Pour la recherche de spécialistes en informatique, un tel schéma n'est pas encore particulièrement applicable, car ce domaine est spécifique, et ici les recruteurs utilisent d'autres outils. Pour le reste, c'est assez d'actualité, surtout quand il y a plus d'une centaine de répondants au poste vacant.
Alexander Barabash nous a parlé du fonctionnement du service et de la logique des officiers du personnel. Formellement, il est le directeur de GoRecruit, mais en même temps, il est directement lié au développement.
REM AI-. Awtor (https://habr.com/ru/company/leader-id/blog/521378/), iPavlov (https://habr.com/ru/company/leader-id/blog/522624/) OpenTalks.AI (https://habr.com/ru/company/leader-id/blog/523448/).- Qu'est-ce que GoRecruit, comment ça marche?
- Il s'agit d'un système d'aide aux décisions du personnel basé sur l'analyse de données issues de CV et de sources ouvertes, y compris les réseaux sociaux. Il calcule la note d'un candidat postulant pour une certaine profession, réduisant les coûts de main-d'œuvre du recruteur.
La différence fondamentale par rapport aux analogues est que pour participer à l'évaluation, le candidat doit répondre au poste vacant et y télécharger indépendamment son CV ou se connecter via un profil sur les réseaux sociaux. À mon avis, c'est une logique très importante. Certains services proposent des outils de recherche à froid pour les demandeurs d'emploi: ils prennent des données ouvertes à partir des profils de personnes sans méfiance, ce qui va parfois à l'encontre des politiques des médias sociaux. Ce n'est pas correct. Nous ne prenons les données qu'après autorisation (c'est-à-dire le consentement de l'utilisateur), en les complétant par des données provenant de CV et de sources ouvertes telles que le Service fédéral des huissiers de justice, les bases du ministère de l'Intérieur et des Impôts. La tâche ultime du système est d'enrichir les données sur le candidat en générant un rapport détaillé pour le service RH et le personnel de sécurité.
Entre autres informations, ce rapport contient une note qui caractérise le succès attendu d'un candidat donné dans un poste vacant sélectionné. Le recruteur décide quoi faire ensuite avec cette note.
- Comment décrivez-vous le poste vacant à des fins de comparaison? Et d'où vient l'intelligence artificielle?
- En fait, l'intelligence artificielle, dont on parle si souvent aujourd'hui, est une méthode d'extrapolation de données statistiques. Mais pour extrapoler quelque chose, vous devez disposer d'une quantité suffisante d'informations initiales. Pour les grandes entreprises, où il existe des statistiques sur les mouvements de personnel, nous construisons un modèle de vacance basé sur ces données à l'aide de réseaux de neurones.
En fait, nous analysons les informations sur les employés de l'entreprise qui réussissent dans un poste donné.En conséquence, la note du candidat dans le rapport sera calculée sur la base de cette expérience de l'entreprise (basée sur une comparaison avec d'autres personnes ayant occupé des postes similaires dans cette entreprise).
Pour les petites et moyennes entreprises, où les données statistiques ne suffisent pas à construire un modèle, nous utilisons un système expert. Le modèle mathématique de ce système est basé sur l'avis d'expert de spécialistes, qui remplace le cours de la pensée humaine dans la prise de décision. Cette approche se justifie lorsque l'entreprise ne dispose pas de ses propres statistiques. Au fil du temps, nous développons ces modèles - apportons les ajustements nécessaires.
- Si nous parlons d'un modèle de réseau de neurones, comment évalue-t-on le «succès» d'une personne dans telle ou telle position?
- Et c'est l'une des subtilités de notre travail. Ces critères diffèrent d'une entreprise à l'autre. L'option la plus simple est le statut d'emploi après une certaine période de temps. Par exemple, si une personne occupe toujours ce poste un an après son embauche, elle peut être considérée comme ayant réussi, car le but ultime est de trouver une personne sans problème qui travaillerait longtemps dans l'entreprise.
Les entreprises plus avancées ont des KPI RH internes. Nous les prenons comme base - nous considérons les personnes qui réussissent avec un indicateur, par exemple, supérieur à 70%. Nous sélectionnons de manière appropriée les données sur le mouvement du personnel et formons un modèle mathématique pour chaque profession séparément.
