Системе (РС), а затем спонсор помогает оформить партнерское соглашение. Но, не редко, бывают случаи когда человек сперва регистрируется в компании, а уже потом только в РС. Это как: «от перестановки мест слагаемых сумма не изменяется».

1-2) В зависимости от того, где человек зарегистрировался  в начале: в компании или в рекрутинговой системе, первый и второй пункт могут меняться местами.

Важно

Если, к примеру, Вы продвигаете свою реферальную ссылку на регистрацию в системе, тогда вероятнее всего люди будут сперва регистрироваться в ней, а уже потом Вы будете помогать регистрироваться в компании.

Часто бывает, что уже действующие партнеры, которые преимущественно узнали о компании NSP в оффлайн, уже были зарегистрированы в компании, а уже потом узнали и зарегистрировались в нашей системе.

3) После того, как партнёр регистрируется в системе он начинает получать обучающую серию писем, где он получит ответы на все вопросы касательно работы системы. На этом же этапе партнёр делает первые шаги в продвижении своей реферальной ссылки и, возможно, в первые же дни получает результаты.

4) Помимо продвижения своих реф. ссылок в интернет, система может быть очень полезна при работе со своим списком знакомых.

Зачастую во время диалога Вас просят дать почитать подробнее о продукции, показать сайт компании, поучаствовать в бесплатной школе по продукту или бизнесу.

Тут Рекрутинговая Система Клуб NSP является просто незаменимым помощником. В рамках проекта Вы найдете ответы на большинство вопросов своих кандидатов.

5) Так или иначе партнёры проводят какое-то количество время в интернет, изучив методы и тактики продвижения реф. ссылок они могут это время сделать для себя максимально полезным.

6) Аналитический тест здоровья — прекрасный инструмент для первого контакта с потенциальным клиентом. Какие мы ставили перед собой задачи создавая его:

  1. Помощь партнёрам: Создать инструмент, который избавит начинающего предпринимателя от глубоко изучения особенностей продукции. Любой человек, заполнивший тест сразу получает программу приема продукции NSP на 9 мес. исходя из текущего его состояния.
  2. Маркетинговый ход: Сначала дать клиенту какую-то «бесплатность/полезность» в виде анализа состояния здоровья, тем самым повысив его доверие к нам и за счет последующей серии писем объяснить, что использование продукции NSP это то, что поможет ему оставаться всегда здоровым и красивым!
  3. Генератор лидов для партнёров: Приобретя подписку на «Аналитический тест здоровья PRO» Вы будете получать на свою электронную почту не только имя потенциального клиента и результаты его теста, но так же и электронную почту, что позволит Вам написать человеку и предложить свои услуги, подробнее…

7) Интернет-магазин. Это классический и самый базовый навык, которым Вы должны овладеть на старте работы, а именно уметь поделиться своей реф. ссылкой на какой-либо продукт. Вы можете это делать вручную, просто подставляя свой реф.

хвост к ссылке на товар или воспользоваться помощником, который Вы найдете внутри своего партнёрского кабинета -> Баннеры и реклама -> Реклама товаров. Вам достаточно в строке поиска написать название желаемого товара, а затем просто поделиться своей реф. ссылкой на страницах в соц.

сетях или же отправить в личном сообщении.

8) Автовебинары. Уникальный инструмент, с помощью которого Вашим потенциальным клиентам и партнёрам не нужно ждать когда начнётся тот или иной вебинар по здоровью или бизнесу, более 50 вебинаров проходят ежедневно, а некоторые трижды в день! Подробнее об этом инструменте Вы узнаете здесь… Инструмент предоставляются по платной подписке.

 9) Видео Лендинги. Пример 1, Пример 2, Пример 3… Инструмент предоставляются по платной подписке.

10) После прохождение продающей воронки потенциальным клиентом/партнёром, на выходе мы получаем клиента с заказом или партнёра.

