Разработка подсистемы анализа привлекательности кандидатов в рамках Федерального портала управленческих кадров

Рис. Оценка полей на соответствие требования

После оценки поля формируется  коэффициент общего соответствия анкете рисунок 26.

Рис. Определение коэффициента соответствия

Для данных анкет в соответствии с таблицей 5  были найдены коэффициенты полей анкеты

Рис. Поля анкеты участвующие в определении коэффициента значимости

Рис. Определение коэффициента значимости для анкеты

По коэффициенту значимости и коэффициенту соответствия выбранной  анкеты находим общий коэффициент  привлекательности анкет. Сначала, так же как и в предыдущем сервисе, он рассчитывается экспертным методом, а в последствии автоматически.

Рис. Коэффициент привлекательности анкеты внутри вакансии.

5. Результат работы сервиса

Код транзакции	Код анкеты	Рейтинг
10002	002389	12
10002	002390	30

Таблица 8.Результат работы сервиса ранжирования

6. 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.

 

9. Сервис  автоматического выявления значимых признаков, сервис по принципу «Что-если»

1. Описание  сервиса

Сервис определяет наиболее значимые поля кандидатов при поиске работы, формирует его рейтинг.

2. Логическое  описание работы сервиса внутри Интернет - сайта

Кандидат, заполняя анкету, хочет знать свой возможный рейтинг  у работодателя. Насколько влияют входные данные анкеты на возможность  трудоустройства. Данный рейтинг создан для того, что бы помочь соискателю вовремя сориентироваться в требованиях кадровых служб, и проанализировав свои входные характеристики поднять шанс устройства на достойную его уровня работу.

Рейтинг впервые сохраняемой  анкеты определяется на основе уже  имеющейся информации о привлекательности  аналогичных анкет. Создается автоматическая модель оценки рейтинга по заполненным  полям анкеты. При прогоне через  данную модель новой анкеты, определяется ее рейтинг, на основании которого выставляется балл от 0 до 100.

3. Методика

Все кандидаты разбиваются  на группы по похожести свойств их входных данных. Для каждой группы рассчитывается коэффициент востребованности равный количеству приглашений, на количество анкет вошедших в данную группу. Что можно интерпретировать как, наличие предложений по трудоустройству  внутри данной группы. Проводится анализ влияния входных полей на приглашение  кандидата на собеседование, в результате чего выделяется основные пять полей, на что работодатели обращают внимание в первую очередь. А так же рассчитывается балл привлекательности анкеты внутри группы в диапазоне от 0 до 100. 

Алгоритм работы сценария можно разделить на два блока:

• Расчет и настройка показателей для кластеров;
• Оценка новой анкеты 
   
  

Рис. Функциональная схема работы сценария

4. Описание  работы сервиса

Для начала работы сервиса  в Deductor Server должен придти управляющий сигнал на его запуск с идентификатором анкеты (строки), на основании которого происходит импорт анализируемой анкеты.

Расчет рейтинга предоставляемых  данных соискателя определяется на основе аналогичных анкет прошлого периода. В расчет берутся информационные анкеты на текущий момент времени, которые  уже имеют информационную ценность (после их размещения прошло время  не менее двух месяцев, по ним уже  есть реакция работодателей, но и  не более года, информация не должна устареть).

Рис. Сценарий определения рейтинга анкеты.

Первым этапом в построении сценария является импорт данных для определения  рейтинга:

• Импорт тестовых данных (анкет на основе, которых строится модель определения баллов анкеты);
• Импорт анкеты;
• Импорт информации по приглашениям кандидатов участвующим в построение модели.

Вторым этапом все информационные анкеты разбиваются на кластеры по схожести их свойств. Для этого сначала  проводится несколько мер по преобразовании данных в единый формат, удаление дубликатов и исключение не используемых полей.

Рис. Часть сценария подготовки данных и кластеризации анкет

Все анкеты разбиваются на десять различных кластеров по похожести  их свойств.

Рис. Основные полученные кластеры

Для каждого кластера определяются основные поля, на которые работодатель обращает в первую очередь. В основу определения значимости входных  признаков входит корреляционный анализ.

Рис. Выявление значимых признаков при приглашении на собеседование для кластера 1

На вход обработчика «Корреляционный  анализ» подаются все значимые поля анкеты, выходом является рейтинг  анкеты (количество приглашений). В  результате формируется коэффициент  корреляции, по которому отбираются наиболее важные поля.