- Quelles sont les limites de l'applicabilité de cette approche?
- Il n'y a pas de restrictions strictes. Mais c'est une méthode statistique. Il est clair que plus il y a de données (plus l'échantillon est riche), plus la prévision est précise, c'est-à-dire nous dirons plus précisément quel sera le succès du candidat. Par conséquent, la solution fonctionne mieux pour certaines professions de masse. Nous ne sommes pas encore prêts à faire des recommandations pour des postes élevés ou uniques.
- Quelle place le système prend-il dans le processus de recherche de personnes?
- Nous ne sommes pas engagés dans la recherche. Nous occupons un créneau différent - nous fournissons une évaluation lorsque nous avons reçu beaucoup de réponses pour un poste vacant et qu'il est nécessaire de décider qui appeler pour une entrevue.
: . 600 . 5 , 50 , , , , .Et notre système donne une réponse en 5 secondes: il calcule la note et classe 600 CV par elle. Vous pouvez immédiatement passer à l'étape suivante - inviter à un entretien ou envoyer une tâche de test, selon la manière dont les décisions RH sont prises au sein de l'entreprise.
En fait, il s'agit du filtre initial le plus chronophage de la chaîne d'actions liées à la prise de décision du personnel. C'est une chose de comparer trois personnes. Mais il est impossible de se souvenir et de comparer les 600 CV conditionnels - c'est au-dessus des capacités physiques d'une personne. Après en avoir lu même une douzaine, vous oublierez déjà ce qui s'est passé au début. Nos psychologues aiment répéter que le cerveau humain se souvient et peut rapidement stocker dans la tête environ 7 à 10 paramètres. Par conséquent, la grande question est de savoir dans quelle mesure un recruteur étudiera manuellement 600 CV en une semaine.
- Comment cette note est-elle construite exactement? Quelles données tirez-vous de votre CV?
- Nous utilisons une approche combinée - nous combinons des méthodes d'ingénierie ontologique avec des réseaux de neurones. Le système extrait les significations sémantiques du texte du CV, dont nous avons besoin pour le calcul de la note ultérieure. Où la personne travaillait-elle auparavant, quel poste elle occupait, quels postes elle occupait, si elle a eu des pauses, quels succès elle a obtenus et quelles fonctions elle a exercées, quel type de formation elle a reçue, si sa profession correspond au profil de formation, etc.
De plus, si cela compte, nous mettons en évidence l'âge, le sexe et d'autres informations supplémentaires - tout ce qu'un responsable des ressources humaines régulier examinera lors de la lecture d'un CV. Chacun de ces éléments est un paramètre. Habituellement, le recruteur les compare, nous avons juste algorithmisé cette comparaison.
- Quelles sources d'informations supplémentaires utilisez-vous?
- En plus des bases précitées du ministère de l'Intérieur, FSSP, etc., nous utilisons désormais le réseau social VKontakte. Nous avons également des développements pour Facebook et Twitter, mais VKontakte est la principale source. Lorsque nous avons élaboré un modèle de prise de décision en matière de personnel pour le poste d'opérateur de PC pour les centres multifonctionnels, nous avons constaté qu'environ 97% des candidats ont un profil sur ce réseau social. À propos, le client doutait à ce moment-là de la possibilité d'enrichir les profils avec des données de VKontakte, mais l'indicateur de 97% le rassurait.
- Qu'est-ce qui intéresse exactement votre système dans votre profil de réseau social?
- Tout d'abord, nous prenons les textes qu'une personne publie sur sa page afin de déterminer son profil psychologique.
Exemples de mots-clés pour évaluer le psychotype à partir d'une étude conjointe de l' Université de Pennsylvanie et de Cambridge
Il s'agit d'une sorte de prétraitement de données. Nous évaluons les traits de personnalité par des mots et des phrases utilisés dans les articles (vous pouvez en savoir plus sur une technique similaire utilisée pour analyser les articles sur Facebook ici (pdf) et ici ).
En utilisant la typologie Myers-Briggs, nous attribuons une personne à l'un des 16 psychotypes.Cette information affecte également la note finale: des personnes de psychotypes complètement différents conviennent à différentes professions.