11) Дуплицирование. Основой МЛМ бизнеса является процесс дуплицирования, т.е. Ваша задача заключается в том, чтобы найти 5 партнёров в свою первую линию, а второй, и не менее важной, задачей является научить своих партнёров повторить Ваши действия! Если Ваши партнёры все ещё не зарегистрированы в системе они это делают с Вашей помощью и повторяют Ваш опыт.

Итог: Рекрутинговая Система Клуб NSP это сбалансированный инструмент для эффективного привлечения клиентов и партнёров через интернет! Мы добились того, что каждый ваш лид проходя уровни воронки становился к Вам более лояльным и тем самым мы значительно повысили вероятность конверсии! В зависимости от того какие инструменты для рекрутинга (аналит тест, автовебинары, видео лендинги или др.) Вы выберите, то конверсионный путь может немного отличаться. 

Обратите внимание: Клуб NSP объединяет под своей «крышей» множество структур компании NSP.

Обратитесь к вышестоящим спонсорам с вопросом нет ли для Вас каких-то особенных условий и дополнительных услуг или инструментов.

В каждой директорской структуре есть своя система обучения, посоветуйтесь со своим спонсором, как Вам максимально эффективно инвестировать своё время, чтобы за кротчайший промежуток времени добиться желаемых целей!

С уважением, команда Клуба NSP!

Источник: https://NSPclub.org/refup/princip-raboty-rekrutingovoj-sistemy-klub-nsp/

Кейс: Uber подбирает персонал с помощью искусственного интеллекта | Rusbase

История нашего знакомства со стартапом началась в мае этого года. Нам нужно было набрать сотрудников на позицию «специалист по поддержке пользователей» в Центрально-Черноземном регионе. Каждый месяц мы планировали принимать на работу не менее 20 человек.

Мы стали искать способ сократить время на поиск сотрудников и обратили внимание на заметку о компании на rb.ru о новых форматах собеседований и других новшествах в рекрутменте. После встречи с руководством стартапа и их рассказа о возможностях автоматизации рекрутинга и системе первичных видеоинтервью с помощью искусственного интеллекта, заинтересовались по-настоящему.

Конечно, были опасения, что машина не сможет быть настолько же эффективной, и  кандидаты не согласятся записывать интервью на камеру. Но мы решили рискнуть.

Наш сервис позволяет автоматизировать многие рутинные процессы, которые выполняют рекрутеры при поиске подходящего кандидата. Особенно это необходимо на этапе первичного отбора, который охватывает большое количество людей. Наша платформа предоставляет возможность соискателю в удобное время записать видеоинтервью. То есть исчезает необходимость встречаться с кандидатом лично.

Бот осуществляет автоматический поиск кандидатов во всех доступных источниках, оценивает соискателей с помощью алгоритмов машинного обучения. Сервис полностью подстраивается под задачи заказчика.

Совет

Совместно с Uber мы сделали так, чтобы вопросы, на которые отвечают соискатели, отличались для каждого конкретного кандидата.

В противном случае существовала опасность, что тест мог быстро «уйти в народ» и стать слишком простым заданием для прохождения первичного собеседования в Uber.

Чего мы хотели

В начале работы перед системой были поставлены следующие задачи:

  •  Помочь увеличить охват кандидатов на определенную позицию
  • Позволить рекрутерам создавать и отправлять кандидатам список вопросов для онлайн-тестирования всего при помощи нескольких кликов
  • Создать первичную систему онлайн-тестирования, которая бы позволяла выявлять и направлять на личное интервью только подходящих кандидатов.

У нас была собственная база из более чем 4000 кандидатов, с которыми рекрутеры уже общались по телефону и почте на этапе первичных собеседований. Необходимо было настроить систему так, чтобы она учитывала этот опыт: например, исключала возможность повторного приглашения соискателя на интервью на ту же позицию.

Для решения этих задач мы объединили тот опыт в области рекрутинга, который уже был у нас, и ряд разработок стартапа:

  • Аналитический тест для сотрудников компании, который ранее применялся для отбора, был перенесен на онлайн-платформу стартапа
  • Разработчики ввели автоматическую проверку резюме по опыту работы, образованию, зарплатным ожиданиям, региону проживания и области профессионального интереса соискателя
  • Все шаблоны приглашений были занесены в систему, поэтому у рекрутеров исчезла необходимость писать каждому кандидату письмо вручную, оставалось только нажать кнопку, чтобы пригласить человека на собеседование или отказать ему.

