Разработка подсистемы анализа привлекательности кандидатов в рамках Федерального портала управленческих кадров

Таблица 6. Значимость заполняемых полей анкеты

Для каждой анкеты по данным полям рассчитывается общая привлекательность  на основе, которой определяется ее рейтинг.

Рейтинг анкеты рассчитывается  сразу же после ее сохранения и  пересчитывается только при внесении изменений в ее поля или при  изменении структуры его формирования. 

4. Автоматический  метод оценки кандидатов

Рейтинг кандидата определяется по количеству приглашений пришедших  к нему на собеседование, чем больше приглашений, тем больше рейтинг  анкеты. Количество приглашений переводится  в рейтинг. При оценке участвуют  не все хранимые анкеты. Потому что  есть анкеты устаревшие на текущий  момент времени, а есть анкеты только что созданный и не набравшие  соответствующую им популярность. (Анкета принимается к рассмотрению, если после ее размещения прошло два месяца.)

 После определения  фактического рейтинга отобранных  анкет, происходит создание и  настройка модели определения  для впервые созданных, по схожести  их входных параметров с аналогичными  анкетами рассматриваемые работодателями  в текущий период.

4. Описание  работы сервиса

Для начала работы сервиса  в Deductor Server должен придти управляющий  сигнал, запускающий сценарии оценки привлекательности. В структуру  управляющего сигнала входит идентификатор  анкеты (строки), по которому происходит ее импорт. Рейтинг анкеты определяется по заполненным значениям ее полей.

Рис. Логическая структура работы сервиса

В алгоритм работы сценария – формирования привлекательности  анкет заложен принцип самообучаемости. Для заранее сформированного  набора тестовых данных определяется рейтинг с помощью коэффициентов  значимости значений полей указанных  в Таблице 6. На этих данных в последствии обучается модель (Линейная регрессия), которая в автоматическом режиме будет определять привлекательность впервые сохраняемым анкетам.

 

Рис. Функциональная схема работы сценария

5. Описание  сценариев оценки привлекательности

Сервис состоит из двух сценариев:

• сценарий подготовки данных для анализа – data_origination.ded;
• сценарий построения модели оценки привлекательности – rating_system.

1. Сценарий  подготовки данных для анализа

В сценарии подготовки данных для анализа собираются и рассчитываются все поля указанные в таблице  6. Они разбиваются на четыре функциональных блока:

• Общие данные;
• Трудовая деятельность;
• Основное профессиональное образование;
• Знание иностранных языков.

Внутри каждого блока  формируются специализированные поля, необходимые для построения моделей, которые впоследствии собираются в  ветке сценария «Общие показатели».

 

Рис. Функциональная схема работы сценария подготовки данных

Рис. Сценарий подготовки данных для анализа

В ветке сценария «Общие показатели» содержатся обобщенные данные кандидата, и в нее в  дальнейшем из других веток сценария собирается информация для экспорта.

Рис. Ветка сценария «Общие показатели

В ветке сценария «Сформулируем  основные показатели работы» определяется  информация о трудовой деятельности:

• Общий трудовой стаж;
• Максимально достигнутый трудовой уровень;
• Количество трудоустройств в организации.

Рис. Ветка сценария «Сформулируем основные показатели работы

В ветке сценария «Сформулируем  основные показатели образования» определяется  информация об образовательном уровне кандидата:

• Определяется основная форма обучения;
• Проверяются данные на стандартную форму обучения;
• Рассчитывается общее количество оконченных учебных заведений.

Сформированный набор  данных в сценарии «data_origination.ded»  передается для дальнейшего построения модели привлекательности в «rating_system».

2. Сценарий  построения модели оценки привлекательности

Рис. Общий вид сценария построения модели оценки привлекательности

В первой ветке «Импорт тестовых данных» происходит импорт тестовых анкет, формирование значений для расстановки  рейтинга в соответствии с Таблицей 6.

Рис. Определение рейтинга в соответствии для тестовых анкет

Следующим этапом является настройка  системы на определение рейтинга на основе модели Линейная регрессия.

Рис. Обучение модели определения рейтинга

После обучения модели на тестовых данных переходим к расстановке  рейтинга впервые сохраняемым анкетам.

Рис. Определение рейтинга для новой анкеты

 

6. Результат работы сервиса

Код транзакции	Код анкеты	Рейтинг
10002	002389	89,2
10002	002390	27,6

Таблица 7. Результат работы сервиса

7. Особенности работы сервиса

Данный сервис запускается  в работу не раньше, чем раз в  три месяца. Анализируемый период анкет должен быть не менее чем  три месяца, но и не более года. За три месяца, возможно, собрать  общую тенденцию требуемых кандидатов. Ограничение больше года вводится для  того, что бы исключить использование  не актуальной, устаревшей информацией.

 

8. Сервис ранжирования по степени привлекательности с  использованием методов многофакторного  и нелинейного анализа

1. Назначение сервиса

Сервис осуществляет оценку привлекательности кандидатов откликнувшихся, рекомендованных или отобранных внутри заявленной вакансии.

2. Логическое  описание работы сервиса внутри Интернет - сайта

После того как в организации  открывается новая вакансия, начинается активный поиск сотрудников: размещение сообщений в средствах массовой информации, самостоятельный поиск  резюме в различных источниках, рассмотрение откликнувшихся кандидатов на соответствие должности, выбор наиболее привлекательных  из них и формирование списка приглашений  на собеседование. При подборе сотрудников  через Интернет сайт можно выделить несколько этапов:

1. Формирование запроса поиска;
2. Сбор анкетных данных кандидатов;
3. Первичная оценка анкет на соответствие требованиям;
4. Определение наиболее привлекательных анкет и рассылка сообщений на собеседование.

