Автоматизация работы кадрового агентства
Помогли углубить отраслевую экспертизу за счет внедрения искусственного интеллекта.
Клиент
Рекрутинговое агентство с большим бэкграундом и высокими корпоративными стандартами. Ищет таланты и помогает нанимать сотрудников любых уровней – от линейных исполнителей до топ-менеджмента.
Аутсорсинг персонала – устоявшаяся бизнес-практика по всему миру, и конкуренция в нише рекрутмента огромная. Чтобы удерживать лидерство, владельцы агентства постоянно находились в поиске инновационных бизнес-инструментов. В 2022 году появилась новая идея, за реализацией пришли к нам.
Вызовы
Задача – внедрить ИИ, чтобы перестать тонуть в ручной работе. Единой системы у агентства тоже не было: отклики приходили из разных источников, данные кандидатов приходилось проверять вручную, а видеособеседования проводились через сторонние сервисы.
Клиент хотел, чтобы все было собрано в одном месте, учитывало при этом требования по безопасности и соответствовало Австралийским принципам конфиденциальности (APPs). Готовых решений на рынке много, но их сложнее адаптировать под строгие требования APPs. Качество подбора в коробочном решении из-за слабой гибкости в «улавливании» контекста и смысловых оттенков тоже уступает кастомному.
Наша экспертиза в Data Science и NLP, которую мы постоянно совершенствуем, позволит закрыть эти прикладные задачи.
Внедрить ИИ…
А еще владельцы поделились одним наблюдением. Они тестировали чат-бот и выяснили, что соискатели легко отличали, когда с ними общался ИИ, и не всегда воспринимали этот факт позитивно. HR-агентство – это первое впечатление о будущем работодателе, оно должно быть идеальным.
…и забыть про рутину.
Мы предложили внедрить чат-бот, который будет более «человечным» и «ненавязчивым» по сравнению с аналогами. Это увеличит бюджет и время разработки, но в перспективе даст весомое преимущество. Опыт разработки платформы для чат-ботов у нас тоже имелся.
Тогда ИИ сможет заниматься всей «черновой» работой – не только поиском и скринингом, но также первичной коммуникацией и назначением собеседований.
Как ИИ справляется с задачей подбора персонала
Шаг 1. Подготовка
– Рекрутер тщательно исследует запрос клиента, на его основе создает описание вакансии. Автопостинг размещает их на специализированных ресурсах и джоб-бордах. Например, SEEK (крупнейшей в Австралии онлайн-площадке по поиску работы); агрегатор Jora подхватывает их и расширяет охват.
– Описания создает отдельная генеративная модель LLM (Large Language Model). Чтобы попасть в тон и требования, ИИ задаст несколько уточняющих вопросов. Предоставит черновой вариант, но финальная редактура – за рекрутером. Результат – лаконичный текст, выдержанный в едином стиле. При этом текст уникален, без механического копирования, что подчеркивает индивидуальность компании-заказчика.
Шаг 2. Модель поиска и оценки
– NLP преобразует текст вакансии и текст резюме в наборы числовых признаков, проводит первичный анализ и сравнение.
– Мы подключили языковую модель семейства BERT, она хорошо работает с текстом: понимает и оценивает смысл. Чуть ранее мы тестировали возможности BERT на внутреннем проекте, знания пригодились. Сравнение происходит по семантическому содержанию, а не по словарному. Например, BERT поймет, что в контексте резюме «JS developer» и «JavaScript Engineer» – одно и то же.
– ИИ «рассматривает» тех, кто откликнулся, оценивает соответствие указанным критериям и отсеивает кандидатов, которые точно не подойдут. Самостоятельно ищет и предлагает резюме соискателей из внутренней базы агентства с нужным профилем и опытом, даже если те не оставляли отклик (но ранее давали согласие на коммуникацию).
– На этом же этапе внедрена автоматическая верификация личности через правительственную систему DVS (Document Verification Service). С согласия соискателя DVS сверяет ключевые поля ID с данными официальных реестров, поэтому ему не требуется предоставлять сканы документов. Это ускоряет работу по валидации и сокращает число ошибок. Избыточные данные не сохраняются, необходимый для обработки минимум хранится и автоматически удаляется согласно политике безопасности.
Шаг 3. Собеседование
– Рекрутер выбирает из предложенных кандидатов. Чат-бот связывается с ними, уточняет актуальность, приглашает на интервью. Сообщения чат-бота не выглядят шаблонными благодаря высокой персонализации.
– Для проведения видеоинтервью мы интегрировали платформу Webex – она поддерживает сквозное шифрование (E2EE). Ранее в компании использовался Zoom, но со временем у агентства ужесточились требования к информационной безопасности. Webex совпал с корпоративными стандартами.
– Представитель компании-клиента может заранее направить список собственных вопросов для интервью. Либо подключиться на этапе собеседования. Может вообще не вмешиваться в процесс, если у него есть задачи поважнее.
Шаг 4. Презентация результатов
– Рекрутер делает заметки и прикрепляет сопутствующую информацию: резюме, сканы дипломов, электронные сертификаты, ссылки на портфолио. Делит соискателей на группы, чтобы было проще презентовать собранные материалы клиенту.
– Рекрутер публикует данные о прособеседованных соискателях в личный кабинет клиента, проводит встречу с кратким рассказом о релевантных кандидатах – благодаря внедрению ИИ останется два-три сильных профиля.
– HR-отдел компании клиента принимает решение: провести углубленное интервью, отправить тестовое задание или продолжать поиск. Когда финальный кандидат найден, рекрутер высылает оффер и помогает с онбордингом.
Технологии
Бэкенд
Python
Бэкенд
Node.js
NLP-модель
BERT
База данных
PostgreSQL
Инфраструктура
Azure
Результат
На все работы ушло шесть месяцев. Внедрение ИИ положительно сказалось на росте клиентской базы. Процесс первичного отсева стал быстрее, а результаты – точнее и продуктивнее: ИИ предлагает только тех, кто действительно подходит. Рекрутеры тратят меньше времени на просмотр резюме, сбор и валидацию данных, написание текстов, организацию собеседований.
Кроме того, результаты пилотных интервью показали, что в 52% случаев соискатели не могли отличить общение с чат-ботом от общения с живым человеком. Со слов владельцев бизнеса, у аналогов, которые они тестировали ранее, этот показатель составлял только 20%.
сократилось время закрытия вакансии.
откликов на типовых вакансиях теперь обрабатываются автоматически.
Что происходит дальше:
Мы получаем запрос, обрабатываем его в течение 24 часов и связываемся по указанным вами e‑mail или телефону для уточнения деталей.
Подключаем аналитиков и разработчиков. Совместно они составляют проектное предложение с указанием объемов работ, сроков, стоимости и размера команды.
Договариваемся с вами о следующей встрече, чтобы согласовать предложение.
Когда все детали улажены, мы подписываем договор и сразу же приступаем к работе.