Первые несколько недель работы мы дополнительно настраивали систему под себя. Например, для увеличения потока кандидатов регулировали требования по предыдущему опыту работы так, чтобы он мог включать в себя больше профессиональных областей. И наоборот. Если нужно было сократить поток кандидатов, делали требования по профессиональному опыту более строгими.

Что мы получили

Первый раз мы наняли сотрудника примерно через 1,5 месяца работы системы, а за ним сразу же последовало еще несколько успешных наборов. Система показала свою эффективность уже в первые дни работы.

В первые месяцы работы сервис уже обеспечил до 10% нашего набора в Центрально-Черноземном регионе. И на этом этапе наш первоначальный скепсис исчез совсем.

Искусственный интеллект, который лежит в основе системы, помог на треть сократить время, которое мы тратили на письма и звонки кандидатам. Из работы рекрутеров были исключены рутинные обязанности, и у них появилось больше возможностей для личных интервью на финальных этапах и более глубокого общения с соискателями.

Интересно, что талантливые соискатели не боялись общаться с ботом и проходить тесты онлайн. Наоборот, такой инновационный подход привлекал их. Поэтому наши опасения, что человек не подружится с машиной, в итоге оказались преимуществом. Те, кто пришли на личное интервью после отборочного этапа, отмечали удобство и скорость прохождения теста на платформе.

Сейчас мы можем с уверенностью сказать, что наш первый опыт работы с системой точно не вышел комом, поэтому в наших планах — расширение партнерства на другие страны, где есть необходимость набирать новых сотрудников на схожую позицию.

Если вы хотите поделиться опытом работы в крупной компании или маленьком стартапе, рассказать о перипетиях своей карьеры и раскрыть секреты профессии, пишите на careerist@rb.ru. Лучшие рассказы опубликуем на Rusbase.

Материалы по теме:

Вас наняли на работу с помощью больших данных (правда или миф?)

Самые актуальные HR-сервисы: рекомендации от рекрутеров

Как я наняла на работу 105 IT-шников в городе, где мало кто знает про IT

«Если вы хотите четверых людей в команду, лучше наймите шестерых». 30 тезисов о грамотном HR

Могут ли боты заменить HR-специалистов? Мнения экспертов

В нашем Instagram @rusbase сегодня есть на что посмотреть! Подписаться

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Источник: https://rb.ru/opinion/kak-ai-zamenit-hr/

10 сервисов для автоматизации рекрутинга

Валентина Сильванович, Тамара Кулинкович

Если в Европе и США задают вопрос: «Какую систему автоматизации процесса подбора (ATS) вы используете?», то у нас более уместен вопрос «Используете ли вы автоматизацию процесса подбора персонала?». Некоторые компании автоматизируют процесс рекрутинга своими силами.

Это может быть MS Excel для хранения базы резюме, Outlook и его аналоги для планирования и коммуникации с коллегами и кандидатами или «самописная» программа (за разработку собственных систем берутся редко и, в основном, в IT-компаниях, либо в крупных компаниях с масштабными IT-службами).

Однако большинство компаний не используют автоматизированные системы вовсе. И это происходит зачастую не потому, что они не готовы к автоматизации, а потому что не знают, какие проблемы автоматизация решает, и какие предложения сейчас есть на рынке.

Обратите внимание

Другой проблемой всегда являлась высокая стоимость существовавших систем относительно потребностей компании. Вы вряд ли станете покупать семейный минивен на шесть пассажиров и три автокресла в придачу, пока у вас нет детей, а вы их только планируете через несколько лет.

Обслуживание такого авто «влетит в копеечку», автокресла устареют, а за такое время появятся новые, усовершенствованные, более экономичные и экологичные модели автомобилей с новыми функциями. Так и с системами автоматизации.

