В 20 раз быстрее сравнить кандидатов на вакансию можно с помощью приложения от студентов НИТУ МИСИС

Студенты Университета МИСИС создали программу, позволяющую автоматизировать ключевые этапы работы HR-специалиста. Разработка может в 20 раз сократить время на подбор сотрудников за счёт оптимизации бизнес-процессов. Решение было предложено в рамках хакатона «Импульс» в Нижнем Новгороде, где команда заняла первое место и выиграла 140 000 рублей от холдинга Т1.

Существующие на рынке решения по автоматизации найма предлагают базовый функционал: статусы в списках кандидатов, шаблонные ответы, назначение собеседований. Студенты МИСИС предложили использовать машинное обучение для анализа резюме кандидатов в соответствии с критериями работодателя. Главное новшество — разбор аудио- и видеособеседований с помощью встроенного алгоритма распознавания речи Speech2text. Система не только расшифровывает запись, но и выделяет в разговоре главное, анализирует, подводит итог — насколько кандидат соответствует позиции.

«В среднем, сравнение кандидатов и отправка отклика занимает около 20 минут. Наша разработка поможет сократить это время до одной минуты. Обычно HR-специалист должен прочитать большой массив текста; выделить основное; заполнить таблицу, скопировав или перепечатав фрагменты резюме; самостоятельно просмотреть и сравнить множество кандидатов; выбрать наиболее подходящих; написать им ответ; пересмотреть и проанализировать часовую запись собеседования, оценить свою эффективность и составить отчёт. Всё вместе это занимает день или более. С нашим решением на это уйдёт не больше часа», — рассказала студентка НИТУ МИСИС Светлана Шубина.

В системе, разработанной командой, парсинг — выгрузка релевантных анкет — доступен для файлов любого формата, в том числе изображений. Рекомендательная система выводит ранжированный список наиболее подходящих кандидатов. Благодаря предобученной языковой модели объёмный текст резюме преобразуется в выжимку ключевых сведений — специалист не тратит время на анализ больших массивов текста. Менеджер по персоналу может выбрать несколько человек, на одной странице сравнить их навыки и отправить каждому ответ. Большая языковая модель (LLM) берёт на себя задачу написания персонализированных сообщений: приглашений на собеседования, отказов, предложений других вакансий.

HR-специалист может анализировать результаты подбора кандидатов по 15 базовым метрикам и добавлять неограниченное количество критериев и графиков в приложении Grafana. При необходимости алгоритм корректируется.

Система легко интегрируется и может использоваться в любой компании для оптимизации HR-процессов. При широком функционале большинство компонентов находятся в открытом доступе (опенсорс-технологии). Таким образом, без существенных вложений удастся увеличить прибыль компаний благодаря повышению эффективности найма сотрудников.

Над решением работали студенты Института компьютерных наук: Иван Ильин, Елизавета Пластинина, Евгений Шмат, Тимур Захаров, а также Светлана Шубина из Института базового образования.

В Университете МИСИС действует Центр технологических конкурсов и олимпиад, задачей которого является работа с талантливой молодёжью и подготовка команд к выступлениям на всероссийских и международных ИТ-соревнованиях. Участники клуба регулярно одерживают победы на крупнейших конкурсах России. С 2021 года студенческие команды выиграли 19 млн рублей, завоевав 128 призовых мест на 80 хакатонах.

Директор Института биомедицинской инженерии Фёдор Сенатов на визионерской сессии «Прекрасное не далеко. Квантовый мир завтрашнего дня»Директор Института биомедицинской инженерии Фёдор Сенатов на визионерской сессии «Прекрасное не далеко. Квантовый мир завтрашнего дня»