Рис. Результат корреляционного анализа

Последним этапом в блоке  «Расчет и настройка показателей  для кластеров» является построение и настройка и модели определения  рейтинга для впервые сохраняемых  анкет. В начале подбирается модель, которая наиболее подходит для решения  данной проблемы, в нашем случае – «Нейросеть»

Так как при построении модели должны учитывать все входные  поля, а их достаточно много, то предварительно делается понижение размерности  входных данных с суммарным порогом  значимости 95%. После чего новые поля подаются на вход модели, и начинается процесс ее самообучения. 

Рис. Самообучения модели формирования рейтинга

Для того, что бы в последствии  сформированный рейтинг перевести  в балл, дополнительно находится  максимальный рейтинг для каждого  кластера. 

После выполнения расчетов для каждого кластера, определяется оценка новой анкеты.

Вначале определяется кластер, в какой данная анкета попадает, после этого определяется рейтинг  анкеты, а в последствие ее балл, собирается информация о наиболее влияющих полях на формирования балла, определяется востребованность кандидатов в данном кластере.

Рис. Определение кластера для новой анкеты

5. Результат работы сервиса

Код транзакции	Код анкеты	Количество приглашений  на одну анкету	Поле, влияющее на балл	Номер поля	Балл
10002	002389	1,29	Дополнительное образование	0	30
10002	002389	1,29	Отпуск	1	30

Таблица 9. Результат работы сервиса автоматического выявления  значимых признаков

6. 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.

 

10. Таблицы для  обмена данными подсистемы «Анализа компетентности кандидатов»

Таблица «Параметры запроса» содержит информацию, необходимую для  начала работы сценария входящего в  подсистему  «Анализ компетентности кандидата».

Название поля	Полное название поля	Тип поля	Обязательность поля
Номер сессии	Номер сессии (запроса)	Целый	Да
Код клиента	Код клиента, для которого оценивается привлекательность	Целый	Да
Код профессиональной категории	Код профессиональной категории, в которой производится анализ привлекательности  клиента	Целый	Да

Таблица 10. «Параметры запроса»

Выходные таблицы, на основании  которых формируются различные  отчеты:

• таблица «Оценка привлекательности анкеты»;
• таблица «Оценка значимости основных признаков анкеты соискателя»;

Название поля	Полное название поля	Тип поля	Обязательность поля
Номер сессии	Номер сессии (запроса)	Целый	Да
Код профессиональной подгруппы	Код профессиональной подгруппы	Целый	Да
Код клиента	Код клиента	Целый	Да
Рейтинг анкеты	Рейтинг анкеты кандидата  внутри профессиональной подгруппы	Целый	Да

Таблица 11. «Оценка привлекательности  анкеты»

Название поля	Полное название поля	Тип поля	Обязательность  поля
Номер сессии	Номер сессии (запроса)	Целый	Да
Код профессиональной подгруппы	Код профессиональной подгруппы	Целый	Да
Название признака	Название признака привлекательности  клиента	Текстовый	Да
Значимость признака	Значимость признака внутри рассматриваемой группы	Вещественный	Да

Таблица 12. «Оценка значимости основных признаков анкеты соискателя»

 

 

 

3. Реализация

1. Программная реализация информационных интернет-сервисов

Рис. Главная страница Федерального портала управленческих кадров

Для того, чтобы  произвести отбор кандидатов с помощью  подсистемы анализа компетентности, необходимо авторизироваться на портале  в роли кадровой службы. После выполнения авторизации, необходимо выбрать пункт  меню «Поиск кандидатов» личного  кабинета кадровой службы. Задав необходимые  параметры отбора, нажать кнопку «Найти с учетом привлекательности»( Рис.45) [На Deductor Server поступает управляющий сигнал, после чего запускается механизм отбора канидатов с учетом заданных параметров поиска]. Результатом работы подсистемы анализа кандидатов является список наиболее привлекательных анкет с точки зрения образования, опыта работы и пр. (Рис.46).

 

1. Задание параметров отбора и запуск подсистемы анализа компетентности кандидатов

Для начала работы механизма анализа, на Deductor Server должен придти управляющий сигнал, запускающий сценарии оценки привлекательности анкет соискателей с точки зрения их компетентности. В структуру управляющего сигнала входит идентификатор анкеты (строки), по которому происходит ее импорт. Рейтинг анкеты определяется по заполненным значениям ее полей. Управляющий сигнал приходит на Deductor Server при нажатии кнопки «Найти с учетом привлекательности».