Еще несколько лет назад большинство из предлагавшихся систем были функционально избыточны, чтобы удовлетворить потребности самых крупных компаний с большим штатом рекрутеров. А для маленьких и средних компаний такие решения были необоснованно дорогими, так как в большинстве функций не было необходимости.

А платить нужно было все равно полную стоимость. Все изменилось с приходом облачных технологий и переходом от так называемого «коробочного» программного обеспечения к ПО как услуге (Software-as-a-Service, SaaS).

Теперь предложений стало намного больше, и они отличаются набором функций, направленностью на разные подпроцессы (хранение информации, планирование этапов работы над вакансией, оценка кандидатов) и степенью инновационности.

Сравнение решений

Параметры «Коробочные» решения «Облачные» решения
Оплата Высокая, разовая, за конкретную версию Низкая, периодическая, за доступ к сервису
Удобство установки и переноса Устанавливается самостоятельно по инструкции или специалистом, привязка к компьютеру, невозможность переустановки Не требует установки, готова к использованию, не привязана к компьютеру
Доступ Только с компьютера, на котором установлено ПО. Не требует доступ к интернету. Из любой точки мира через интернет. Нужен интернет.
Переход на новую версию Покупка за полную стоимость, обновление со скидкой или покупка новой версии Автоматический, с сохранением данных, бесплатно
Хранение данных На локальном сервере, в случае сбоев возможна потеря данных. В облаке, не имеет локальных копий, архивов
Техническая поддержка Чаще платная Бесплатная
Набор функций Зафиксирован, постоянный Выбор подходящего пакета, возможность изменений
Обслуживание системы Необходима (внутренние или внешние IT-специалисты) Нет необходимости
Безопасность Угроза при сбое или взломе Угроза при атаке удаленного дата-сервера (облака)

По данным Freeform Dynamics, 75% компаний считают использование SaaS безопасным для своих критических данных. Источник: www.tadviser.ru

Определенно, за облачными решениями будущее, так как они предлагают мобильность, гибкость, невысокую стоимость по сравнению с «коробочными» аналогами, постоянное обновление и совершенствование функций, которые происходят без ущерба для кошелька пользователя и его рабочего процесса.

По прогнозу компании Forrester Research, занимающейся исследованиями рынка новых технологий, рост рынка облачных технологий, начавшийся еще в 2008-2010 годах, будет продолжаться до 2020 года и завоюет большое число последователей.

Источник: www.tadviser.ru

Что сегодня предлагает рынок систем автоматизации процесса подбора? Предложений тысячи, большинство из них англоязычные, однако в последнее время стал активно развиваться и сегмент русскоязычных или русифицированных программ. Есть даже абсолютно или частично бесплатные системы.

Важно

Но в чем подвох? Чаще всего это ограниченный функционал (за дополнительный приходится платить, или он не предусмотрен вовсе). Также часто программы на этапе запуска предлагают бесплатное использование системы. Здесь есть два опасения.

Система со временем становится платной, и пользователю придется платить или переходить на другое бесплатное предложение. Бывает также, что проект закрывается из-за недостатка спроса и/или финансирования. В обоих случаях есть высокая вероятность потери всех накопленных данных.

Иногда бесплатный доступ ограничен количеством пользователей или вакансий. Как только у вас появится потребность в большем количестве, вам придется переходить на другой тарифный план.

Рассмотрим ТОП-10 самых интересных, на наш взгляд, англоязычных и русскоязычных систем. Авторы статьи причастны к разработке одной из рассмотренных систем, однако предприняли попытку сделать непредвзятый обзор современных систем, доступных по цене и функционалу отечественным рекрутерам. Начнем обзор с полностью бесплатных решений.

1. αRecruiter

«Коробочное» бесплатное ПО, разработанное в РФ.

Плюсы:

  • Широкий набор функций.
  • Мультиязычность (в том числе, русский и английский языки).
  • Возможность создания опросных листов с выставлением оценки кандидату по пятибалльной шкале и автоматическим расчетом среднего балла.