 

Рис. Логическая структура отбора кандидатов на собеседование

Использование сайта сокращает  время поиска кандидатов на предполагаемую должность, работнику кадровой службы не надо искать кандидатов на различных  рынках труда, они легко находятся  через поисковую систему или  самостоятельно присылают свои резюме. И тут проблема недостатка кандидатов переходит в проблему их избытка. Кандидатов настолько много, что  не возможно с первого раза сформировать их рейтинг, для того чтобы пригласить на собеседовании.

Сервис автоматического  выбора наиболее привлекательного предложения  с помощью использования самообучающихся  алгоритмов позволяет сократить  время формирования списка рейтинга кандидатов в несколько раз. Это  достигается путем автоматической оценки соответствия кандидатов сформированной вакансии и дальнейшей оценки их привлекательности.

В личном кабинете кадровой службы имеются папка, куда помещаются наиболее приглянувшиеся анкеты кандидатов, а так же анкеты кандидатов самостоятельно откликнувшись на заданную вакансии. Количество анкет помещаемых в данные папки может быть огромно, и изучение их потребует много времени. Для  сокращения времени повторной обработки рассматриваемых анкет работнику кадровой службы предлагается воспользоваться сервисом определения рейтинга кандидатов по данной вакансии, в результате работы которого будет получен рейтинговый список кандидатов.

 

Рис. Логическая структура подсистемы «Анализа привлекательности клиента»

Рейтинг в данном случае будет складываться из двух показателей: привлекательность анкеты и соответствия требованиям вакансии. 

Рис. Логическая структура определения рейтинга анкет

В начале определяется коэффициент  соответствия анкет соискателей  отобранной вакансии, после чего определяется коэффициент привлекательности  на основании заранее определенных правил и весов.

3. Особенности расчета рейтинга

В систему заложены некоторые  особенности расчета рейтинга:

1. Кандидаты, полностью удовлетворяющие требованиям вакансии, имеют наибольший рейтинг по сравнению с кандидатами не удовлетворяющим им.
2. Кандидаты параметры, которых не существенно отличаются от требуемых, имеют рейтинг выше, чем полностью не удовлетворяющие.
3. Рейтинг анкет с одинаковым коэффициентом соответствия, зависит только от коэффициента их привлекательности.
4. Расчет коэффициента привлекательности основывается на заранее сформированных правилах оценки наиболее значимых полей.   
5. В начале коэффициент привлекательности рассчитывается экспертным методом, а в последствии на основании рейтинга кандидатов у работодателей.

4. Описание  работы сервиса

Для начала работы сервиса  в Deductor Server должен придти управляющий сигнал на его запуск с идентификатором вакансии (строки), на основании которого происходит импорт анкет кандидатов. В рассматриваемый набор анкет входят резюме, отправленные самими кандидатами, резюме отправленные лицами, рекомендующими данного соискателя, а так же резюме наиболее понравившиеся работодателю.

Внутри данного сервиса  происходит очистка полученных анкет  от дубликатов, так как резюме забираются из трех различных источников. (В  зависимости от того, как эти анкеты хранятся). После очистки происходит оценка соответствия анкет заданным параметрам вакансии, в результате чего каждой анкете проставляется коэффициент  соответствия от 0 до 1. Анкеты, полностью  удовлетворяющие требованиям вакансии, получают коэффициент соответствия равный единице. Коэффициент соответствия, умноженный на сумму коэффициентов  основополагающих полей анкеты дают коэффициент привлекательности  всей анкеты. Коэффициенты полей определяются для заранее зарезервированных  полей по определенным правилам, в  которых задаются веса каждого поля (Таблица 6).

Для каждого поля проставляется  значимость на основании экспертного  мнения его влияния на привлекательность  анкеты. (После получения достаточного количества откликов привлекательность  определяется по данному показателю). Внутри поле разбивается на параметры (значения), которые оно может  принимать. Для каждого параметра  проставляются так же веса.

При  наличии иерархии в параметрах поля, максимальное количество баллов получает параметр высшей иерархии. Например: при выборе поля образование  несколько высших – 9 баллов; высшее – 6,75; неоконченное высшее – 4,5; среднее  – 2,25; начальное – 0.

Для полей в составе, которых  нет иерархии (семейное положение), вес параметра умножается на значимость. Например: при выборе поля семейное положение женаты/замужние и Вдовец/вдова  имеют два балла, остальные параметры 0.

Пример:

Кадровая служба разместила, конкурсную вакансию на должность Рис. 22.

Рис. Заявленная вакансия

На данную должность подали заявки следующие кандидаты Рис.23.

Рис. Заявки кандидатов на рассмотрение по данной вакансии

Рис. Поля анкет проверяемые на соответствие

Оценим соответствие выдвинутых анкет на данную вакансию, для это  введем соответствующие коэффициенты: 1 – поле анкеты полностью удовлетворяет  требованию вакансии; 0,8 – расхождение  не значительное (не хватает одного месяца до требуемого стажа или возраста); 0,1 – грубое расхождение; 0 – не удовлетворяет  требованию.