De plus, nous sommes, bien entendu, intéressés par les informations du profil. VKontakte donne environ 70 paramètres - ce qu'une personne a écrit sur elle-même sur la page: âge, sexe, éducation, préférences, enfants, etc.
- Combien de messages le système peut-il évaluer pour une personne? Et si seules des photos de chats étaient publiées sur les réseaux sociaux?
- Le système n'offre pas de miracles - il se comporte comme un recruteur régulier.
Disons qu'un candidat a postulé pour un emploi mais n'a rien écrit sur son CV. Nous (comme le recruteur) examinons les données ouvertes - disons qu'il n'y a rien non plus. Soit il n'y a pas de profil sur le réseau social lui-même, soit il est vide.
. , , .C'est la logique commune de prendre une décision de personnel. Si vous ne voyez pas d'informations sur le candidat et que vous ne pouvez pas les vérifier avec des sources ouvertes, vous passez au CV suivant.
Lorsque vous comparez deux personnes - avec une riche expérience éprouvée, une bonne éducation et de bonnes connaissances, ou une sorte de navigation privée, vous choisirez probablement celle sur laquelle vous en savez plus.
Notre système interprète ici la logique humaine. Le manque de données est également une information qui caractérise une personne d'une certaine manière, mais, en règle générale, elle est utilisée avec une faible note.
- En conséquence, du point de vue du système, le candidat idéal est celui qui «répand sa vie» ouvertement sur le réseau social?
- Non. Les médias sociaux ne sont qu'un complément et les données de base sont obtenues à partir du CV.
- Analysez-vous les textes d'articles sur Habré ou le code sur GitHub pour enrichir davantage votre profil?
- Non. Ce sont principalement des ressources pour les informaticiens, et nous n'avons pas une telle orientation. Dans ce segment, il existe d'autres outils conçus pour la recherche et l'évaluation des spécialistes en informatique.
- Y a-t-il des facteurs qui, du point de vue du système, sont clairement crédités au candidat comme plus ou moins?
- C'est exactement la caractéristique unique de GoRecruit: il n'y a pas de tels facteurs. Toutes les données collectées affectent la décision finale. Mais pour chaque profession, dans chaque entreprise, le degré d'influence de chacun des facteurs sera différent.
La signification du modèle mathématique réside dans le fait que ces paramètres changent en fonction de la manière dont la formation se déroule - quelles données sont utilisées pour cela.
- Au cours des travaux sur les modèles, des centaines de CV ont dû passer sous vos yeux. Pouvez-vous identifier les caractéristiques typiques des générations?
- Probablement pas, sauf un. Plus une personne est âgée, plus son parcours est riche. En règle générale, avec l'âge, son cheminement de carrière commence à être tracé et, en général, il y a plus d'informations sur lui.
Mais je peux noter une autre caractéristique: le CV en tant que format est beaucoup plus diversifié qu'il n'y paraît à première vue. Malgré la présence de modèles comme HeadHunter, les gens écrivent des choses très différentes sur les CV et dans des formulations très différentes. Et ici, nous rencontrons des problèmes pour identifier les significations sémantiques, puisque tous les algorithmes reposent en partie sur la structure du CV. C'est une tâche difficile et stimulante.
- Vous avez postulé pour l'accélérateur Archipelago 20.35... Que voulez-vous lui obtenir?
- Je pense que c'est une opportunité intéressante pour le développement global de notre produit dans toutes les directions. D'après ce que j'ai lu sur l'archipel, il offre des opportunités multidirectionnelles, nous ne percevons donc pas l'événement comme quelque chose d'unilatéral - à la recherche d'un investisseur ou autre. Ici, nous attendons la solution de nos problèmes de développement, de nouveaux contacts, de promotion de produits et chercherons même des clients. Ensemble.
- Qui est dans ton équipe? Recruteurs, développeurs, mathématiciens?
- Nous avons une équipe de mathématiciens, programmeurs et psychologues - des personnes à l'intersection des sciences techniques et humanitaires (psychologie et mathématiques), des spécialistes dans le domaine du Big data, de l'intelligence artificielle (apprentissage automatique).