Минусы:

  • Только «коробочная» версия, требующая установки дополнительного ПО на рабочих компьютерах.
  • Необходимость технической поддержки в компании.

«АльфаРекрутер» может быть интересна компаниям, которые хотели бы автоматизировать процесс подбора, но не готовы пока за это платить. Так как компания-разработчик распространяет систему бесплатно, существует опасность полной потери данных и невозможности их восстановления в случае сбоев в работе системы.

2. Qandidate

Несмотря на то, что система сейчас находится на этапе бета-тестирования, разработчик заявляет, что система будет всегда бесплатной. Зарабатывает компания на поставщиках дополнительных услуг. Это достаточно распространенная схема работы для многих компаний-поставщиков облачных автоматизированных решений в Европе и США.

Плюсы:

  • Полностью бесплатная система без ограничения количества пользователей и вакансий.
  • Можно создавать брендированные карьерные страницы, правда, только на английском или голландском языках.
  • Широкий функционал, включающий, помимо возможности создавать и размещать вакансии, аналитику, планировщик и магазин дополнительных услуг.
  • Наличие шаблонов писем для коммуникации с кандидатами и коллегами, а также возможность создавать свои шаблоны.
  • Прямой отклик кандидатов на вакансии с карьерной страницы. Более того, кандидат может откликнуться через свой профиль в LinkedIn.
  • Возможность создавать отсеивающие вопросы, на которые должны ответить все кандидаты, желающие откликнуться на вакансию.
  • Подсказки по работе в системе, облегчающие на начальном этапе заполнение профиля и добавление вакансий.

Минусы:

  • Система поддерживает только два языка: английский и голландский. Это недостаток для компаний и пользователей, не владеющих или плохо владеющих английским языком.
  • Добавление кандидатов вручную с возможностью прикрепить резюме и другие файлы.
  • Нет разграничения доступа к вакансиям между пользователями (все пользователи видят все вакансии).
  • Нет возможности планировать и настраивать этапы работы над вакансией, а также вносить результаты по каждому этапу. Эта функция в ограниченной версии доступна в профиле прикрепленного к вакансии кандидата.
  • Отсутствие интеграции с социальными сетями и внешними календарями. Возможна только промоция за дополнительную плату.
  • Упрощенный процесс подбора. Однако компанией это позиционируется, как преимущество системы.

Qandidate.com будет хороша для небольших компаний, не имеющих собственных сайтов, так как позволяет создавать карьерные страницы компании с размещением вакансий.

Вы можете давать ссылку с описанием вакансии в социальных сетях и заинтересовавшим вас кандидатам. Также она будет интересна рекрутерам, изучающим английский язык.

Однако полностью поставить процесс и автоматизировать его с помощью этой системы вряд ли удастся. Скорее, она будет неплохим дополнением к уже отработанному процессу или другим системам.

3. HRP

А вот на постановке процесса подбора, «ведущего за собой», как раз делает акцент система HRP.by – облачное решение, компания-разработчик которого локализуется в Беларуси. HRP.

by стартовала совсем недавно и, похоже, сразу учла в разработке недостатки существующих систем и потребности современного рынка.

Разработчики добавили функции оценки по компетенциям и сравнения кандидатов, сделав систему удобной не только для рекрутинга, но и для проведения оценки и аттестации действующих сотрудников.

Плюсы:

