AIHR
- 2
- 0
- Опубликовано: 2021-01-15
Онлайн-сервис поиска и подбора персонала AIHR является одинаково выгодным решением и для соискателя, и для HR-менеджеров.
Перед нами стояла задача разработать систему, которая автоматически подбирает релевантные резюме для открытых вакансий и демонстрирует соискателю список должностей, соответствующих его критериям поиска. Это "интеллектуальная часть" приложения, в разработке мы использовали элементы machine learning: сервис самостоятельно обрабатывает тысячи резюме, исследует введённые данные, анализирует совпадения и выводит результат ранжированным списком от наиболее до наименее релевантных вариантов.
МАСШТАБ ПРОЕКТА
Мы создавали AIHR с расчетом на крупные компании, имеющие бизнес в нескольких городах. Для удобства использования, мы добавили фильтр поиска кандидатов по городам и вакансиям. Работодатель имеет возможность создавать несколько компаний в своем аккаунте, а также открывать и закрывать вакансии без повторного заполнения анкеты.
В личный кабинет работодателя мы добавили вкладку “Избранные” для понравившихся резюме. Таким образом рекрутер имеет доступ к анкетам, которые прошли первичный этап отбора и работает непосредственно с ними.
ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ РЕСУРСА
Подобный сервис нуждается в эффективном механизме обработки данных. Мы совместили объектно-реляционные и сетевые типы баз данных, а также интеллектуальное кэширование. Как результат: система использует десятки серверов для вычислений совпадений резюме и вакансии, но это не влияет на производительность ресурса.
ИНТЕГРАЦИЯ С ЧАТ - БОТОМ
Еще одной особенностью AIHR является тестирование потенциальных кандидатов на должность с помощью чат-бота. Рекрутер, просматривая резюме соискателя из ранжированного списка, может отправить ему на почту приглашение на тестирование в WhatsApp. Структура и вопросы тестов динамически закладываются администраторами сервиса. Результаты тестирования доступны для просмотра в личном кабинете рекрутера.
ЭКСПОРТ ДАННЫХ
Перед нами стояла задача обеспечить выгрузку данных в pdf-формате, с которой мы успешно справились.
Перед нами стояла задача разработать систему, которая автоматически подбирает релевантные резюме для открытых вакансий и демонстрирует соискателю список должностей, соответствующих его критериям поиска. Это "интеллектуальная часть" приложения, в разработке мы использовали элементы machine learning: сервис самостоятельно обрабатывает тысячи резюме, исследует введённые данные, анализирует совпадения и выводит результат ранжированным списком от наиболее до наименее релевантных вариантов.
МАСШТАБ ПРОЕКТА
Мы создавали AIHR с расчетом на крупные компании, имеющие бизнес в нескольких городах. Для удобства использования, мы добавили фильтр поиска кандидатов по городам и вакансиям. Работодатель имеет возможность создавать несколько компаний в своем аккаунте, а также открывать и закрывать вакансии без повторного заполнения анкеты.
В личный кабинет работодателя мы добавили вкладку “Избранные” для понравившихся резюме. Таким образом рекрутер имеет доступ к анкетам, которые прошли первичный этап отбора и работает непосредственно с ними.
ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ РЕСУРСА
Подобный сервис нуждается в эффективном механизме обработки данных. Мы совместили объектно-реляционные и сетевые типы баз данных, а также интеллектуальное кэширование. Как результат: система использует десятки серверов для вычислений совпадений резюме и вакансии, но это не влияет на производительность ресурса.
ИНТЕГРАЦИЯ С ЧАТ - БОТОМ
Еще одной особенностью AIHR является тестирование потенциальных кандидатов на должность с помощью чат-бота. Рекрутер, просматривая резюме соискателя из ранжированного списка, может отправить ему на почту приглашение на тестирование в WhatsApp. Структура и вопросы тестов динамически закладываются администраторами сервиса. Результаты тестирования доступны для просмотра в личном кабинете рекрутера.
ЭКСПОРТ ДАННЫХ
Перед нами стояла задача обеспечить выгрузку данных в pdf-формате, с которой мы успешно справились.
Пример реализации
Комментариев нет
оставить комментарий могут только авторизованные пользователи
| Turkiv | Все работы автора | Следующая работа |