  • Выпадающие списки-подсказки, облегчающие и ускоряющие заполнение форм (заявок и профилей кандидатов). Эта функция помогает работать в системе не только рекрутерам, но и заказчикам вакансий.
  • Обновляемая библиотека профилей должностей, шаблоны писем для коммуникации с кандидатами.
  • Интеграция с календарями, различение ролей пользователей системы, аналитика.
  • Одна из уникальных функций системы, не имеющая аналогов в других системах: библиотека компетенций с оценочными вопросами и вариантами ответов на них (на данный момент в системе насчитывается более 300 вопросов для оценки 70 компетенций). Все ответы имеют шестиуровневую шкалу, позволяющую оценить ответ кандидата. Каждый кандидат после собеседования получает объективную оцифрованную оценку требуемых компетенций от 0 до 100%.
  • Сравнение кандидатов по критериям заявки и результатам оценки во время собеседований между собой с выставлением рейтинга. Функция облегчает принятие решения по кандидатам.
  • Добавление кандидатов в базу по ссылке с сайтов работы, парсинг и автозаполнение профиля кандидата. Эта функция сокращает работу по сохранению резюме кандидата и механическому заполнению профиля кандидата до «одного клика» и доли секунды.
  • В ближайших релизах создатели обещают добавление магазина образовательных курсов для адаптации и обучения сотрудников. Выдача рекомендованных курсов и календаря занятий будет привязана к результатам оценки кандидата на собеседовании.
  • Наличие бесплатного пробного периода.

Минусы:

  • Не реализована функция реферального рекрутинга.
  • Нет функции создания брендированной странички компании (для компаний, у которых нет своего сайта).

Источник: https://www.e-xecutive.ru/management/itforbusiness/1981171-10-servisov-dlya-avtomatizatsii-rekrutinga

Как digital изменил технологии рекрутинга

Для рекрутеров настали сложные времена. Например, только 30% кандидатов выкладывают свое резюме на сайтах поиска работы. А топ-менеджеры и вовсе разлетаются как горячие пирожки, не проводя на рынке труда даже 10 дней.

Рекрутеры практически единогласно признали, что настали времена, когда не компания выбирает кандидата, а кандидат компанию.
Именно поэтому им пришлось изменить свой подход к поиску и найму персонала. То, о чем будет написано дальше — это не “модные пустышки”.

Это действительно работающие методы и технологии рекрутинга персонала, которые нужно соблюдать, чтобы нанимать лучших кандидатов.

Рекрутмент + маркетинг

Если рекрутер хочет стать успешным, то в 2018 году он обязан “стать немножко маркетологом”. Если кандидаты сегодня рулят рынком, то к ним стоит относиться как к клиентам. Ведь для кандидатов бренд — это “лицо” работодателя. Они читают о достижениях компаний и следят за их жизнью через социальные сети, влюбляются в их корпоративную культуру.

Поэтому рекрутеры должны адаптировать маркетинговые стратегии под свои цели. То есть “продать” свою компанию кандидатам. Например, одна из современных технологий рекрутинга — строить бренд работодателя, через который сообщать о том, что именно в этой компании их ждет самое лучшее предложение по условиям и оплате труда.

Работа на перспективу

Как было сказано выше, меньше трети соискателей сегодня вывешивают свои вакансии на сайтах поиска работы. Поэтому рекрутеры расширили аудиторию с которой нужно выстраивать отношения. Причем, коммуникация с кандидатами теперь должна устанавливаться еще до того, как вакансия будет открыта компанией. Эта аудитория состоит из:

  • текущих кандидатов
  • бывших кандидатов
  • потенциальных будущих кандидатов

Таким образом формируется пул специалистов из которого можно будет выбирать подходящего, когда это необходимо.

Чтобы создать этот пул и использовать такую технологию рекрутинга кандидатов, можно:

  1. Добавлять потенциальных кандидатов “в друзья” в социальных сетях
  2. Настроить e-mail рассылку и рассказывать через нее о своих выгодах для сотрудников
  3. Организовать участие компании в обучающих мероприятиях для потенциальных кандидатов: вебинары, мастер-классы, курсы обучения с возможным трудоустройством в компанию.

Приманка для кандидата

Подобно опытному рыбаку, рекрутер должен знать как заманить кандидата в свои сети:) В качестве приманки ему послужит специальный контент: статьи в блоге или на внешних сайтах, видеоролики, посты в соцсетях, печатных буклетах, презентациях и т.д.

Главная задача всех этих материалов — повысить узнаваемость бренда среди кандидатов и донести до них свою миссию в этом мире. Качественный и классный рекрутинговый контент позволит кандидату составить представление о среднестатистическом сотруднике компании, процессе найма и тенденциях в отрасли работодателя.

Особенно необходим такой контент для поиска персонала в социальных сетях.

Главное, о чем должен помнить рекрутер, разрабатывая такой контент — все тексты должны быть ориентированы на идеального кандидата компании. Нужно подумать, какие темы и контент заинтересует его? Таким образом можно привлечь не только соискателя с необходимыми скилами, но и соответствующего корпоративной культуре компании.

Выйти за пределы ATS

ATS — это системы по управлению кандидатами. С их помощью можно выполнять ежедневные рекрутинговые задачи. Например, фильтровать кандидатов по ключевым словам, навыкам, предыдущим работодателям и т.д.

Но этих систем недостаточно, утверждают эксперты.

Не в 2018! ATS не помогают реализовать первые три новые технологии рекрутинга, о которых говорилось выше: маркетинговый рекрутинг, управление отношений с кандидатами и создание контента.

Главная причина устаревания ATS — это то, что они нацелены на работу с уже поданными заявками кандидатов. А так как сегодня главная проблема — поиск специалистов, то очевидно, что такие системы ее решить не могут.

Поэтому на первый план сегодня выходит программное обеспечение для набора персонала. Оно предлагает расширенный поиск в Интернете, простые инструменты для создания сайта компании для кандидатов, рекрутинг в соцсетях, обучающие программы для кандидатов или сотрудников и т.д.

Совет

К таким сервисам относится и Finassessment — современный диджитал-инструмент для поиска и оценки финансовых специалистов и управленцев.

Анализируй это

Даже грозный гангстер из классики кино “Анализируй это” вынужден был копаться в своем прошлом, чтобы понять, почему он теряет свой авторитет в настоящем.

Рекрутерам обращаться к психотерапевтам не обязательно, но вот использовать преимущества big data и “магию” цифр стоит. Раньше делали выбор кандидата, опираясь на свои чувства и инстинкт.

Теперь же набор данных может подтвердить или опровергнуть выбор специалиста.

К счастью, составлять и использовать аналитические отчеты можно, не будучи профессором математики. Сложный статистический анализ легко проводит специальное программное обеспечение. Оно автоматически отслеживает и измеряет наиболее важные показатели в процессе найма и анализирует каждый этап подбора персонала.

В конечном итоге рекрутер получает красивые отчеты с графиками и цифрами, которые легко понять.

HR-аналитика помогает рекрутерам разрабатывать эффективные технологии поиска и подбора персонала. Например, отслеживая, какие вакансии дают самый большой отклик, рекрутер может определить самый выгодный источник подбора. Основываясь на этих данных можно планировать будущую тактику найма, чтобы выбрать самый быстрый и экономичный способ.

Власть машин

О AI в рекрутинге не говорил только ленивый. Многие разработчики поспешили вскочить на эту волну и сегодня предлагают продукт, который, как они утверждают, использует искусственный интеллект и машинное обучение.

Чтобы понять, где в этом тренде зерна, а где плевелы, нужно понять в чем отличие AI от машинного обучения.

Хотя эти два термина часто используют как синонимы, они таковыми не являются. Искусственный интеллект — это способность машины при выполнении задачи заменить человека. То есть это ПО обладающее способностями человеческого интеллекта.

Обратите внимание

А машинное обучение — это процесс, с помощью которого машины приобретают способность “думать” как человек. Главная революционная идея этого процесса — это научить машины учиться для себя.

То есть не запрограммировать машину на выполнение определенного набора функций, а дать ей цель и посмотреть как она будет с ней справляться. Современные технологии рекрутинга уже используют машинное обучение (например, робот Вера).

Но практика его применения еще не очень распространена. Тем не менее, все надеются вскоре увидеть появление настоящего искусственного интеллекта.

Как видно, цифровой век катком проехался по традиционным рекрутинговым технологиям. Специалистам по работе с персоналом, чтобы нанимать лучших кандидатов, уже в этом году нужно успеть сделать многое.

Особенно, если то, о чем мы говорили выше для них терра инкогнита. Рекрутинг — это высококонкурентная, быстро развивающаяся отрасль.

Поэтому мы надеемся, что эта статья поможет вам сориентироваться в современных тенденциях, чтобы усовершенствовать свои технологии рекрутинга.

Источник: https://finassessment.net/blog/tehnologii-rekrutinga

Автоматизация рекрутинга: выбираем оптимальное программное обеспечение

Одна из основных задач современного HR-менеджмента – поиск и подбор персонала, оптимальное применение потенциала работников для эффективного достижения целей компании. HR-отделам компаний в нынешних условиях приходится оперативно реагировать на все изменения рынка специалистов и постоянно обрабатывать большой объем информации.

Автоматизация процесса рекрутмента, то есть сокращение временных затрат на повседневные рутинные операции (обработка и хранение информации о соискателях, рассылка писем, ведение единой базы и т.д.) – залог успешной и эффективной работы HR-менеджеров в области поиска и подбора персонала.

На данный момент не более 50% компаний автоматизируют рекрутинг, недооценивая возможности успешно внедренного ПО. Предлагаем к рассмотрению обзор самого популярного программного обеспечения в этой сфере.

Важно

Сначала остановимся на самостоятельных программных продуктах, созданных для оптимизации рекрутмента, затем – охарактеризуем дополнительные модули к корпоративным системам управления, выполняющие аналогичные функции. В заключение – в качестве summary – в таблице будет дана сводная информация о рассматриваемых программах.

E-Staff Рекрутер – является старейшим и, пожалуй, одним из самых популярных ПО на нашем рынке. Данный софт можно использовать и как комплексную программу для сотрудника HR-отдела, и как универсальный инструмент для крупных кадровых агентств.

Основные преимущества программы E-Staff Рекрутер – ее функциональность, надежность и возможность подстроить под свои задачи

Отметим основные возможности E-Staff Рекрутер:

  • автоматическая публикация и републикация вакансий на сайтах по поиску работы (более 40) и сбор откликов;
  • хранение штатной структуры;
  • ведение учета клиентов, вакансий и заявок на подбор сотрудников;
  • поиск кандидатов в сети Интернет;
  • полный цикл работы с кандидатами (интервью, отслеживание статуса, прием на работу, отклонение соискателя, результат прохождения испытательного срока, ведение всей базы кандидатов, контактировавших с рекрутером);
  • внешняя система тестирования;
  • отправка резюме и сообщений по настроенным шаблонам;поиск данных в базе по формальным критериям или произвольным словам;
  • ведение статистики по всей компании и по каждому рекрутеру;
  • импорт резюме кандидатов из почтовых ящиков и документов Microsoft Word или OpenOffice;
  • возможность добавления полей в базе данных;
  • интеграция с другими программными системами (Босс-Кадровик, 1С, SAP, WebSoft, WebTutor).

Разработчик – Datex Software.

Стоимость – от 7.000 руб.

Сайт для дополнительной информации: http://www.e-staff.ru

Среди быстро набирающих популярность программ следует выделить постоянно обновляемый продукт Experium. Несомненное его преимущество – полный цикл ведения рекрутинговых проектов.

Программа удобна в использовании, учитывает практически все тонкости и нюансы работы HR-специалистов. Сервисные возможности позволяют публиковать и анализировать вакансии на популярных работных сайтах (rabota.ru, hh.ru, superjob.ru и др.

), собирать отклики прямо из программы.

Experium дает возможности:

  • создавать и вести базу данных кандидатов и собственных специалистов компании;
  • хранить данные об организационной структуре и сотрудниках компании;
  • управлять процессом рекрутмента и работой над вакансиями;
  • работать с миллионами документами в любых текстовых и графических форматах.
  • осуществлять поиск персонала по более, чем 40-ка критериям;
  • формировать отчетность по любым параметрам и многое другое.

Источник: http://hrdocs.ru/poleznaya-informacziya/avtomatizacziya-rekrutinga

Ссылка на основную публикацию